Hacia una Inteligencia Artificial Interseccional

• Simó Soler, Elisa ^[1]
  1. [1] Universitat de València

     Universitat de València

     Valencia, España

     
• Localización: Investigaciones feministas, ISSN 2171-6080, Vol. 15, Nº. 1, 2024 (Ejemplar dedicado a: 20 años de la Ley Orgánica de Protección Integral contra la Violencia de Género en España: implantación, desarrollo, impacto y retos futuros), págs. 137-144
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Towards Intersectional Artificial Intelligence
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    Introducción. El auge de sistemas de Inteligencia Artificial para el tratamiento de información y la relevancia empírica del enfoque interseccional incita la búsqueda de un punto de confluencia entre ambos métodos de análisis. Objetivos. El potencial analítico que ofrecen los sistemas de aprendizaje automático, dada su elevada capacidad de procesamiento de datos masivos, sumado a la mejor disposición del enfoque interseccional para abordar problemáticas sociales, al incidir sobre los diferentes ejes de identidad/opresión que vertebran la posición de las personas, invita a plantear una simbiosis entre ellos hasta alcanzar una Inteligencia Artificial Interseccional. Metodología. Para ello, se realiza una aproximación conceptual a ambos métodos y se estudian los tres momentos en los que podría evaluarse la interseccionalidad de los sistemas de inteligencia artificial: en la configuración de las bases de datos de entrenamiento, en el descubrimiento de correlaciones entre variables durante el desarrollo de los modelos y, finalmente, en la fase de auditoría como categoría de fiabilidad del sistema. Resultados. Tras la revisión doctrinal y de supuestos empíricos ya desarrollados, se observa cómo es posible poner al servicio de la sociedad una Inteligencia Artificial que, lejos de generar sesgos, contribuya a la visibilización de realidades olvidadas y colectivos discriminados desde una perspectiva Interseccional. Conclusión. En una sociedad democrática una Inteligencia Artificial Interseccional no solo es posible sino deseable como herramienta para potenciar la diversidad y la inclusión.

  • English

    Introduction. The rise of Artificial Intelligence systems for information processing and the empirical relevance of the intersectional approach encourages the search for a confluence point between both analysis methods. Objectives. The analytical potential offered by machine learning systems, given their high capacity for processing massive data, added to the better disposition of intersectional approaches to address social problems by focusing on the different axes of identity/oppression that vertebrate the position of people, invites us to propose a symbiosis between them until reaching an Intersectional Artificial Intelligence. Methodology. To this end, a conceptual approach to both methods is made, and the three moments in which the intersectionality of artificial intelligence systems could be tested are studied: in the configuration of the training databases, in the discovery of correlations between variables during the development of the models and, finally, in the audit phase as a category of system reliability. Results. After reviewing the doctrinal and empirical assumptions already developed, it is observed how it is possible to place at the service of society an Artificial Intelligence that, far from causing biases, contributes to the visibility of forgotten realities and discriminated groups from an Intersectional perspective. Conclusion. In a democratic society, an Intersectional Artificial Intelligence is not only possible but desirable as a tool to promote diversity and inclusion.