Este año, La Chispa Digital fue seleccionada para participar en la CSW68, la Comisión de la Condición Jurídica y Social de la Mujer en la ONU, como parte de la delegación de las organizaciones civiles, junto al Ministerio de la Mujer y Equidad de Género y la Cancillería de Chile.
La CSW68 es la mayor reunión anual de las Naciones Unidas sobre la igualdad de género y el empoderamiento de las mujeres. Durante dos semanas, representantes de los Estados Miembros de la ONU, organizaciones de la sociedad civil y entidades de las Naciones Unidas se reúnen en Nueva York para debatir los progresos logrados y decidir futuras acciones. Las conclusiones y recomendaciones de cada sesión se envían al Consejo Económico y Social para su seguimiento.
En este evento, participamos en paneles sobre temas como: Pobreza de mujeres y niñas, Financiamiento y creación de fondos para emprendedoras urbanas y rurales, Política exterior feminista, Derechos humanos de las mujeres en zonas de guerra, Impacto del cambio climático en las mujeres, Sesgo en inteligencia artificial y ciber violencia.
Además de acompañar a la ministra en sus actividades de agenda, que estuvo enfocada especialmente en la Economía del Cuidado y Corresponsabilidad.
¿Cómo la Inteligencia Artificial impacta la brecha de género y qué podemos hacer al respecto?
En el marco de todas estas actividades y temas que se trataron, como organización nos centramos en ser parte de aquellas que abordaban cómo la inteligencia artificial impacta la brecha de género.
En este contexto, se exploraron diversas formas en las que la inteligencia artificial puede tanto perpetuar cómo reducir las desigualdades de género. Por un lado, se discutió cómo los sesgos presentes en los datos y algoritmos pueden agravar la discriminación existente, reflejando y amplificando estereotipos. Por otro lado, se analizaron las oportunidades que la inteligencia artificial ofrece para promover la igualdad de género, como mediante el desarrollo de herramientas inclusivas y equitativas que pueden facilitar el acceso a recursos y oportunidades para las mujeres.
Problemas principales
– Sesgo en los datos de entrenamiento: Los datos con prejuicios de género perpetúan estos sesgos. Muchos algoritmos de IA se entrenan con grandes cantidades de datos históricos que reflejan las desigualdades de la sociedad. Si estos datos no se auditan adecuadamente, los prejuicios existentes se incorporan en los sistemas de IA, perpetuando y amplificando las disparidades de género.
– Desigualdad en el desarrollo de IA: La falta de diversidad en los equipos de desarrollo de IA ignora las necesidades y perspectivas de las mujeres. Los equipos homogéneos tienden a pasar por alto problemas que afectan a grupos subrepresentados, lo que resulta en productos y servicios que no satisfacen adecuadamente las necesidades de todas las personas.
– Sesgo en la interacción con los usuarios: Los asistentes virtuales y otras interfaces de usuario basadas en IA pueden reforzar estereotipos de género. Por ejemplo, los asistentes de voz a menudo se diseñan con voces femeninas y comportamientos que reflejan roles de género tradicionales, lo que contribuye a la perpetuación de estereotipos.
– Impacto en el empleo: La IA puede perpetuar sesgos de género en la selección de personal si se entrena con datos históricos sesgados. Esto puede resultar en menos oportunidades de empleo y promoción para las mujeres, perpetuando las desigualdades en el lugar de trabajo.
Soluciones
– Usar conjuntos de datos diversos y auditar para corregir sesgos: Es esencial utilizar datos representativos y someterlos a auditorías regulares para identificar y corregir sesgos de género. Esto ayuda a crear sistemas de IA más justos y equitativos.
– Incluir más mujeres y diversas perspectivas en los equipos de desarrollo de IA: Fomentar la diversidad en los equipos de desarrollo puede ayudar a garantizar que se consideren una amplia gama de necesidades y perspectivas, mejorando la inclusividad de los productos y servicios de IA.
– Ofrecer personalización y diseñar interacciones neutrales: Diseñar interfaces de usuario que permitan la personalización y eviten reforzar estereotipos de género puede contribuir a interacciones más equitativas y respetuosas.
– Realizar auditorías regulares para detectar y corregir sesgos en los procesos de contratación automatizados: Implementar auditorías continuas de los sistemas de IA utilizados en la contratación puede ayudar a identificar y corregir sesgos, promoviendo una mayor igualdad de oportunidades laborales.
– Regular la IA con auditorías de sesgo y transparencia, y crear mecanismos de rendición de cuentas: La implementación de políticas y regulaciones que exijan auditorías de sesgo y transparencia en el desarrollo y uso de IA puede contribuir a una mayor rendición de cuentas y equidad.
Medidas adicionales discutidas: Educación y formación: Fomentar la educación STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) para mujeres y proporcionar desarrollo profesional continuo puede ayudar a reducir la brecha de género en el campo de la tecnología. Mentoría y redes de apoyo: Crear programas de mentoría y redes de apoyo para mujeres en tecnología puede proporcionarles el apoyo y los recursos necesarios para avanzar en sus carreras. Políticas inclusivas: Adoptar políticas de igualdad de género en contratación y promoción puede ayudar a crear entornos laborales más equitativos. Investigación y colaboración: Promover investigaciones sobre la IA y la brecha de género y desarrollar soluciones efectivas en colaboración con diversos actores puede ayudar a identificar y abordar las desigualdades de manera más efectiva.
Como organización, estamos comprometidos a disminuir la brecha de género, especialmente en el área digital. Aprendimos mucho de esta experiencia y pudimos conectar con diversas organizaciones tanto chilenas como extranjeras. Esperamos seguir trabajando juntos para reducir la brecha de género.