En el prefacio del libro Tecnofeminismo de Judy Wajcman la autora pone el foco en que existe un impacto diferencial del cambio tecnológico y que hay una relación clara con el género. De hecho, los elementos tecnológicos son, precisamente, los que han creado ese impacto en base a las relaciones con los significados y las identidades de género.
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| Tras la cortina (Stable diffusion) |
¿Cómo nos afectan estos cambios tecnológicos?
En primer lugar nos encontramos con la brecha digital, que indica que las mujeres no accedemos por igual a las infraestructuras y a las herramientas tecnológicas. Esto desemboca en que partimos de una posición desfavorable respecto a las oportunidades de empleo que ofrecen las nuevas herramientas digitales y, por lo tanto, dan lugar a que sean los hombres quienes tengan mayor participación en los espacios sociopolíticos y digitales.
El segundo aspecto que nos afecta es el acceso diferencial a empleos que tienen base en las competencias digitales. Se crean nuevos puestos en los que las mujeres tenemos una gran brecha con respecto a los hombres.
Nos encontramos también con sesgos de género en la participación y liderazgo en ámbitos como la Inteligencia Artificial, el Big Data o el Machine Learning, donde el porcentaje de mujeres que ocupan cargos relacionados con estas áreas es de apenas un 14% a nivel mundial.
Todos estos aspectos tienen su origen en los condicionantes socioculturales, institucionales y psicosociales de nuestra sociedad.
Una de las preocupaciones que, en la actualidad, están más en boca de todas es la relativa a los sesgos de género de los algoritmos usados en las IAs. Partimos del hecho de que un algoritmo en sí mismo y por su definición, debería ser neutral; sin embargo, se ha demostrado que no lo es. Una parte del desarrollo de los algoritmos, la alimentación y el entrenamiento con datos, involucra a una mayor cantidad de hombres que de mujeres, lo que evidencia que los datos portan sesgos de género.
Algoritmos
Los algoritmos, por muy neutrales que puedan ser, están alimentados por la información que les proporcionamos y a través de ella se transmiten nuestros sesgos. En esta entrada podéis leer cómo funciona el algoritmo A* y veréis cómo parte de esa carga de información, al proceder de equipos que no tienen diversidad de género ni de otra índole, inconscientemente transmiten sus prejuicios a los algoritmos. Aunque en origen cualquier algoritmo debiera ser neutro la influencia humana y nuestra tradición cultural terminan originando que la IAs utilicen datos sesgados.
Los algoritmos transmiten estereotipos que sólo podrían eliminarse cuando, al seleccionar candidaturas para su creación, los miembros de los equipos técnicos se elijan desde la diversidad. Sin embargo, como he señalado anteriormente, los datos indican que la brecha digital es una de las causas de este déficit de mujeres en estos ámbitos. Aunque no se trata del único, ya que en general, todavía las mujeres participamos en menor proporción que los hombres en las carreras y profesiones relacionadas con TIC y STEAM.
Lo más curioso de todo, es que la informática, cuando era farragosa y laboriosa, estaba en manos de mujeres. Sin embargo, con el paso del tiempo y la llegada de los ordenadores personales, las mujeres pasaron a estar relegadas en la informática. No fue un proceso tecnológico, sino que fue un proceso social. Se asumió que la técnica y tecnología estaban mejor en manos masculinas.
Evidentemente hay que mejorar nuestra situación. La inteligencia artificial y las nuevas tecnologías van a incorporarse a todos los ámbitos de nuestra vida. Para evitar los sesgos androcéntricos es necesario que haya diversidad en los equipos, que intentemos eliminar la brecha digital y que promovamos la incorporación de las mujeres a las carreras STEAM. De esta forma, la ética, la inclusion, el respeto de los derechos humanos y la igualdad de género tendrán cabida en el ámbito científico. Una mayor representación de la diversidad social redundará en una mejora de nuestra tecnología que pasará a ser tan diversa como lo es nuestra sociedad.
Referencias:
https://monoskop.org/images/b/ba/Wajcman_Judy_El_tecnofeminismo_2006.pdf
https://es.unesco.org/courier/2020-4/hay-que-educar-algoritmos
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