Este artículo evalúa si los modelos lingüísticos a gran escala (MLG) pueden servir equitativamente a todos los usuarios, independientemente de sus características demográficas o estatus social, en una biblioteca que utiliza servicios de referencia virtuales. Utilizando seis MML de vanguardia, evaluamos si estos discriminan en sus respuestas según la identidad del usuario, invitándolos a ayudarlos según su género, raza/etnia y rol institucional. No encontramos discriminación por raza o etnia, y solo un pequeño sesgo estereotipado hacia las mujeres en un modelo. Los MML muestran sutiles adaptaciones a los roles institucionales mediante elecciones lingüísticas relacionadas con la formalidad, la cortesía y el vocabulario específico del dominio, que reflejan normas profesionales en lugar de un trato discriminatorio.
