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Cuando Isaac Asimov formul\u00f3 sus leyes de la rob\u00f3tica pretend\u00eda que el comportamiento de los robots hacia los humanos fuese moralmente correcto. Pero a veces la actitud de las personas hacia sus semejantes no es la adecuada, por ejemplo en el lenguaje, y eso se puede transmitir a los sistemas de inteligencia artificial (IA) cuando se los programa para aprenderlo.<\/p>\n
Cient\u00edficos de la Universidad de Princeton (Estados Unidos) y de la Universidad de Bath (Reino Unido) han demostrado que, cuando estos sistemas aprenden un idioma a partir de textos ya existentes se ven contagiados de los mismos prejuicios raciales o de g\u00e9nero incluidos en el lenguaje.<\/p>\n
\u00abLos nombres femeninos se asocian a t\u00e9rminos relacionados con la familia, y los masculinos con carreras profesionales\u00bb<\/em><\/strong><\/p><\/blockquote>\n
Los resultados del estudio, que se publica esta semana en la revista Science, aportan una importante herramienta para estudiar c\u00f3mo se transmiten este tipo de sesgos en el comportamiento humano y la relaci\u00f3n que tienen con el lenguaje y los estereotipos culturales.<\/p>\n
Prejuicios de g\u00e9nero<\/p>\n
Los autores parten del denominado Test de Asociaci\u00f3n Impl\u00edcita (TAI), un m\u00e9todo com\u00fanmente utilizado para medir los prejuicios en los seres humanos. Se basa en que los sujetos del estudio asocien dos conceptos que consideren similares en contraposici\u00f3n con los que piensen son diferentes.<\/p>\n
\u00abReplicamos un espectro de prejuicios conocidos, como los que mide el test TAI, utilizando un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico, muy utilizado y puramente estad\u00edstico, entrenado con textos de la web\u00bb, se\u00f1alan los autores en su estudio<\/p>\n
De esta forma observaron las asociaciones de palabras que hac\u00eda el sistema analizando m\u00e1s de dos millones de palabras, y descubrieron que reten\u00eda los mismos prejuicios humanos transmitidos a trav\u00e9s de la lengua.<\/p>\n
\u201cPor ejemplo, los nombres femeninos se asociaban principalmente a t\u00e9rminos relacionados con la familia, mientras que los masculinos lo hac\u00edan a t\u00e9rminos relacionados con carreras profesionales\u201d, explica Aylin Caliskan, una de las autoras.<\/p>\n
Un ejemplo de esta teor\u00eda es como un programa de traducci\u00f3n en l\u00ednea traduc\u00eda del turco al ingl\u00e9s la frase \u201c\u00e9l es enfermero\u201d. La traducci\u00f3n dio como resultado \u201cella es enfermera\u201d, mientras que la frase \u201c\u00e9l es m\u00e9dico\u201d no sufr\u00eda ning\u00fan cambio de g\u00e9nero al obtener la respuesta en ingl\u00e9s.<\/p>\n
Prejuicios raciales<\/p>\n
Y no solo se transmit\u00edan los prejuicios de g\u00e9nero, tambi\u00e9n los raciales. Existen estudios sobre el comportamiento humano que muestran que un mismo curriculum tiene un 50% de posibilidades m\u00e1s de que el candidato pase a la fase de entrevista si su nombre es europeo-americano en lugar de afroamericano.<\/p>\n
En el caso de la IA, tambi\u00e9n se asocian los nombres europeo-americanos con est\u00edmulos o t\u00e9rminos positivos relacionados con el placer, como \u2018regalo\u2019 o \u2018felicidad\u2019.<\/p>\n
Arvid Narayanan, otro de los autores, achaca la transmisi\u00f3n de estos prejuicios no solo a la programaci\u00f3n de sus creadores sino tambi\u00e9n a los datos con los que se ha \u2018alimentado\u2019 al sistema. \u201cEsos textos pueden venir directamente de la sociedad, de lo que escribe la gente on line\u201d, explica Narayanan.<\/p>\n
\u201cLo que queremos comprobar simplemente es c\u00f3mo el aprendizaje de una lengua puede influir en la transmisi\u00f3n de esos prejuicios, ver c\u00f3mo absorbemos que una cosa es buena o mala seg\u00fan el uso que la gente hace de esas palabras\u201d, concluye Joanna Bryson, coautora del estudio.<\/p>\n
SINC<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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