INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ÉTICA: UNA COMPARATIVA DE MODELOS EN EL ANÁLISIS DE SENTIMIENTOS Y SESGOS

Abstract

El presente trabajo tiene como objetivo ampliar el conocimiento sobre los efectos sociales y culturales de las nuevas tecnologías informáticas, con un énfasis especial en la inteligencia artificial y en el análisis de sentimientos, con el propósito de mostrar posibles consecuencias negativas en la sociedad. Este estudio adopta un enfoque, integrando el ámbito de la ingeniería con la ética. En la actualidad, la inteligencia artificial ha permeado diversos aspectos de la vida diaria, desde aplicaciones móviles hasta sistemas complejos de toma de decisiones en sectores como la salud, la educación y la política. Un área particularmente relevante es el análisis de sentimientos, una técnica que utiliza algoritmos de procesamiento de Natural Language Processing (NLP) para evaluar y clasificar las opiniones y emociones expresadas en textos. Esta capacidad de comprender y analizar las emociones humanas a gran escala presenta tanto oportunidades significativas como desafíos éticos y de privacidad. Este estudio adopta un enfoque, integrando metodologías de la ingeniería con consideraciones éticas para evaluar el impacto del an ¿alisis de sentimientos en la sociedad. Se estudian las capacidades y limitaciones de diversos Large Language Models (LLMs), que son utilizados para analizar y entender el sentimiento de los datos textuales públicos provenientes de redes sociales y artículos de periódicos. Se investiga cómo estos modelos manejan datos sensibles y las vulnerabilidades, sesgos y manipulaciones asociados. La evaluación incluir ¿a la capacidad de los modelos para identificar emociones, así como su propensión a generar resultados que podrían ser utilizados de manera malintencionada, para influir en la opinión pública o violar la privacidad de los individuos. Además, se proporciona un marco teórico exhaustivo donde se extrae la infor mación más relevante de la ética en la inteligencia artificial. Este marco teórico servir ¿a como punto de partida común y bien definido para el estudio, aseguran- do que todos los aspectos analizados estén fundamentados en los conocimientos pertinentes del campo.