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 			<p id="intro_1">Los modelos de lenguaje y las representaciones de palabras obtenidas con aprendizaje automatizado han demostrado contener estereotipos discriminatorios. Aquí presentamos un conjunto de herramientas de inspección: EDIA (Estereotipos y Discriminación en Inteligencia Artificial). El objetivo de este proyecto es diseñar y evaluar una metodología que permita a comunidades de ciencias sociales y personas expertas de dominio en Latinoamérica, explorar sesgos y estereotipos discriminatorios presentes en word embeddings y modelos de lenguaje. También les permite definir el tipo de sesgo a explorar y acercarse a un enfoque interseccional desde dos dimensiones binarias de análisis (por ejemplo, <i>mujer-hombre</i> vs <i>gordo-flaco</i>).</p>
 			<p id="intro_2">EDIA contiene diversas herramientas que sirven para detectar e inspeccionar sesgos en sistemas de procesamiento de lenguaje natural basados en modelos de lenguaje o word embeddings. Contamos con modelos en español e inglés para trabajar y explorar los sesgos en diferentes idiomas a requerimiento de las personas usuarias. Cada una de las siguientes herramientas son funciones distintas que nos acercan a un aspecto particular de la problemática del sesgo y a la vez, nos permiten entender partes diferentes pero complementarias del mismo.</p>
 
-			<a class="button" id="tutorial" target="_blank" href="https://screencast-o-matic.com/watch/c3XlIKVUeMN">Video presentación de EDIA</a>
+			<a class="button" id="tutorial" target="_blank" href="https://www.youtube.com/watch?v=uJX6_NbSFSU?cc_lang_pref=es&cc_load_policy=1">Video presentación de EDIA</a>
 		
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