En un estudio reciente sobre los modelos de lenguaje visual (LVLMs por sus siglas en inglés), se ha analizado el potencial de sesgos sociales en respuestas generadas por estos modelos. Se emplearon contrafactuales visuales para evaluar cómo diferentes atributos sociales impactan el contenido generado, revelando que estos sesgos pueden influir de manera significativa en la salida de los modelos.