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👩‍💼 👩‍🚀 7 acciones para evitar el sesgo de género en #IA

👩‍💼 👩‍🚀  7 acciones para evitar el sesgo de género en #IA

Hemos podido ver en más de una ocasión como el sesgo de género en la Inteligencia Artificial es algo palpable y que nos afecta directamente. Desde la poca participación de la mujer en el desarrollo de dicha tecnología, como vimos en el análisis del mapa de la IA en España, ya que es un sector masculinizado. También cuando revisamos el informe de Standford sobre el estado actual de la IA, o el hecho que un algoritmo te pueda rechazar o discriminar por ser mujer, que queda patente en noticias como que Internet está tan sesgado que, para la IA, las mujeres solo llevan bikini

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Si además tenemos en cuenta que la brecha digital de género en tiempos de pandemia ha aumentado tal y como se recoge en el reciente informe Indicadores de Género de la Sociedad Digital, elaborado por el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital y que corrobora el informe Internet Health Report 2020 de la fundación Mozilla, podemos asegurar que hay un problema y que hay que poner remedio si queremos un futuro mejor para el conjunto de la sociedad. Ya hay algunos movimientos como el que pretende crear una Internet Feminista para ponerle remedio.

Me parece que el artículo de Standford Social Innovation Review es un buen punto de partida para poner solución, en parte, a esta situación. Un artículo en el que se proponen 7 medidas para combatir la discriminación de género en la Inteligencia Artificial:

  1. Utilizar datos feministas para completar los datos obtenidos habitualmente. Aportarán un punto de vista complementario basándose en su práctica que ayudará a corregir el sesgo.

  2. Compartir la experiencia en IA con igualdad de género y defender la alfabetización. Al integrar la experiencia en género en los sistemas de IA, los desarrolladores y gerentes de ML pueden comprender mejor los problemas y las soluciones para mitigar los prejuicios de género.

  3. Al considerar o usar sistemas de IA para abordar las brechas de género, pensar críticamente sobre quién está representado en el equipo que desarrolla ese sistema de IA, así como qué datos están usando y cómo desarrollan el algoritmo.

  4. Integrar y promover la diversidad, la equidad y la inclusión de género entre los equipos que desarrollan y administran sistemas de IA. Esto es necesario si creemos en el potencial de la IA para permitir un mundo más justo.

  5. Reconocer que los datos y los algoritmos no son neutrales y luego hacer algo al respecto.

  6. Dar protagonismo a las voces marginadas, incluidas las mujeres y las personas no binarias, en el desarrollo de sistemas de inteligencia artificial.

  7. Establecer enfoques de gobernanza sensibles al género para una IA responsable. Al desarrollar estructuras de gobernanza de la ética de la IA (una junta y un líder de ética de la IA), asegurarse de que haya diversidad de género.

Estas acciones no son exhaustivas, pero proporcionan un punto de partida para la construcción de una IA en materia de género que promueva la equidad. No perdamos esta oportunidad de revolucionar la forma en que pensamos, diseñamos y gestionamos los sistemas de IA y, por lo tanto, persigamos un mundo más justo hoy y para las generaciones futuras.

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