Según el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile (Cenia), apoyada por la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), una de cada cinco personas que trabajan con IA es mujer
La brecha de género es un problema en muchas áreas del conocimiento y el campo de la inteligencia artificial no se queda atrás en la estadística. La que es conocida como la revolución industrial 4.0 sufre también de una carencia en la diversidad, de acuerdo a las investigadoras de Cenia, Claudia López y Gabriela Arriagada, quienes representan respectivamente a la Universidad Técnica Federico Santa María y la PUC. López se desempeña en tecnología centrada en las personas y Arriagada es experta en Éticas Aplicas e Ingeniería Matemática y Computacional.
Según informa el organismo, esta falta es aun más profunda, lo que ha generado un movimiento de inteligencia artificial feminista a lo largo del mundo y redes para dar solución al problema, como el movimiento internacional A+ Alliance, que pone el foco en los Derechos Humanos, o Data Género (Observatorio de Datos con Perspectiva de Género), entre otros. Las soluciones que pueda aportar la IA no parten desde la calidad en términos cuantitativos y cualitativos, incluso si se trata de entrenamiento de algoritmos y uso de datos que pueden basarse en una públicamente típicamente blanca, de países más desarrollados y con los altos ingresos consecuencias .
Con lo cual, el problema no solo radica en el número de mujeres que participan en investigación y laboratorios. Si se trata de algoritmos y su uso práctica, para la profesora de la PUC se esconden las diversidades en casos como la tipificación común de un infarto. Esto porque “son más difíciles de codificar”, aclara. Por su parte, López destaca la mala calidad de los datos. “No tenemos buenos datos de muchos comportamientos de las mujeres. Hay prácticas nuestras, por la forma en que somos socializadas y nos toca navegar en el mundo, que son diferentes a las de los hombres”, destaca.
A su vez, esta explosión y masificación de la IA se da en un año en el que el Día de la Mujer, el 8 de marzo pasado, la ONU se refirió a los 17 ODS (Objetivos de Desarrollo Sustentable) y a la Agenda 2030, haciendo un llamamiento relevante respecto a la temática de género: “Por un mundo digital inclusivo: Innovación y tecnología para la igualdad de género”. De acuerdo a los datos de ONU Mujeres, un 37% de las mujeres del mundo no tiene acceso a dispositivos digitales, lo que profundiza, por otro lado, la brecha digital.
Los sesgos en la metodología
La profesora Arriagada cree que los prejuicios y sesgos —además presentes a nivel metodológico— son una de las amenazas de esta evolución tecnológica, aunque al mismo tiempo puede ayudar a abocarlas. “La incorporación del feminismo a la inteligencia artificial presenta una mirada transformadora”, declara. Para Cenia, los datos no son menores. “La cifra de 22% de investigadoras en la comunidad científica en el campo de la inteligencia artificial es inferior a la cifra de mujeres en las denominadas áreas STEM (acrónimo de los términos en inglés para ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) que es del 30%. A 2050 un 75% de los empleos, tres de cada cuatro, dependerán de tener conocimientos de los ámbitos STEM”, afirman.
Según ambas investigadoras, los avances a conseguir son también sociales, relativos a oportunidades sociales y acceso a servicios, más allá de que la cuestión de género siga siendo un dilema ético también en este campo. Esto significa que en anteriores revoluciones sociales también se primó a algunos grupos específicos frente a otros, y es específicamente lo que está sucediendo con el enfoque menos centrado en la figura de la mujer, tanto en participación como en impacto. Esto remite a la “falacia de la neutralidad” respecto a la tecnología, que se refuerza con la idea de que su desarrollo se ha dado realmente desde la vera masculina.
Revertir esta tendencia es una prioridad y ya lo era hace años. En 2019, cuando todavía no se popularizaba la IA, los 192 países que pertenecen a la Unesco firmaron el primer acuerdo sobre ética en IA, que también plantea la urgencia de inclusión, equidad y no-discriminación en su desarrollo.
