Ciudad de México a 9 de abril de 2021
Recientemente, tuve una entrevista donde preguntaban, ¿Cuál crees que sea el futuro de la industria de la Tecnología en los próximos 5 años?, para responderla, buscamos algunas tendencias para el futuro y encontramos que el Global Industry Vision predice para 2025 una penetración global de robots domésticos del 14%, en las industrias habrá 103 robots por cada 10,000 empleados y empleadas y 97% de las grandes empresas habrán desplegado inteligencia artificial (IA) para sus negocios aumentando su “creatividad”.
Pareciera increíble, pero desde la perspectiva de género también es preocupante, porque si algo hemos visto de la inteligencia artificial es que está diseñada para “aprender” de su entorno, y este hasta el momento no es incluyente ni alentador para las mujeres y grupos considerados minoritarios.
En 2017, Microsoft tuvo que retirar su robot Tay, diseñado para interactuar con jóvenes de entre 18 y 24 años en los Estados Unidos, porque tras la convivencia virtual en twitter con seres humanos, desarrolló un lenguaje discriminatorio y sexista. ¿Quién es responsable, quienes lo crearon o quienes al convivir con el bot lo “educaron” mal?
A inicios de este mes, en un podcast publicado por Mckinsey, se discutieron los prejuicios de género que se encuentran actualmente en la Inteligencia Artificial, quienes participaban destacaron el ejemplo de Google Translate, que es conocido por tener prejuicios al momento de traducir frases como She is president / He is cooking (traduciéndolo como Él es presidente y Ella está cocinando) y resaltaban el hecho de que la IA no es un ente externo, es algo que la humanidad ha creado, y por lo tanto es nuestra responsabilidad. La IA aprende de las y los programadores y de las personas con las que interactúa, aprende a pensar y actuar leyendo, analizando y categorizando datos existentes en la web.
Entonces, ¿cómo evitamos que la IA con la que vamos a convivir en nuestros empleos y hogares, que incluso va a tomar decisiones por nosotras y nosotros mismos (por ejemplo, en las empresas ayuda a elegir los mejores perfiles para la contratación o a las y los postulantes les envía propuestas de trabajo basándose en sus elecciones previas), tenga prejuicios de género y no sea incluyente?
No se trata de tener miedo de la IA, sino mejorarla desde nuestras trincheras y hacerla trabajar a nuestro favor, responsabilizarnos y hacer que la IA nos ayude a cumplir con nuestros objetivos como sociedad.
Podemos empezar con ser más incluyentes, educarnos sobre la igualdad y educar a las futuras generaciones con perspectiva de género para que al interactuar con los bots u otros mecanismos de la IA los nutramos con lo que queremos recibir de ellos.
Desde Movimiento STEAM, impulsamos la orientación vocacional obligatoria, profesional y actualizada al contexto laboral con enfoque de género para que la juventud y niñez se interesen por nuevas carreras con alto contenido científico tecnológico, como por ejemplo la programación e inteligencia de datos, pues son los empleos del futuro.
Las habilidades STEM no sólo les permitirán dedicarse a estos nuevos empleos, sino que también les ayudarán a ser personas críticas y resolver problemas como los de la exclusión y prejuicios de género.
Este 2021 seguiremos trabajando en impulsar el Eje Estratégico de Inclusión con perspectiva de género y foco en mujeres, como parte de la Estrategia Educación STEM para México para cerrar las brechas de género y lograr la igualdad, ya que consideramos que con ello, podríamos apoyar a que las y los programadores de la IA del futuro tengan un compromiso con el bienestar común.
Dejo mi cuenta de twitter @RojasGrace para conocer su opinión sobre la Inteligencia Artificial y los sesgos de género.
… Sigamos la conversación.
¡STEAM para todas y todos, sin dejar a nadie atrás!
Fuentes:
1 Huawei, GIV@2025, https://www.huawei.com/minisite/giv/en/
2 Rosa Jiménez Cano, “Microsoft retira un robot que hizo comentarios racistas en Twitter”, El País, https://elpais.com/tecnologia/2016/03/24/actualidad/1458855274_096966.html
3 Anu Madgavkar, “A conversation on artificial intelligence and gender bias”, Mckinsey, https://www.mckinsey.com/featured-insights/asia-pacific/a-conversation-on-artificial-intelligence-and-gender-bias?
4 Stefanie Ullmann, “Cómo enseñamos a Google Translate a no ser más sexista”, Hitechglitz, https://hitechglitz.com/spanish/como-ensenamos-a-google-translate-a-no-ser-mas-sexista/
5 Gras, M. (Coord), Alí, C. Estrategia Educación STEM para México. Visión de Éxito Intersectorial del Eje Estratégico Educación STEM – Inclusión con Perspectiva de Género y foco en Mujeres, https://movimientostem.org/wp-content/uploads/2021/03/Visi%C3%B3n-de-%C3%89xito-Intersectorial_Eje-Inclusi%C3%B3n-G%C3%A9nero.pdf