El feminismo de datos, tal como se describe, ofrece una oportunidad para interconectar conceptos de corporalidades, traducción e inteligencia artificial, ya que estas tres áreas se entrelazan en las dinámicas de poder, representación y conocimiento. Esto se puede apreciar en tres dimensiones:
Corporalidades y Feminismo de Datos
Elevar la emoción y la corporalidad:
Este principio resalta la importancia de reconocer a las personas como cuerpos vivos y sensibles. En el contexto de la Inteligencia Artificial, esto desafía la tendencia a despersonalizar los datos y tratar a los sujetos como abstracciones numéricas. Por ejemplo, al diseñar sistemas de reconocimiento facial, los cuerpos no normativos (como aquellos racializados o con diversidad funcional) son a menudo mal representados. Incorporar una perspectiva feminista exige cuestionar estas omisiones y visibilizar la experiencia corporal diversa.
Repensar los binarismos y las jerarquías:
El binarismo de género frecuentemente excluye corporalidades no conformes, tanto en los datos como en los algoritmos que los procesan. Esto tiene implicaciones tangibles, desde la falta de representación de personas no binarias en formularios digitales hasta los sesgos en modelos predictivos que perpetúan desigualdades. Integrar las corporalidades en la Inteligencia Artificial significa desestabilizar estas jerarquías y crear tecnologías más inclusivas.
Traducción y Feminismo de Datos
Adoptar el pluralismo:
La traducción aquí no solo se refiere a lenguas, sino a la intermediación entre perspectivas diversas, como los saberes indígenas y los sistemas de datos occidentales. Por ejemplo, la traducción de indicadores de género en datos cuantitativos puede borrar o simplificar las experiencias locales si no se contextualiza adecuadamente. Un feminismo de datos traducido con cuidado prioriza estos conocimientos y los integra en el análisis tecnológico.
Considerar el contexto:
La traducción de datos a diferentes idiomas y culturas requiere sensibilidad para no neutralizar las relaciones de poder que los generan. Por ejemplo, una Inteligencia Artificial que analiza patrones de violencia de género debe ser consciente de cómo se interpreta este fenómeno en diferentes contextos culturales, lo que implica una traducción crítica de términos y categorías.
Hacer visible el trabajo:
La traducción es una labor colectiva que a menudo queda invisibilizada en los procesos de desarrollo tecnológico. Desde los equipos de localización hasta los traductores de interfaces, el feminismo de datos puede destacar estas contribuciones como parte esencial de la ciencia de datos.
IA y Feminismo de Datos
Examinar el poder y desafiarlo:
La Inteligencia Artificial refleja las estructuras de poder subyacentes en los datos que utiliza. Por ejemplo, los algoritmos entrenados con datos sesgados perpetúan desigualdades sistémicas. Un enfoque feminista en la Inteligencia Artificial busca desmantelar estos sistemas cuestionando las fuentes de los datos, las metodologías empleadas y los objetivos finales de la tecnología.
Repensar binarismos y jerarquías:
En el diseño de la Inteligencia Artificial, los sistemas categóricos rígidos (hombre/mujer, blanco/no blanco) limitan la representación de la diversidad humana. El feminismo de datos propone un rediseño de los sistemas de clasificación, favoreciendo representaciones fluidas y menos jerárquicas que reconozcan las identidades interseccionales.
Elevar la emoción y la corporalidad:
La Inteligencia Artificial suele ignorar las dimensiones emocionales y corporales del conocimiento humano. Por ejemplo, las Inteligencias Artificiales están diseñadas para imitar respuestas humanas, pero carecen de la sensibilidad para responder adecuadamente a experiencias humanas complejas, como el dolor o el trauma. Incorporar un enfoque feminista podría llevar a tecnologías que reflejen estas realidades de manera más ética.
Adoptar el pluralismo:
La diversidad en el desarrollo de la Inteligencia Artificial, incluyendo voces marginadas y saberes locales, no solo enriquece la tecnología, sino que la hace más ética y eficaz. El feminismo de datos puede guiar estos procesos, garantizando que la Inteligencia Artificial no sea solo un reflejo de las agendas del Norte Global.