En 2026, los grandes modelos de lenguaje (LLM) se dividen en tres bloques ideológicos: los alineados con valores occidentales (OpenAI, Anthropic), los chinos (Baidu, Alibaba) y los emergentes de código abierto (Mistral, Llama 3). La supuesta “neutralidad” de la IA ha muerto.

El mito de la objetividad

Los datos de entrenamiento reflejan el mundo real: desigual, contradictorio, sesgado. Un modelo entrenado mayormente con contenido anglosajón tenderá a minimizar perspectivas globales. Uno entrenado en medios estatales chinos promoverá narrativas oficiales. No hay escape.

La solución local: IA en tu servidor

Proyectos como Ollama o LM Studio permiten ejecutar modelos en tu hardware. Puedes afinarlos con tus propios textos: libros, diarios, código. Así, la IA refleja tus valores, no los de una corporación.

El reto ético

Si cada persona tiene su propia IA, ¿cómo dialogamos? ¿No corremos el riesgo de burbujas cognitivas aún más herméticas? La respuesta no está en la tecnología, sino en la educación: enseñar a cuestionar las salidas de la IA, no a obedecerlas.

Hacia una diversidad de inteligencias

En lugar de buscar una IA neutral, deberíamos aspirar a una pluralidad de IAs, transparentes en sus sesgos. Que sepamos si hablamos con un modelo progresista, conservador, libertario o comunitario. La honestidad, no la neutralidad, es el nuevo estándar.

La IA no debe ser un oráculo. Debe ser un espejo.

#IA #ÉticaTecnológica #Ollama #Neutralidad #Tecnología