El académico del DCC, profesor Andrés Abeliuk, se adjudicó recientemente un proyecto Fondecyt de Iniciación en Investigación 2026, en el marco de la convocatoria realizada por la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID).
La iniciativa, titulada “Hacia simulaciones equitativas y contextualizadas de la opinión pública en Chile usando modelos de lenguaje” (Towards Fair and Contextualized Simulations of Public Opinion in Chile using Large Language Models), busca explorar nuevas formas de analizar y representar la opinión pública chilena a través de modelos de lenguaje de gran escala, utilizados actualmente en sistemas de inteligencia artificial generativa.
El concurso Fondecyt de Iniciación tiene como objetivo fomentar y fortalecer el desarrollo de investigación científica y tecnológica de excelencia, promoviendo la inserción y consolidación de nuevas investigadoras e investigadores mediante el financiamiento de proyectos de dos o tres años en todas las áreas del conocimiento. En esta convocatoria, la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas (FCFM) de la Universidad de Chile se adjudicó ocho proyectos, liderados por académicas y académicos de distintos departamentos y centros.
Según explica el profesor Abeliuk, su investigación analiza cómo los modelos de lenguaje pueden convertirse en una herramienta innovadora para simular la opinión pública en Chile. “Estos modelos tienen la capacidad de procesar grandes volúmenes de información y generar respuestas que reflejan patrones sociales de manera más rápida y a menor costo que las encuestas tradicionales”, señala.
El proyecto tiene como objetivo central evaluar y mejorar la capacidad de estos modelos para representar de forma justa y fiel las opiniones de distintos grupos de la sociedad chilena, incorporando tanto datos de encuestas como la forma en que las personas explican y fundamentan sus opiniones.
Actualmente, muchos de estos modelos se entrenan principalmente con datos provenientes de contextos de Estados Unidos, lo que puede introducir sesgos significativos al aplicarlos en países como Chile. “Esta investigación es relevante porque propone métodos para reducir esos sesgos, mejorar la representatividad de grupos históricamente subrepresentados y desarrollar herramientas más confiables para el análisis social y la formulación de políticas públicas. Además, ofrece alternativas costo-efectivas y complementarias a las encuestas tradicionales”, afirma el académico del DCC.
La iniciativa adopta además un enfoque interdisciplinario, integrando computación, ciencias sociales y sociología, lo que permite abordar el desarrollo de la inteligencia artificial desde una perspectiva tanto técnica como social. En particular, el proyecto incorpora criterios de equidad y justicia epistémica, poniendo énfasis en que diversas voces, experiencias y realidades sociales estén adecuadamente representadas en los sistemas de IA. De este modo, la investigación busca contribuir al desarrollo de tecnologías más responsables, transparentes y sensibles al contexto chileno, evitando que estos sistemas reproduzcan o amplifiquen desigualdades existentes.
Esta línea de trabajo se sustenta en investigaciones previas del profesor Abeliuk sobre sesgos, representación y justicia en sistemas algorítmicos, como el estudio reciente “Fairness in LLM-Generated Surveys”. En dicho trabajo se muestra que los modelos de lenguaje no alcanzan el mismo nivel de precisión para todos los grupos sociales al predecir respuestas de encuestas: tienden a funcionar mejor en personas urbanas, con mayor nivel educacional y posiciones políticas definidas, y peor en adultos mayores, personas de zonas rurales, pueblos indígenas y grupos con menor nivel educacional. Estos resultados refuerzan la motivación del proyecto por avanzar hacia modelos de inteligencia artificial más justos, representativos y contextualizados.
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Comunicaciones DCC