Una auditoría de catorce modelos de lenguaje grandes convencionales revela un cambio significativo en el sesgo racial dentro de los algoritmos de cribado de currículums en los últimos años. Mientras que los modelos de 2023 reproducen brechas a favor de los blancos en las llamadas de retorno, todos los modelos lanzados en 2024 o posterior muestran ya sea brechas nulas o reversiones significativas a favor de los negros.
- El estudio auditó 14 LLM utilizando la metodología de currículums emparejados de Kline, Rose y Walters (2022) en 24.024 ofertas por modelo.
- El único modelo de 2023 reprodujo una brecha a favor de los blancos en las llamadas de retorno de +2.12 puntos porcentuales, significativa al nivel del 1%.
- Cada modelo lanzado en 2024 o después mostró ya sea una brecha nula o una reversión significativa a favor de los negros, con efectos de hasta -3.01 puntos porcentuales.
- El mismo patrón de reversión del sesgo se mantiene cierto en el eje de género.
Estos resultados documentan una reversión completa en la dirección del sesgo algorítmico de contratación entre generaciones de modelos, indicando que los modelos más recientes pueden contrarrestar activamente los patrones históricos de discriminación en lugar de simplemente replicarlos.