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Una investigación de Harvard encontró que varios modelos de inteligencia artificial reprodujeron patrones de percepción humana al evaluar rasgos de personalidad a partir de imágenes de rostros.
Un estudio publicado en PNAS Nexus analizó cómo distintos modelos de inteligencia artificial interpretan los rostros humanos y encontró que pueden atribuir características como confiabilidad, inteligencia, agresividad o capacidad laboral basándose únicamente en la apariencia.
La investigación puso a prueba a GPT-4o, GPT-5, Gemini 3 Flash Preview y Claude Sonnet 4.5. En el caso de GPT-4o, los investigadores realizaron cerca de 4.600 comparaciones entre rostros generados por computadora y solicitaron al modelo que eligiera cuál parecía más inteligente, trabajador, servicial, egoísta o agresivo.
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Los resultados mostraron una coincidencia significativa entre las elecciones de los sistemas y las valoraciones realizadas previamente por personas. En las evaluaciones sobre confiabilidad y seguridad personal, GPT-4o seleccionó el rostro que coincidía con las preferencias humanas en el 74,88% de los casos. GPT-5 presentó una tendencia aún más marcada en este tipo de juicios.
El experimento también planteó situaciones con consecuencias potencialmente más importantes, como determinar qué persona parecía adecuada para recibir financiación de capital de riesgo o quién podría ser sospechoso de determinados delitos. Según los investigadores, estas respuestas evidenciaron que los modelos pueden trasladar asociaciones basadas en la apariencia a decisiones sobre las capacidades o el comportamiento de una persona.
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El origen de estas asociaciones todavía no está claro. Una de las hipótesis planteadas es que los modelos hayan incorporado patrones presentes en los textos utilizados durante su entrenamiento, donde históricamente se relacionaron determinados rasgos físicos con características de personalidad.
Los autores advirtieron que, si estas tendencias no son detectadas y corregidas, los sistemas podrían contribuir a decisiones injustas bajo una apariencia de objetividad tecnológica. Al mismo tiempo, señalaron que los resultados deben interpretarse con cautela porque las pruebas se realizaron en condiciones de laboratorio y existe la posibilidad de que algunas imágenes hayan formado parte de los datos de entrenamiento.
El estudio fue liderado por Steven Lehr, psicólogo de Harvard, quien además es fundador y asesor científico de una empresa estadounidense dedicada a una plataforma de selección de personal basada en inteligencia artificial. Esta vinculación fue señalada en el trabajo como un elemento relevante para considerar al interpretar sus conclusiones.
Con información de DW.
