¿Cómo pueden las tecnologías de inteligencia artificial aumentar involuntariamente los prejuicios sociales al interpretar o categorizar la identidad de género?
La cuestión de cómo se puede utilizar la inteligencia artificial (IA) para reconocer, interpretar o categorizar la identidad de género es cada vez más urgente, ya que estos sistemas son cada vez más comunes en nuestra vida cotidiana. Si bien la IA puede ofrecer múltiples beneficios a la sociedad, también existe la preocupación de cómo puede reforzar involuntariamente las normas sociales existentes y los prejuicios relacionados con el género. Este artículo examinará algunas de las posibles formas en que esto puede ocurrir.
Una de las áreas donde los sistemas de inteligencia artificial pueden tener dificultades para representar con precisión la identidad de género es la tecnología de reconocimiento facial. El software de reconocimiento facial a menudo se basa en conjuntos de datos que han sido entrenados usando imágenes de personas de poblaciones cisgénero predominantemente blancas. Como resultado, es posible que el algoritmo no reconozca con precisión los rostros pertenecientes a personas que no se ajustan a esta forma, incluidos aquellos que se identifican fuera de las dobles de género tradicionales.
Por ejemplo, las mujeres transgénero pueden ser identificadas erróneamente como hombres debido a sus rasgos faciales que no concuerdan con la definición del conjunto de aprendizaje de lo que constituye la feminidad. Además, las personas no binarias pueden estar mal etiquetadas como hombres o mujeres, dependiendo de la opción que elijan durante la configuración. Asimismo, los sistemas de inteligencia artificial diseñados para analizar patrones de voz también pueden combatir el reconocimiento exacto de las voces de personas cuyo habla no cumple con las expectativas típicas sobre su expresión de género.
Otro problema con la IA y el reconocimiento de género está relacionado con el procesamiento del lenguaje. Los algoritmos de procesamiento de lenguaje natural (NLP) dependen en gran medida de conjuntos de datos de habla escrita y oral que pueden contener términos y expresiones sexistas u homofóbicas. Si el sistema de PNL está capacitado en esos datos, puede perpetuar estereotipos nocivos y distorsiones de las comunidades marginadas.
Por ejemplo, si un sistema de IA se enfrenta a una propuesta como «cocina bien», puede interpretarla como más positiva que si fuera «él» en su lugar. Esto refuerza los roles de género y los prejuicios sobre el comportamiento adecuado de hombres y mujeres.
En algunos casos, el sesgo también puede ocurrir cuando los sistemas de inteligencia artificial intentan clasificar o clasificar elementos en función de su supuesta identidad de género.
Por ejemplo, el software de reconocimiento de imágenes puede clasificar erróneamente ciertos tipos de ropa como masculina o femenina, dando como resultado resultados inexactos al intentar identificar el sexo del propietario. Incluso los productos o servicios aparentemente neutrales pueden ser víctimas de estos errores de etiquetado, lo que podría privar de acceso a ellos a personas que no cumplen con las normas tradicionales de género.
Para resolver estos problemas, los desarrolladores deben pensar cuidadosamente en cómo entrenar y probar sistemas de IA en precisión e inclusividad. Deben garantizar que los conjuntos de datos de aprendizaje incluyan ejemplos que representen diferentes grupos y contextos, y evitar confiar exclusivamente en perspectivas y suposiciones cisgénero.
Además, deben ser transparentes con respecto a cualquier posible desplazamiento en sus modelos para que los usuarios puedan tomar medidas para mitigar sus efectos. Al dar prioridad a las prácticas de diseño inclusivo, podemos garantizar que las tecnologías de IA no aumenten involuntariamente los prejuicios sociales en torno a la identidad de género.
La IA tiene un enorme potencial para revolucionar muchas industrias, pero también debe ser utilizada de manera responsable. Los desarrolladores deben dar prioridad a los principios de diseño inclusivo para que la IA no refuerce las normas sociales existentes sobre identidad de género. Esto ayudará a crear un mundo más justo en el que todos sean tratados con respeto y dignidad independientemente de su identidad.
¿Cómo pueden las tecnologías de inteligencia artificial aumentar involuntariamente los prejuicios sociales al interpretar o categorizar la identidad de género?
El desarrollo de la inteligencia artificial (IA) está evolucionando rápidamente, con el crecimiento de aplicaciones en diversos sectores, incluyendo la salud, las finanzas, la educación y más recientemente la investigación de género. Una de las áreas en las que se utiliza la IA es el análisis de la identidad de género mediante la identificación de los signos que normalmente están relacionados con cada sexo.