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http://hdl.handle.net/11531/98090
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Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.author | Vicente Ripoll, María Asunción | es-ES |
dc.contributor.author | Fernández Peris, César | es-ES |
dc.contributor.author | Carrillo Murcia, Irene | es-ES |
dc.contributor.author | Guilabert, Mercedes | es-ES |
dc.contributor.author | Carmona Paredes, Rosario | es-ES |
dc.contributor.author | Coves Soler, Ángela | es-ES |
dc.contributor.author | Martínez Rach, Miguel Onofre | es-ES |
dc.contributor.author | Mira Solves, José Joaquín | es-ES |
dc.contributor.author | Soto Sanz, Victoria | es-ES |
dc.contributor.author | Gil Hernández, Eva | es-ES |
dc.contributor.author | García Torres, Daniel | es-ES |
dc.contributor.author | Arroyo Rodríguez, Almudena | es-ES |
dc.contributor.author | Calderón Fernández, María | es-ES |
dc.date.accessioned | 2025-03-17T15:08:24Z | - |
dc.date.available | 2025-03-17T15:08:24Z | - |
dc.date.issued | 2024-03-01 | es_ES |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11531/98090 | - |
dc.description | Capítulos en libros | es_ES |
dc.description.abstract | El documento analiza el proyecto LENA, una iniciativa que investiga los sesgos de género en la inteligencia artificial generativa (IAG) aplicada a la creación de imágenes. Desarrollado por la Universidad Miguel Hernández en colaboración con el Instituto de las Mujeres de España, el estudio busca identificar, cuantificar y mitigar la reproducción de estereotipos de género en modelos de IA como DALL-E. A través de experimentos y metodologías de evaluación, se han encontrado evidencias de sesgos que refuerzan estereotipos tradicionales en la representación de profesiones y roles de género. Se proponen soluciones para la mitigación de estos sesgos, destacando la importancia de bases de datos más equitativas y ajustes en los algoritmos. | es-ES |
dc.description.abstract | The document analyzes the LENA project, an initiative that investigates gender biases in generative artificial intelligence (GAI) applied to image creation. Developed by the Miguel Hernández University in collaboration with the Spanish Institute for Women, the study aims to identify, quantify, and mitigate the reproduction of gender stereotypes in AI models such as DALL-E. Through experiments and evaluation methodologies, evidence has been found of biases that reinforce traditional stereotypes in the representation of professions and gender roles. Solutions are proposed to mitigate these biases, emphasizing the importance of more equitable datasets and algorithm adjustments. | en-GB |
dc.format.mimetype | application/pdf | es_ES |
dc.language.iso | es-ES | es_ES |
dc.publisher | Dykinson (Madrid, España) | es_ES |
dc.rights | Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada España | es_ES |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/ | es_ES |
dc.source | Libro: Los derechos de las mujeres en la sociedad digital, Página inicial: 66, Página final: 84 | es_ES |
dc.title | Feminismo y tecnología: explorando los sesgos de género en la ia generativa a través del proyecto lena. los derechos de las mujeres en la sociedad digital | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/bookPart | es_ES |
dc.description.version | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | es_ES |
dc.rights.holder | es_ES | |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es_ES |
dc.keywords | Sesgos de género Inteligencia artificial generativa Estereotipos Imágenes digitales Mitigación | es-ES |
dc.keywords | Gender biases Generative artificial intelligence Stereotypes Digital images Mitigation | en-GB |
Aparece en las colecciones: | Artículos |
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2025316182052656_CPLIBRO_LENA (1).pdf | 952,92 kB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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