Resumen: A medida que las herramientas de escritura de IA se generalizan, debemos comprender cómo tanto los humanos como las máquinas evalúan el estilo literario, un dominio donde los estándares objetivos son difíciles de alcanzar y los juicios son inherentemente subjetivos. Realizamos experimentos controlados utilizando los Ejercicios de estilo de Raymond Queneau (1947) para medir el sesgo de atribución entre los evaluadores. El estudio 1 comparó participantes humanos (N=556) y modelos de IA (N=13) que evaluaron pasajes literarios de Queneau versus versiones generadas por GPT-4 bajo tres condiciones: ciego, etiquetado con precisión y etiquetado contrafácticamente. El estudio 2 probó la generalización del sesgo en una matriz de 14$times$14 de evaluadores y creadores de IA. Ambos estudios revelaron un sesgo sistemático de atribución prohumana. Los humanos mostraron un sesgo de +13,7 puntos porcentuales (pp) (h de Cohen = 0,28, IC del 95 %: 0,21-0,34), mientras que los modelos de IA mostraron un sesgo de +34,3 puntos porcentuales (h = 0,70, IC del 95 %: 0,65-0,76), un efecto 2,5 veces más fuerte (P$<$0,001). El estudio 2 confirmó que este sesgo opera en todas las arquitecturas de IA (+25,8 pp, IC del 95 %: 24,1-27,6 %), lo que demuestra que los sistemas de IA devalúan sistemáticamente el contenido creativo cuando se etiquetan como "generados por IA", independientemente de qué IA lo haya creado. También encontramos que las etiquetas de atribución hacen que los evaluadores inviertan los criterios de evaluación, y características idénticas reciben evaluaciones opuestas basadas únicamente en la autoría percibida. Esto sugiere que los modelos de IA han absorbido los prejuicios culturales humanos contra la creatividad artificial durante el entrenamiento. Nuestro estudio representa la primera comparación controlada del sesgo de atribución entre evaluadores humanos y artificiales en el juicio estético, y revela que los sistemas de IA no solo replican sino que amplifican esta tendencia humana.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 12 de octubre de 2025.
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