Edadismo generativo: cuando la IA generativa refuerza los estereotipos de edad

Las primeras observaciones sobre los sesgos de la IA generativa evidencian la presencia de estereotipos racistas y sexistas en las imágenes producidas. Estos sesgos son evidentes, por ejemplo, al observar sistemáticamente a hombres blancos occidentalizados ocupando cargos directivos y a mujeres afroamericanas vendedoras de hamburguesas (y no al revés). También se observó un sesgo de origen, para el caso de los mexicanos que vestían mayoritariamente con sombreo o los indios, predominantemente hombres barbudos y con turbantes. Tal vez el sesgo más controvertido fue el de las Barbies alemanas, que fueron dibujadas con una estética claramente nazi.

 

No obstante, poco se ha estudiado hasta ahora acerca del edadismo en las imágenes producidas con IA generativa. Con el fin de indagar sobre este asunto, hemos utilizado Midjourney, una de las aplicaciones más utilizadas en la industria cultural para la generación de imágenes. La muestra contiene 808 imágenes, que se generaron a partir de 202 prompts que corresponden a actividades cotidianas de una persona (sin especificar la edad) o de una persona mayor. Analizamos las imágenes generadas con visión por computadora (a través de LlaVA) y supervisión humana. Todas las imágenes intentan ser hiperrealistas (representan ante ojos humanos a individuos como si fueran de verdad).

 

La IA generativa invisibiliza a las personas mayores y las reduce a estereotipos

 

La mayoría de las imágenes de personas sin especificar su edad representan a adultos de entre 25 y 34 años (57 %), pero casi nunca a personas mayores; por ejemplo, de entre 65 y 79 años (2,5 %). Sin embargo, según las estadísticas de la ONU y otros indicadores, el mundo real es diferente, con una población ligeramente superior de personas mayores de entre 65 y 79 años (8 %) y una población inferior de jóvenes de entre 25 y 34 años (15 %). Además, los individuos mayores están siempre sentados y parecen cansados, frustrados y con problemas de movilidad, mientras que los individuos jóvenes están en posiciones más activas, algunos de pie, pero no preocupados. En las siguientes imágenes, en comparación con el entorno del individuo de mayor edad (b), la habitación del individuo más joven (a) está repleta de objetos, con un ligero desorden que refleja un estilo de vida más activo.

 

 

 

 

 

(a) Según el análisis de visión por computadora, los tres individuos de la izquierda tienen entre 25 y 34 años, y el de la derecha, entre 18 y 24

 

 

 

 

(b) Según el análisis de visión por computadora, todas las imágenes corresponden a personas de entre 65 y 79 años

Retrato de cuerpo entero de una persona (a) / una persona mayor (b), en su habitación, estilo fotorrealista

Fuente: Midjourney

 

Las personas mayores de la IA generativa son mayoritariamente hombres blancos

 

También se refuerza la discriminación de género en función de la edad, tal como se evidencia en las siguientes imágenes. El género en las imágenes de Midjourney que representan a la población general se distribuye casi por igual (el 55 % son mujeres). Sin embargo, entre las personas mayores, los hombres están sobrerrepresentados (el 70 % son hombres), precisamente lo contrario de la realidad: entre la población mayor (más de 65 años) hay más mujeres (56 %) que hombres (44 %), y esta diferencia no disminuye con la edad, ya que las mujeres suelen vivir más que los hombres.

 

 

 

 

 

(a) Según el análisis de visión por computadora, el género está distribuido por igual

 

 

 

 

(b) Según el análisis de visión por computadora, todas las imágenes son hombres

Retrato de una persona (a) / una persona mayor (b) jugando a juegos mentales, estilo fotorrealista

Fuente: Midjourney

 

Los resultados también muestran discriminación de etnia en función de la edad. Por otro lado, la mayoría de las imágenes de Midjourney representan a personas con la piel de color claro (63 %), pero este porcentaje es aún más significativo entre las personas mayores (90 %), algo que se observa en las siguientes imágenes. Sin embargo, la realidad difiere de estos datos, siendo la sociedad más diversa.

 

 

 

 

 

(a) Según el análisis de visión por computadora, la mayoría de las personas son «blancas»

 

 

 

 

(b) Según el análisis de visión por computadora, todas las personas son «blancas»

Vista frontal de una persona (a) / una persona mayor (b) hablando, estilo fotorrealista

Fuente: Midjourney

 

Finalmente, obtuvimos otros resultados que son ilustrativos. Las personas mayores de la IA generativa viven en un entorno más oscuro y negativo que las jóvenes. Medimos la luminosidad, o hasta qué punto hay diferencia en cuan claras u oscuras que son las imágenes según la muestra. Nuestros resultados muestran que las imágenes de la población mayor son un 13 % más oscuras que las de la población general.

 

Esta investigación evidencia el edadismo en la IA generativa. La tendencia sistemática de la IA consiste en invisibilizar y representar de forma vulnerable y dependiente a las personas mayores. Las representaciones estereotipadas de la vejez refuerzan no solo el imaginario que la sociedad tiene de esta etapa de la vida, sino también la imagen que las personas mayores tienen de sí mismas, lo que afecta negativamente a la autopercepción y a las actitudes cotidianas. Sin embargo, sabemos que las personas de todas las edades pueden disfrutar de su vida en formas múltiples y diversas. Las personas mayores pueden seguir estando al día, activas por dentro y por fuera, al tiempo que experimentan algunos problemas de salud asociados a su edad, sin dejarse vencer por la nostalgia y la soledad.

 

El edadismo generativo es un concepto sobre el que estamos trabajando en esta investigación. Definimos al edadismo generativo como una forma de edadismo (visual) que se produce (y se refuerza) en el entorno de la IA generativa. Este fenómeno es interseccional porque engloba estereotipos de edad, género y etnia (entre otros) que emergen de las imágenes generadas por la IA.

 

 

Citación recomendada

LINARES-LANZMAN, Juan; STYPIŃSKA, Justyna; ROSALES, Andrea. «Edadismo generativo: cuando la IA generativa refuerza los estereotipos de edad». COMeIN [en línea], febrero 2025, no. 151. ISSN: 1696-3296. DOI: https://doi.org/10.7238/c.n151.2513