本論文では、先進的な経済地域の偏見が反映されるAIシステムが、ラテンアメリカなどの発展途上地域をどのように周縁化しているかについて考察しています。特に、英語が優勢であることがスペイン語やポルトガル語、先住民族語（ケチュア語やナワトル語など）の使用を制限し、ラテンアメリカの視点を西洋的な枠組みで捉えてしまうことを指摘しています。ラテンアメリカの歴史や社会政治的文脈に基づいた文化的に配慮されたデータセットを導入し、6つの言語モデルの文化的文脈認識を評価しました。その結果、一部のモデルはラテンアメリカの視点を適切に捉えられる一方で、他のモデルは感情的誤差が大きかったことが分かりました。Mistral-7Bモデルを改良した結果、文化的表現力が42.9%向上し、公平なAIの発展に寄与することが示されました。最終的に、ラテンアメリカの歴史や先住民の知識、多様な言語を反映したデータセットの優先が求められています。