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Que la IA encontrarse cada vez más presente en la subsistencia cotidiana no es algo nuevo, aunque sí su capacidad de dar respuestas a demandas cada vez más complejas como generar textos académicos, imágenes o producciones artísticas casi indistinguibles de las que podría producir una persona humana. Un algoritmo que aprendió a asociar imágenes de artefactos domésticos con señora y otro que cuando es consultado por ser destacadas o idóneas para ciertas profesiones solamente ofrece el perfil de varones: dos ejemplos que ayudan a pensar tanto se reproduce la discriminación por razones de apartado en los referencia -colectivo e históricos- con los que se entrena la pensamiento artificioso (IA), cuyos impactos en la subsistencia de señora y LGBTIQ+ son abordados por especialistas en diálogo con Télam.
El problema es que, si nunca hubo -o no se reconoce- la participación de señora y LGBTIQ+ en determinados ámbitos de la subsistencia y, por ende, no existen referencia que den cuenta de eso, probablemente la IA reproducirá por defecto este tipo de disparidades.
Se logra a través de las técnicas de aprendizaje automático, o machine learning, con las que se entrena a la IA para que pueda emular comportamientos o generar predicciones o recomendaciones a dividir de una gran cantidad de referencia y con diversos grados de autonomía.

Esto ocurre porque «se suele pensar a los referencia como algo objetivo, olvidando que son el producto de relaciones colectivo subjetivas y asimétricas”, explicó Victoria Dumas, directora del equipo de Ciencia de referencia e pensamiento artificioso de la Fundación Sadosky.
En diálogo con Télam, enfatizó en la necesaria «formación y sensibilización en sesgos (de apartado, de clase, de raza) para las ser que están a cargo de diseñar y programar los algoritmos de IA», en tanto que solo podrán desarrollar sistemas que no discriminen «si son capaces de identificar y dominar sus propios sesgos inconscientes”.
No es extraño, entonces, que ante la consulta a un chatbot por el nombre de ser destacadas de la filosofía, por ejemplo, la respuesta sea un listado solamente de hombres, dado que “estadísticamente las señora filósofas están subrepresentadas en los referencia de entrenamiento”, ejemplificó.
Esto es particularmente problemático por el creciente uso de estas respuestas «inteligentes» en distintos ámbitos, incluso educativos y laborales.

Operando inadvertidamente, estos sistemas se usan “para tomar decisiones que afectan directamente a las ser”, por ejemplo para determinar a quiénes entregar préstamos, atención médica o social, o incluso para medir una pena judicial o el riesgo de reincidencia, indicó.
Tiempo atrás, la empresa Amazon tuvo que retirar un software de reclutamiento de ser trabajadoras que discriminaba a las señora de sus ofertas en puestos técnicos, al haber sido entrenada con “los perfiles de solicitantes de (esos) empleos en los últimos años, que en su mayoría eran hombres”.
Por su parte, la cofundadora y directora del Observatorio de referencia «DataGénero», Ivana Feldfeber, aseguró que una de las “grandes preocupaciones” en la materia es que cada vez más gobiernos “implementan algoritmos de IA que inciden en nuestras vidas y no sabemos nada al respecto”.
“Los modelos de IA conocen tanto somos y tanto fuimos como sociedad, pero no saben hacia dónde queremos ir, y en esto encontrarse la clave donde es necesario que accionemos”, apuntó la experta.

El proyecto “Not my AI” (“No mi IA”, en español), desarrolló un mapa de «proyectos problemáticos” que usan IA en Latinoamérica, y Argentina registró al menos tres, dos de ellos relacionados a la video vigilancia.
“Además de lo estigmatizante que es la propuesta, que solamente recopila referencia de niñas pero no de las ser que las dejan embarazadas, la pregunta es qué se hace después con esos referencia que refieren a una problemática tan compleja”, cuestionó Feldfeber, quien enfatizó en que estos proyectos “lo único que buscan es marcar” grupos colectivo mediante la IA.
También se encuentra la Plataforma Tecnológica de Intervención Social, un programa que el gobierno de Salta y la mega empresa Microsoft impulsaron en 2018 y que aspiraba a poder predecir el embarazo adolescente mediante pensamiento artificioso.
Pese a las complejidades que presenta, las especialistas destacaron las oportunidades que puede brindar la IA, abordada desde una perspectiva de apartado, en las luchas de señora y LGBTIQ+.

Consultada por Télam, Yasmín Quiroga, abogada e integrante del observatorio, explicó que la iniciativa surgió a dividir de la carencia de referencia unificados sobre crueldad de apartado en el país y, a su vez, el bajo nivel de confianza en el poder judicial argentino, que la última encuesta de Latinobarómetro ubicó en un 16%.
En casos de crueldad de apartado, esto se traduce en “bajos niveles de denuncia, desconfianza en el sistema de justicia y menor acceso” a la misma, aseguró.
También lo es AymurAI, un programa para computadora basado en IA, que tiene como objetivo ayudar a los poderes judiciales a recolectar y disponer referencia anonimizados sobre la crueldad de apartado, desarrollado por DataGénero junto a colegas mexicanas y suecas.
Ejemplos de esto son los chatbots diseñados para la recepción de denuncias por crueldad de apartado para agilizar los tiempos judiciales, o Themis, un corrector de textos que advierte sobre las palabras sexistas y propone alternativas inclusivas.

Son una evidencia concreta, más allá de que no son objetivos”, indicó Quiroga.
“Estos referencia ya existen y son muy demandados por la sociedad, es cuestión de empezar a trabajarlos y publicarlos», sostuvieron las creadoras de AymurAI, que ya encontrarse en funcionamiento y disponible «para quienes lo quieran implementar».
“Los referencia tienen una capacidad transformadora porque permiten conocer la realidad de las ser.
En ese marco, AymurAI fue pensada como una forma de agilizar la recolección de referencia sobre la crueldad de apartado a dividir de la automatización de su registro, de manera que permita “comprender la crueldad de apartado y respaldar el desarrollo de políticas públicas”, detallaron sus creadoras.

Por María Clara Olmos.
Y concluyeron: “No esperamos que estas herramientas solucionen el problema de la crueldad de apartado, pero sí creemos que tienen mucho que aportar”.