Una auditoría sistemática de API de cuatro Modelos de Lenguaje Grande actuando como tutores de historia revela que los mecanismos de alineación de seguridad pueden institucionalizar desigualdades sistémicas para estudiantes marginados. El estudio evaluó 1800 respuestas sobre la Revolución Rumana de 1989 a través de cinco perfiles de estudiantes que variaban por etnia y nivel socioeconómico.
- Rechazo Diferencial: Los modelos alineados con seguridad bloquearon el 76,7% de las solicitudes educativas de estudiantes de bajo nivel.
- Gatekeeping Epistémico: Los estudiantes marginados experimentaron una reducción de 3 veces en el acceso a la complejidad geopolítica, como la teoría del golpe cuestionada.
- Robo de Agencia: Modelos como LLaMA produjeron una relación de vocabulario de victimización-a-política 5 veces mayor para estudiantes romaníes en comparación con sus pares de élite.
- Hermenéutica de Élite: Los tutores de IA retiraron desproporcionadamente la confianza epistémica y las puntuaciones de justificación de perfiles demográficos de bajos recursos.
Los autores argumentan que estos patrones constituyen una injusticia hermenéutica, transformando la IA conversacional en agentes de segregación narrativa que exigen una auditoría pedagógica urgente.