Auditoría algorítmica de LLMs en contextos latinoamericanos: nuevos benchmarks para tareas reales
| Guia | Coguia |
Claudia López
|
|
|---|---|---|---|
| Áreas | Ciencia e Ingeniería de datos, Computación centrada en las personas, Inteligencia artificial | ||
| Sub Áreas | Minería de datos, Computación social, Procesamiento de lenguaje natural | ||
| Estado | Disponible | ||
Descripción
Diseña y construye benchmarks originales para evaluar sesgos y disparidades de rendimiento de LLMs en tareas de alto impacto social presentes en América Latina, como análisis de noticias, o selección de personal. A diferencia de benchmarks existentes centrados en contextos anglosajones y alejados de contextos reales, esta tesis busca capturar las particularidades culturales, lingüísticas e institucionales de la región, contribuyendo a una evaluación más justa y representativa de estos modelos.