Explorando cómo los grandes modelos de lenguaje entienden la comunicación sexual en situaciones sexuales hipotéticas

Área de la Ciencia:

• Inteligencia artificial
• La salud sexual
• Interacción hombre-ordenador

Sus antecedentes:

• Los grandes modelos de lenguaje (LLM) son cada vez más populares para la recuperación de información.
• Su aplicación en la salud sexual, particularmente con respecto al consentimiento y la negativa, está surgiendo.
• Comprender las capacidades de LLM en la interpretación de la comunicación sexual es crucial.

Objetivo del estudio:

• Evaluar cómo los LLM identifican el consentimiento y la negativa sexual en escenarios hipotéticos.
• Para comparar las interpretaciones de LLM del consentimiento con el juicio de expertos.
• Para evaluar el rendimiento de LLM en la comprensión de la comunicación sexual matizada.

Principales métodos:

• Cuatro LLM fueron presentados con siete escenarios sexuales manipulados.
• Los modelos evaluaron el consentimiento en función de las señales de comunicación y el contexto, proporcionando explicaciones.
• Las respuestas de LLM se compararon con las evaluaciones de ocho expertos en violencia de género.

Principales resultados:

• Los LLM identificaron con precisión el consentimiento y la negativa en escenarios con una comunicación verbal clara, alineándose con el consenso de los expertos.
• Las discrepancias surgieron cuando los escenarios involucraron intoxicación, lo que afectó la comprensión de LLM del consentimiento.
• Los LLM mostraron limitaciones en la interpretación de la comunicación sexual compleja y dependiente del contexto.

Conclusiones:

• Los LLM demuestran competencia en el reconocimiento de señales de consentimiento explícito, pero vacilan con la ambigüedad.
• El desacuerdo de los expertos con los LLM sobre el consentimiento relacionado con la intoxicación subraya las limitaciones de la IA.
• Mejorar la capacitación de LLM sobre el comportamiento humano sutil es vital para aplicaciones confiables de salud sexual.