Un nuevo estudio revela un método para mitigar los sesgos de género y etnia en las historias generadas por IA, utilizando las propias explicaciones del modelo para mejorar la representación demográfica.

Un nuevo estudio revela que los modelos de lenguaje como **LLaMA 3.1**, **Gemma** y **Mistral** muestran sesgos significativos al recomendar universidades, favoreciendo instituciones del Norte Global y perpetuando estereotipos de género. Esta investigación pone de manifiesto la necesidad de abordar la equidad en el desarrollo de estos modelos para garantizar un acceso justo a la educación superior.