{"id":7161,"date":"2024-03-09T00:37:39","date_gmt":"2024-03-09T00:37:39","guid":{"rendered":"https:\/\/gerundio.mx\/?p=7161"},"modified":"2024-03-11T22:13:54","modified_gmt":"2024-03-11T22:13:54","slug":"construyendo-equidad-de-genero-en-la-era-de-la-inteligencia-artificial-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gerundio.mx\/en\/blog\/construyendo-equidad-de-genero-en-la-era-de-la-inteligencia-artificial-ia\/","title":{"rendered":"Construyendo equidad de g\u00e9nero en la era de la inteligencia artificial (IA)"},"content":{"rendered":"
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Construyendo equidad de g\u00e9nero en la era de la inteligencia artificial (IA) <\/b><\/h1>\n<\/div>\n


Por: Patricia Santill\u00e1n
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Desde software que crea im\u00e1genes o publicidad dirigida, hasta avatares para establecer relaciones afectivas, parece realmente m\u00e1gica. Sin embargo, la realidad es que muchas veces no nos damos cuenta de c\u00f3mo la inteligencia artificial perpet\u00faa las inequidades arraigadas en nuestra sociedad, reforzando y exacerbando sesgos, prejuicios e injusticias.<\/span><\/p>\n

La inteligencia artificial no solo aprende, sino que tambi\u00e9n recrea nuestros sesgos, ya que opera a trav\u00e9s de algoritmos de machine learning y se alimenta de bases de datos. Por ejemplo, si has utilizado los servidores de Google, es probable que te hayas encontrado con reCAPTCHA, un paso de seguridad en el que se muestran diferentes im\u00e1genes <\/span>y tienes que indicar en las que aparece un sem\u00e1foro o una motocicleta. Esto es un ejemplo b\u00e1sico de un algoritmo de <\/span>machine learning<\/span><\/i>, Google est\u00e1 utilizando nuestras respuestas para entrenar su IA y mejorar el reconocimiento de im\u00e1genes. Esto hace que las bases de datos sea un aspecto fundamental ya que si los datos est\u00e1n sesgados o incompletos, por poner un ejemplo burdo relacionado a Google, solo hay motocicletas deportivas, entonces el algoritmo aprender\u00e1 y replicar\u00e1 esos mismos sesgos, cada vez que le pidas una motocicleta representar\u00e1 una deportiva.<\/span><\/p>\n

Siguiendo la misma l\u00ednea, uno de los principales problemas al considerar la implementaci\u00f3n de un modelo de IA radica en la disponibilidad y representatividad de los datos, (adem\u00e1s de los criterios considerados en su recopilaci\u00f3n). Los datos reflejan relaciones de poder, inequidades y representaciones que responden a una sociedad patriarcal, hegem\u00f3nica y heteronormativa, que beneficia y representa a unos pocos y dicta lo que est\u00e1 \u00abbien\u00bb o \u00abmal\u00bb en cuanto a roles y expresiones de g\u00e9nero.<\/span><\/span><\/b><\/p>\n

    <\/ul>\n

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    Por ejemplo, tenemos menos datos sobre personas que trabajan de manera informal (donde la mayor\u00eda son mujeres), menos datos sobre abortos clandestinos y menos datos sobre personas trans o no binarias. La falta de datos significa que hay aspectos que los sistemas nunca podr\u00e1n \u00abaprender\u00bb y esto afectar\u00e1 en sus resultados. C\u00f3mo la creaci\u00f3n de im\u00e1genes poco representativas, donde el lujo en M\u00e9xico est\u00e1 representado por personas blancas con rasgos extranjeros o algoritmos dise\u00f1ados para facilitar el proceso de contrataci\u00f3n que favorecen a candidatos masculinos debido a que est\u00e1n entrenados con un historial que refleja sesgos de g\u00e9nero.<\/p>\n

    <\/span>En la era de la inteligencia artificial, es fundamental incorporar la perspectiva de g\u00e9nero. La IA puede tener un impacto profundo en la sociedad y es indispensable que se dise\u00f1e de manera participativa, abierta y democr\u00e1tica, y no solo con el fin de mejorar la eficiencia y la productividad. Al final de cuentas la inteligencia artificial es una herramienta, <\/span>tiene el potencial de facilitar y eficientizar procesos, pero tambi\u00e9n de causar da\u00f1os, dependiendo de c\u00f3mo la usemos.<\/span> La pregunta hoy en d\u00eda ya no es si la usamos o no, la pregunta es <\/span>\u00bfC\u00f3mo podemos construir y usar inteligencia artificial que sea m\u00e1s inclusiva y representativa?<\/p>\n

    <\/b>Ya sea utilizando la inteligencia artificial de manera ocasional para tareas cotidianas o desarrollando modelos o sistemas, es importante reconocer que contribuimos en colectivo, cada quien desde diferentes niveles y perspectivas.\u00a0<\/p>\n

    <\/span>Aqu\u00ed algunos aspectos a tener en cuenta:<\/p>\n

    <\/span>Adoptar un enfoque cr\u00edtico hacia los resultados y las implicaciones de IA<\/b>. No debemos aceptar los resultados como verdades absolutas, sino cuestionarlos especialmente desde la perspectiva de comunidades y personas que hist\u00f3ricamente han sido invisibilizadas y oprimidas.<\/p>\n

    <\/span>Fomentar el acceso y la educaci\u00f3n en IA. <\/b>Cuando se utiliza de manera responsable, puede convertirse en una herramienta que nos lleve muy lejos. Esto implica no solo garantizar el acceso f\u00edsico a la tecnolog\u00eda, sino tambi\u00e9n proporcionar capacitaci\u00f3n para comprender y utilizarla desde una perspectiva inclusiva y diversa.<\/p>\n

    <\/span>Empujar diversidad en los datos y los algoritmos utilizados para entrenar IA. <\/b>Con el fin de garantizar que los sistemas y modelos puedan capturar una amplia gama de perspectivas y experiencias humanas, lo que se traduce en resultados m\u00e1s equitativos y representativos.<\/p>\n

    <\/span>Exigir regulaciones que definan los par\u00e1metros y alcances de la IA.<\/b> Desde un enfoque de diversidad y equidad para abordar cuestiones relacionadas a la toma de decisiones, responsabilidad por los resultados y la protecci\u00f3n de posibles impactos de la IA en la sociedad.<\/span><\/p>\n

      <\/ul>\n

      <\/p>\n

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