SESGO: evaluación de sesgos en LLMs
En esta charla, Melissa Robles y Catalina Bernal presentarán SESGO, una investigación y benchmark para evaluar sesgos en modelos de lenguaje desde una perspectiva latinoamericana.
El proyecto analiza sesgos de género, raza, xenofobia y estrato socioeconómico, considerando estereotipos y contextos propios de la región. La sesión abordará por qué muchas evaluaciones actuales, centradas principalmente en inglés, no capturan adecuadamente los riesgos que surgen en países con otras lenguas, realidades sociales y formas de discriminación.
Sobre las speakers
Melissa Robles hace parte de Quantil y trabaja en temas de inteligencia artificial responsable, evaluación de modelos y análisis de sesgos en sistemas de IA.
Catalina Bernal hace parte de BIP Colombia y trabaja en temas relacionados con inteligencia artificial responsable, evaluación de riesgos y uso ético de sistemas de IA.