La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado numerosos aspectos de la vida moderna. Sin embargo, la manera en que se diseña y despliega a menudo refleja sesgos patriarcales arraigados en la sociedad. Este ensayo explora cómo estos sesgos perpetúan roles de género y machismo, la replicación de datos que favorecen estructuras patriarcales, y cómo el ciberfeminismo y el activismo 2.0 trabajan para mitigar estos prejuicios.
Los sistemas de IA son entrenados con grandes cantidades de datos históricos. Desafortunadamente, estos datos a menudo reflejan las desigualdades y sesgos presentes en la sociedad. Por ejemplo, los algoritmos de reconocimiento facial han mostrado una mayor tasa de errores en mujeres y personas de color, debido a la falta de representación equitativa en los conjuntos de datos utilizados para entrenarlos.
Además, la asignación de nombres y roles a los asistentes virtuales revela sesgos de género. IA con nombres femeninos, como Siri o Alexa, suelen estar asociadas con roles de asistente personal y cuidados, reflejando estereotipos tradicionales de género. Por otro lado, sistemas de IA que manejan conocimientos especializados o científicos a menudo llevan nombres masculinos, perpetuando la idea de que la autoridad y el conocimiento son dominios masculinos.
El ciberfeminismo y el activismo 2.0 han surgido como respuestas a estos problemas. Estos movimientos buscan cuestionar y desmantelar los sesgos de género en la tecnología, promoviendo una mayor equidad. Activistas trabajan para diversificar los conjuntos de datos y desarrollar algoritmos más inclusivos. También se aboga por una representación más equitativa en la industria tecnológica, tanto en el desarrollo de software como en las posiciones de liderazgo.
El sesgo patriarcal en la IA refleja y amplifica las desigualdades de género existentes en la sociedad. Sin embargo, el ciberfeminismo y el activismo 2.0 están trabajando para crear un futuro más equitativo. A través de la diversificación de datos, el desarrollo de algoritmos inclusivos y la promoción de la equidad en la industria tecnológica, es posible mitigar estos sesgos y avanzar hacia una sociedad más justa.
Si quieres leer más:
- Buolamwini, J., & Gebru, T. (2018). Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification. *Proceedings of Machine Learning Research*.
- Noble, S. U. (2018). *Algorithms of Oppression: How Search Engines Reinforce Racism*. NYU Press.
- Criado-Perez, C. (2019). *Invisible Women: Data Bias in a World Designed for Men*. Abrams Press.
- Haraway, D. J. (1991). *Simians, Cyborgs, and Women: The Reinvention of Nature*. Routledge.
- Binns, R. (2018). Fairness in Machine Learning: Lessons from Political Philosophy. *Proceedings of the 2018 Conference on Fairness, Accountability, and Transparency*.