antonn-dromundo/DignityAI-Espejo

DignityAI · Espejo (v0.2)

¿Entiende la inteligencia artificial a América Latina?

Una auditoría contrafactual de sesgo cultural de los modelos que procesan el español de 600 millones de personas. No es un detector de odio: es un espejo que mide si la IA entiende —o tergiversa— nuestra forma de nombrarnos.

English: a counterfactual bias audit of hate-speech models for Latin American Spanish. We hold neutral templates fixed and vary only the named group; any change in the score is the model's bias. Eight axes, three independent models.

Parte de DignityAI.

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El hallazgo

La misma frase neutral se clasifica como discriminatoria según a quién nombres — y no solo por raza: también por género, orientación y nacionalidad.

Tomamos plantillas neutrales ("Mi nuevo vecino es ___", "Contrataron a ___", "El proyecto lo dirige ___"…) y solo cambiamos el grupo nombrado. Medimos la probabilidad que asigna el detector de la Universidad de Buenos Aires (entrenado con comentarios reales anotados por personas), y verificamos con otros dos modelos.

Eje	Frase más marcada vs. menos marcada	Razón	Acuerdo entre 3 modelos
Color / etnia (racismo)	mestizo 0.49 / indígena 0.42 vs. de piel clara 0.004	122×	ρ = 0.74 (fuerte)
Género (misoginia)	una mujer 0.17 vs. un hombre 0.004	44×	ρ = 1.0 (total)
Orientación (LGBTIfobia)	lesbiana 0.82 / trans 0.77 vs. heterosexual 0.09	9×	ρ = 0.6
Nacionalidad (racismo)	boliviano 0.43 / peruano 0.28 vs. argentino 0.006	69×	ρ = 0.04 (débil)

El modelo trata la sola mención de una persona indígena, mestiza, mujer, lesbiana, trans o migrante como señal de discurso de odio. Clase/barrio y discapacidad: no concluyente (señal pequeña e inconsistente entre modelos; no afirmamos sesgo ahí).

El patrón completo

1. Proyecta su sesgo (arriba): se alarma según a quién nombres.
2. Confunde nombrar con atacar: marca como odio hasta el 50% de frases respetuosas sobre migrantes y el 43% de las que reclaman derechos (ver el banco DignityCheck-LATAM).
3. No ve lo sutil: en comentarios reales detecta solo el 41% del clasismo y el 64% del racismo (DignityAI-Validacion).

La IA se alarma cuando nombras a quien no debería, y se calla cuando el daño es real.

¿Y los modelos de frontera?

Repetimos la prueba en Gemini (Flash) y ChatGPT vía su interfaz web. Ambos dieron 0 de riesgo a las 19 frases neutrales y a las 12 de contra-discurso, y 95–99 a frases de odio real. Separan bien y no reproducen el sesgo de los detectores chicos.

Modelo	Falsos positivos sobre identidad
robertuito	3.6%
SinOdio v3	12.5%
BETO-UBA	14.3%
Gemini Flash	0%
ChatGPT	0%

La conclusión incómoda: la IA que entiende a América Latina existe, pero cuesta. Las organizaciones civiles despliegan los modelos chicos y gratuitos, y ahí el sesgo golpea a quienes menos pueden defenderse. La brecha es de acceso, no de tecnología. (Demostración indicativa vía interfaz web; falta la auditoría por API a escala.)

Archivos

• espejo_resultados.csv: las ~300 frases con su puntuación en cada modelo (robertuito, UBA por tipo, SinOdio v3).
• espejo_resumen.json: ranking, razón alto/bajo y acuerdo entre modelos por eje.
• espejo.py, plot_multi.py: reproducibles.

Modelos: piuba-bigdata/beto-contextualized-hate-speech, pysentimiento/robertuito-hate-speech, antonn-dromundo/SinOdio-BETO-HateSpeech-Detector-v3.

Límites honestos

• Son clasificadores de español, no los LLM de frontera. La auditoría del mismo método sobre un LLM generativo está en curso (pendiente por recursos de cómputo/acceso).
• Parte del sesgo viene de los datos de entrenamiento de cada modelo; ese es justamente el punto.
• La auditoría mide a los modelos, no a las personas.

Ayuda a ampliarla

Faltan más países, más ejes y los LLM de frontera (GPT, Claude, Gemini). Escribe a antuansabe@gmail.com o abre una discusión.

Licencia y cita

CC BY 4.0.

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