En esta charla exploraremos cómo los sesgos de género se infiltran y persisten en los modelos de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y en los modelos de lenguaje de gran escala (LLM). Discutiremos las metodologías actuales para identificar y medir estos sesgos, utilizando ejemplos concretos de sesgos en la selección de palabras descriptivas, la asignación de roles de género y los temas de diálogo en varios idiomas. Además, abordaremos las implicaciones éticas y sociales de estos sesgos y propondremos estrategias para mitigarlos, asegurando que los avances en IA promuevan una representación equitativa y justa para tod@s.

Esta sesión es esencial para desarrolladores, investigadores y cualquier persona interesada en la igualdad de género en el campo de la Inteligencia Artificial.