La director of data science de Wunderman Thompson brindó la charla “Inteligencia artificial y sesgo de género en la edad de la Covid-19”.
Ilinca Barsan, director of data science de Wunderman Thompson, brindó una charla a través de ejemplos sobre el uso de la inteligencia artificial en el marco de la Covid: Artificial y sesgo de género en la edad de la Covid-19. Se centró en la identificación de quienes usan tapaboca a través de diferentes sistemas: Google, IBM Watson y Microsoft, porque “ven a hombres y mujeres a través de un lente muy diferente”.
Como idea, Barsan postuló que era interesante crear un algoritmo que logre conectarse con cámaras de seguridad alrededor del país y poder identificar cuántos peatones usan tapaboca. “Para esto se necesita una fuente de datos y tecnología para poder gestionar los datos en tiempo real, pero también algo que clasifique los tapabocas, un modelo de inteligencia artificial al que se le entrega para reconocer quiénes usan tapaboca y quiénes no”.
Así, decidió tomarse fotos, las subió a Goolgle y el sistema tomó a su tapaboca como una cinta adhesiva. Se preguntó si pasaba lo mismo con los hombres, pero en febrero Google sacó de su herramienta la etiqueta de hombre-mujer, porque dice que es imposible inferir género por apariencia. Sin embargo, ella fue más allá y obtuvo muestras de 265 fotos de hombres y 265 fotos de mujeres usando tapabocas. Con respecto a los hombres, Google detectó 37% usando tapabocas y 15% clasificadas como cinta adhesiva; en las mujeres detectó 18% con tapaboca y “lo más preocupante es que identificó que el 28% tenía cinta adhesiva. Entonces quitar las etiquetas no cambiaba nada”, señaló Barsan. Otras de las identificaciones que hizo Google con los hombres, en un pequeño porcentaje, fue el de distinguir a los tapaboca como barba.
Luego, pasó a la herramienta de IBM Watson y a la de Microsoft. IBM Watson solo identificó 5% de mujeres con tapaboca y 12% de hombres. También, entre las mujeres identificó al tapaboca como mordazas. En el caso de Microsoft, solo detectó un 9% hombres con tapaboca y 5% de mujeres. En un 40% de mujeres lo identificó como un accesorio contra 13% en hombres, y también lo detectó como pintalabios en un 14% de mujeres y como barba en el 12% de hombres.
“El tema es ver cómo las máquinas entienden: hay que llamarles la atención y contarles el problema a las empresa”, dijo. También recomendó diversificar el equipo: “Tenemos que hacer un esfuerzo grande para crear inteligencia artificial que nos gustaría, que reflejen responsablemente la sociedad y no estereotipos dañinos, tenemos que ayudarles a entender el mundo en qué vivimos y quién está en desventaja, tenemos que hacer normas, asegurarnos que la inteligencia artificial no nos lleva a más desigualdad de género”, destacó.
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