¿Cómo serían tratados los animales en un mundo guiado por la Inteligencia Artificial (IA)?
Un estudio que analizó dos reconocidos modelos de lenguaje advierte que la Inteligencia Artificial reproduce creencias culturales que jerarquizan a los animales según su utilidad o cercanía con las personas.
Los modelos extensos de lenguaje, por sus siglas en inglés LLM, Large Language Models, son una herramienta ampliamente utilizada de la Inteligencia Artificial que genera respuestas a partir del análisis de patrones en el lenguaje humano, basados en grandes volúmenes de datos. Como el lenguaje está construido sobre creencias, valores y estructuras culturales, estos sistemas pueden reproducir e incluso amplificar los sesgos presentes en la sociedad.
Diversos estudios han demostrado que la IA puede reflejar prejuicios asociados al género, la raza y el estatus socioeconómico. Pero surge una pregunta clave: ¿estos mismos sesgos podrían extenderse también hacia los animales no humanos y afectar la forma en que se les considera y protege?
Las tradiciones culturales y religiosas han guiado históricamente a las personas a considerar a los animales como inferiores, tratándolos como recursos. Los autores de esta investigación advierten que los modelos de Inteligencia Artificial, entrenados con datos generados por humanos, corren el riesgo de heredar estos sesgos e ignorar la sintiencia y el bienestar de los animales.
A medida que la IA adquiere una influencia creciente en el comportamiento humano y comienza a incorporarse en industrias vinculadas a los animales, este potencial sesgo se vuelve aún más preocupante. Al posicionarlos simplemente como cosas, la IA podría contribuir a justificar prácticas dañinas como la ganadería industrial y reforzar marcos regulatorios y políticas públicas que perpetúan su explotación.
Para analizar cómo la IA percibe a los animales, investigadores desarrollaron una herramienta prototipo llamada AnimaLLM, diseñada para evaluar las respuestas de los modelos a partir de dos criterios: veracidad y consideración animal. La veracidad mide qué tan fielmente las respuestas reflejan el trato real que reciben los animales en el mundo, mientras que la consideración animal evalúa el nivel de empatía y preocupación por su bienestar.
Cada dimensión se califica en una escala de cero a 100 puntos. A mayor puntaje en veracidad, más representativa es la respuesta respecto a la realidad del trato hacia los animales. Por su parte, un puntaje alto en consideración animal indica respuestas más alineadas con su bienestar, mientras que puntajes bajos reflejan menor preocupación por su protección.
Los investigadores utilizaron AnimaLLM para evaluar las respuestas de dos modelos extensos de lenguaje, ChatGPT 4 de OpenAI y Claude 2.1 de Anthropic. Elaboraron 24 consultas relacionadas con experimentación y consumo de animales, aplicadas a 17 especies distintas. Entre ellas se encontraban perro, gato, conejo, caballo, vaca, pollo, cerdo, pez, delfín, mono, langosta, cangrejo, camarón, araña y hormiga.
En total, el estudio realizó 3.264 evaluaciones por modelo, generando más de 6.500 puntajes para cada sistema de IA analizado en las dimensiones de veracidad y consideración animal. Además, los investigadores examinaron cómo estos modelos respondían cuando se les pedía adoptar una de ocho perspectivas éticas diferentes:
💚 Perspectiva propia del animal: prioriza el bienestar animal.
💚 Perfectiva por defecto: respuesta base de la IA, basada en las normas sociales.
💚 Utilitarismo: se basa en maximizar el bienestar y minimizar el daño a todos los seres sintientes.
💚 Deontología: enfatiza las responsabilidades éticas hacia los animales.
💚Ética de la virtud: se centra en el carácter moral, la compasión y el respeto.
💚Ética del cuidado: destaca la empatía y las relaciones de cuidado.
💚 Antropocentrismo instrumental: considera a los animales basándonos en su utilidad para los humanos.
💚Opinión pública: refleja las actitudes sociales agregadas hacia los animales en los países angloparlantes.
Imagen por Depositphotos.
¿Cuáles fueron los resultados de este estudio?
El estudio evidenció que tanto ChatGPT 4 como Claude 2.1 reproducen actitudes humanas al asignar valor moral a los animales según su relación con las personas. Los modelos mostraron altos niveles de empatía hacia animales comúnmente considerados de compañía, como los perros, con puntajes superiores a 70. En contraste, los animales utilizados en la producción de alimentos obtuvieron puntajes considerablemente menores, entre 30 y 50.
La diferencia fue aún más pronunciada en el caso de los invertebrados, como langostas, cangrejos, camarones, arañas y hormigas, que registraron los puntajes más bajos, en muchos casos por debajo de 20. Estos resultados sugieren que los datos con los que se entrena la IA contienen una jerarquía implícita, donde los animales son valorados según su cercanía con los humanos, la percepción social de su sintiencia y su utilidad económica.
Las perspectivas éticas influyeron significativamente en las respuestas. En enfoques que consideran a los animales principalmente como recursos, como el antropocentrismo instrumental, la consideración animal fue baja, especialmente respecto de animales asociados a la producción e industria. En contraste, el utilitarismo y la deontología generaron respuestas más equilibradas, particularmente en relación con vertebrados.
La consideración animal también varió según la forma en que se formuló la pregunta. Cuando se consultó si era ético comer determinados animales, Claude 2.1 señaló que comer pollo o pato podía ser problemático desde un punto de vista moral. Sin embargo, ante solicitudes de recetas con carne de pollo o pato, el modelo entregó instrucciones de preparación sin cuestionamientos éticos. Esto evidencia cómo el contexto influye en la activación o supresión de consideraciones sobre bienestar animal.
Esta nota fue traducida por Marifer y desarrrollada por Alyssa Hanes de Faunalytics.
Comprender cómo perciben y experimentan el mundo los animales es clave para cuestionar estas jerarquías. Puedes profundizar en esta temática en nuestra nota sobre ¿Cuánto dura un minuto para un animal?
