La IA no tiene inherentemente género ni ideología. Sin embargo, en su desarrollo e implementación pueden influir cuestiones de género de diversas maneras. Por ejemplo, los sesgos en los conjuntos de datos utilizados para entrenar modelos de IA es posible que perpetúen estereotipos de género o discriminación.
Saiph Savage, ingeniera en computación por la UNAM y con un doctorado en Ciencias de la Computación por la Universidad de California, Santa Bárbara, recuerda que “la inteligencia artificial busca crear computadoras que puedan empezar a pensar como los seres humanos”.
La IA generativa produce nuevo contenido desde la experiencia y el aprendizaje de máquina –machine learning– con la que se educan los sistemas a partir de la información. “Esto es lo que hace ChatGPT: tú le das millones de datos con los cuales empieza a aprender ciertos conceptos”, describe la ingeniera de la UNAM.
¿Cómo influimos en la IA? Probablemente nadie o casi nadie pensó que subir una foto, dar un like o hacer un comentario en la web tendría una repercusión social hasta que la IA aprendió del lenguaje, las acciones y la interacción.
¿Qué está reflejado ahí de nosotros?
Es una pregunta que plantea la lingüista computacional María Ximena Gutiérrez, parte del programa Macrodatos, Inteligencia Artificial e Internet del Centro de Investigaciones Interdisciplinarias en Ciencias y Humanidades (CEIICH), el cual busca reflexionar desde las humanidades y la interdisciplina los avances de la IA.
Gutiérrez responde: “Lo que está reflejado ahí de nosotros tal vez tiene muchos sesgos, reproduce estereotipos, incluidas cuestiones de género que se consideran machistas. El enfoque predominante de la IA se basa en aprender de una gran cantidad de ejemplos (data-driven). El sistema aprenderá de datos de origen que pueden estar sesgados”.
¿Cómo aprendió a ser machista y patriarcal?
Si partimos de que la IA de aprendizaje metabolizó datos sesgados en cuestiones de género, la IA generativa tomará decisiones replicando aquellos que aprendió de las personas. En este camino, Saiph Savage recuerda que la IA “está entrenada para reproducir, pero también puede amplificar”, esto pensado en términos de machismo y violencia de género contra las mujeres.
Ximena Gutiérrez también explica algo importante del proceso: “Estas tecnologías son muy eficientes, pero eso conlleva un costo oculto, el cual se traduce en que a veces esos sistemas de redes neuronales artificiales tan complejos no son transparentes, no te pueden explicar por qué tomaron una decisión, y eso tiene un impacto social”.
