Las inteligencias artificiales no reflejan a toda la humanidad, sino a una fracción muy concreta: persona occidental, educada, industrializada, rica y democrática. Así lo demuestra un estudio de Harvard y Santa Fe Institute, que alerta sobre los sesgos culturales en los modelos de IA más avanzados
Un estudio reciente de Harvard University y el Santa Fe Institute (Atari et al., 2023) cuestiona una suposición clave: ¿las inteligencias artificiales reflejan a la humanidad global o solo a una parte de ella? Los investigadores aplicaron pruebas de psicología, valores y moralidad a grandes modelos de lenguaje como Copilot, GPT‑5 y Claude. El resultado fue claro: las IA no representan a la humanidad en su conjunto, sino a una fracción específica: los humanos WEIRD. Este acrónimo describe a las poblaciones occidentales (Western), educadas (Educated), industrializadas (Industrialized), ricas (Rich) y democráticas (Democratic). Tal como señalan Atari y Henrich, los modelos piensan y responden como personas de Estados Unidos, Reino Unido o Alemania, y se desalinean drásticamente cuanto más se aleja una cultura de ese perfil.
Cognitivos
Los modelos muestran un razonamiento analítico e individualista, reproduciendo sesgos cognitivos WEIRD. Este patrón coincide con lo descrito por Henrich, Heine y Norenzayan (2010), quienes demostraron que gran parte de la psicología experimental se basa en poblaciones occidentales altamente educadas.
En comparación con patrones cognitivos globales, los LLM reflejan una mentalidad similar a la de personas con educación universitaria en países ricos.
Culturales y de valores
Las IA se alinean con valores como autonomía y meritocracia, predominantes en culturas anglosajonas. Según el estudio de Atari et al. (2023), los modelos coinciden un 30%-40% más con los valores de Estados Unidos que con los de Asia, África o América Latina, lo que evidencia una falta de representatividad cultural.
Sociales y éticos
En dilemas morales, los modelos priorizan la justicia y equidad universal sobre valores como la lealtad o la autoridad. Este patrón refleja principios éticos liberales, en línea con lo que Gabriel (2020) denomina “alineación de valores universales” en la IA.
Sin embargo, como advierte Birhane (2021), este sesgo homogéneo puede derivar en injusticias algorítmicas al ignorar contextos culturales diversos, afectando decisiones automatizadas en moderación de contenidos o asesoramiento.
Para la sociedad. La IA podría homogeneizar la visión moral y cognitiva global, diluyendo la diversidad cultural. Existe el riesgo de un “imperialismo algorítmico”, concepto señalado por Birhane (2021), donde los valores occidentales se expanden a través de tecnologías entrenadas con datos sesgados.
Para políticas públicas. La UNESCO (2021) subraya la necesidad de marcos de gobernanza multicultural en IA, integrando criterios de diversidad cultural y lingüística en su entrenamiento. Sin estas garantías, la IA corre el riesgo de reforzar desigualdades y excluir visiones no occidentales.
Para el sector financiero y empresarial. Los sesgos culturales afectan la toma de decisiones automatizadas, desde el riesgo crediticio hasta la atención al cliente. Se abre espacio para IA contextualizadas regionalmente, que reflejen valores locales y reduzcan brechas de interpretación cultural, tal como sugieren Atari et al. (2023).