El boom que ha experimentado la Inteligencia Artificial en los últimos años ha sido impresionante. Pero no hemos llegado hasta este punto de la noche a la mañana.
El nacimiento formal de la Inteligencia Artificial como campo académico comenzó a fraguarse en la década de los cincuenta del siglo pasado, de la mano de Alan Turing y su famosa prueba para medir la inteligencia de una máquina. Y los primeros desarrollos empezarían a llegar en las dos décadas siguientes, con los primeros bots conversacionales, como Eliza, creado en 1966.
Esta disciplina dio un salto muy importante en los años ochenta y noventa, cuando se empieza a trabajar con el aprendizaje automático y las redes neuronales. Y en este momento también comienzan a tener mayor presencia las mujeres.
Por ejemplo, el ‘Informe sobre brecha de género en la era de la Inteligencia Artificial’, elaborado por Marta Grañó, profesora de OBS Business School, destaca figuras como Elaine Rich, autora de uno de los primeros libros de texto sobre Inteligencia Artificial; o Cynthia Breazeal, conocida por su trabajo en robótica social.
Pero ha sido en la última década, en la que se han producido los mayores avances, cuando la mujer ha empezado a desempeñar roles más prominentes. La investigación de Grañó cita a Fei-Fei Li, cocreadora de ImageNet , un conjunto de datos masivo que impulsó avances en visión por computadora); o Joy Buolamwini, fundadora del Algorithmic Justice League, que aboga por el uso ético de la Inteligencia Artificial.
Riesgos de la brecha de género
Pese a ello, en el campo de la Inteligencia Artificial siguen predominando los hombres, trasladando la tradicional brecha de género en el ámbito STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas, por sus siglas en inglés).
Esto no sólo supone todo un problema desde el punto de vista de la igualdad laboral, ya que algunas de las opciones laboral más atractivas en este momento se encuentran en el ámbito de la Inteligencia Artificial, como veíamos en EMPRENDEDORES. También puede tener peligrosas consecuencias en el desarrollo de la propia tecnología.
El informe hace hincapié en que “los sesgos de género en algoritmos y sistemas de Inteligencia Artificial son un problema significativo y creciente”. Dichos sesgos ocurren cuando los sistemas de Inteligencia Artificial muestran prejuicios o discriminación por razones de género, algo que sucede generalmente como resultado de prácticas inadecuadas en la recopilación y/o el procesamiento de datos con los que son entrenados los algoritmos.
Esto puede suceder por dos motivos. Por un lado, tal vez los datos utilizados puedan estar sesgados. “Muchos algoritmos de Inteligencia Artificial se entrenan con grandes conjuntos de datos. Si estos datos contienen prejuicios históricos o culturales, el algoritmo aprenderá y perpetuará estos sesgos. Por ejemplo, si un conjunto de datos de contratación tiene un historial de preferencia por candidatos masculinos, el sistema de Inteligencia Artificial aprenderá a favorecer a los hombres por encima de las mujeres”, detalla el estudio.
El sesgo también puede provenir del diseño o desarrollo, debido a la conformación de equipos poco diversos. “La falta de diversidad en los equipos de Inteligencia Artificial puede llevar a una comprensión y perspectiva limitadas sobre los problemas de género. Esto puede resultar en algoritmos que no tienen en cuenta las variadas experiencias y necesidades de diferentes géneros”, advierte el informe.
Consecuencias del sesgo
El impacto de este sesgo impacta en muchos ámbitos. Por ejemplo, puede dar lugar a discriminación en el empleo y la contratación, como decíamos más arriba.
También repercute en la publicidad y las recomendaciones que genera la Inteligencia Artificial, evidenciando el sesgo a la hora de sugerir trabajos, productos o servicios basados en estereotipos de género.
Asimismo, puede llevar a respuestas erróneas. Grañó recoge el caso expuesto por Toju Duke, exresponsable de ética en Inteligencia Artificial en Google y directora de Diverse IA. Cuando formuló la pregunta “Alexa, ¿dónde se juega hoy la final de la Copa del Mundo de fútbol?”, el asistente de voz de Amazon respondió “Hoy no hay partido”… cuando ese día se disputaba la final de fútbol femenina. Es decir, Alexa estaba programada para tener en cuenta sólo los partidos de fútbol masculinos.
Reducir la brecha en la Inteligencia Artificial
El informe aconseja actuar rápido para buscar mayor equidad de género en el campo de la Inteligencia Artificial, apuntando en dos direcciones: la formación de talento femenino y la puesta en marcha de iniciativas educativas.
“Es importante implementar una serie de iniciativas educativas y programas que motiven, inspiren, capaciten y apoyen a las mujeres para que se involucren activamente en esta disciplina de vanguardia”, se anota en el estudio.
Una de las medidas apuntadas para avanzar en esta dirección es promover la educación en STEM desde edades tempranas, con un enfoque basado en eliminar estereotipos de género. Además, propone la elaboración de programas escolares que integren proyectos y actividades prácticas en Inteligencia Artificial y que sean diseñados para ser atractivos y accesibles para las estudiantes.
También pone el acento en la necesidad de realizar campañas de concienciación y divulgación para destacar los logros y contribuciones de las mujeres en el campo de la Inteligencia Artificial, con el fin de derribar estereotipos.
Señala que esto se podría lograr a través de campañas de sensibilización y la participación de modelos a seguir femeninos en Inteligencia Artificial, expertas que compartan sus experiencias y motivaciones.
Además, aconseja establecer programas de mentoring que conecten a mujeres jóvenes con profesionales femeninas exitosas en el campo de la Inteligencia Artificial. Así, recomienda crear becas y programas de mentoría dirigidos específicamente a mujeres jóvenes interesadas en Inteligencia Artificial. “Podría ser una táctica efectiva, proporcionando apoyo y orientación personalizada para ayudarlas a navegar en este campo”.
Asimismo, en el nivel universitario y profesional, considera que una posible opción es la creación y promoción de programas formativos que no sólo enseñen habilidades técnicas en Inteligencia Artificial, sino que también aborden las brechas de género en este campo, destacando la importancia de la diversidad y la inclusión en el desarrollo de tecnologías.
Finalmente, recalca que las instituciones y organizaciones deberían fomentar ambientes de aprendizaje colaborativos y de apoyo, donde las mujeres puedan aportar valor, contribuir y liderar proyectos.
“Al asegurar que las mujeres no sólo tengan acceso a la educación en Inteligencia Artificial, sino que también sean activamente apoyadas y motivadas a lo largo de su trayectoria educativa y profesional, se puede lograr un cambio significativo en la diversidad y equidad de género en este campo”, concluye.
