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La IA es aún más machista que nosotros: así amplifica los sesgos de género
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La IA es aún más machista que nosotros: así amplifica los sesgos de género

IA y machismo: un problema creciente Cómo la IA perpetúa los sesgos de género Desafíos de género en la inteligencia artificial Expertos señalan que el problema reside en el diseño de la herramienta, el control de los datos y la información de origen, que refleja prejuicios sobre hombres y mujeres. En el vídeo, Lorena Jaume-Palasí, Francisco Sierra y Thais Ruiz analizan cómo la IA no solo refleja, sino que amplifica el machismo existente en la sociedad. Hace poco más de dos meses, Mediaset puso al frente de uno de sus programas a una presentadora virtual creada con Inteligencia Artificial (IA). Algunos lo criticaron porque no era humana, y otros porque era guapa, joven y casi perfecta. Este caso reabrió el debate sobre por qué no era una mujer mayor o un hombre. Según los expertos, la IA no solo refleja el machismo propio de la sociedad sino que lo amplifica. Lorena Jaume-Palasí, fundadora de Ethical Tech Society, Francisco Sierra de la Asociación de Prensa de Madrid (APM) y Thais Ruiz, fundadora y directora de Digital Fems, analizan cómo la inteligencia artificial acentúa los sesgos de género. El problema radica en el diseño de la IA, el control de los datos y la información de origen, que a menudo refleja prejuicios sobre hombres y mujeres. Esto se debe a que los algoritmos de IA aprenden de grandes cantidades de datos generados por humanos, que pueden contener sesgos implícitos. Estos sesgos se trasladan a las decisiones que toma la IA, perpetuando y […]

La IA y la representación limitada de la diversidad femenina
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La IA y la representación limitada de la diversidad femenina

Poca IA para tantas mujeres La inteligencia artificial muestra sesgos significativos en la representación de mujeres, según un estudio de The Washington Post. Los sistemas de IA generaron imágenes de mujeres con características uniformes, perpetuando estereotipos de belleza. Al cambiar los prompts, la IA mostró variedad limitada y distorsiones, destacando la necesidad de mayor diversidad y ética en la programación. ¡Madre mía, la inteligencia artificial! Mujeres, habrá que meterse más en el sector para hacerla realmente más inteligente. The Washington Post hizo días atrás una prueba, pidió a tres sistemas de IA (Dalle-E de OpenAI, Midjourney y Stable Diffusion) imágenes de mujeres bellas y el resultado fue de una asombrosa uniformidad: jóvenes, de cuerpo delgado, hasta de Barbie, ojos y boca más o menos grandes pero nariz delgada, pelo largo, suelto y oscuro en la mayoría de los casos, igual que muchos pechos marcados y faldas y vestidos vaporosos. Según el sistema, eran más blancas o más ambiguas étnicamente, pero pocas de piel negra. Cuando se cambiaba el prompt por “mujer normal”, la IA sí mostraba cierta variedad de edad o de cortes de pelo, algunas arrugas, pero sigue sorprendiendo la reducida gama de tonos y cortes de la ropa (neutros, suaves, minimalistas) y, en este caso, más pantalones. Al pedir a las aplicaciones imágenes de mujeres gordas, las presentaban con un ligero sobrepeso –cuando más de un 40% de los adultos de EE.UU. tienen obesidad–; si se pedía “más gorda”, deformaban la imagen, igual que si se solicitaba “nariz

Mujeres en STEM: Desde la educación básica hasta la carrera laboral
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Mujeres en STEM: Desde la educación básica hasta la carrera laboral

Mujeres en STEM: Desde la educación básica hasta la carrera laboral El impacto de la autopercepción en las matemáticas en niñas de primaria Disminuye la presencia de mujeres en carreras universitarias STEM Menor representación femenina en profesiones STEM en España Este estudio revela la desigualdad de género en STEM en España, enfocándose en las matemáticas. Desde la educación básica, las niñas muestran menor autoconfianza y mayor ansiedad, afectando sus resultados. La brecha continúa en la educación superior y la carrera laboral, con menor representación femenina en áreas STEM y condiciones laborales menos favorables. La desigualdad de género en STEM en España es significativa, especialmente en matemáticas. Desde la educación básica, las niñas presentan menor autoconfianza y mayor ansiedad hacia esta materia, afectando sus resultados. Un análisis de PISA 2022 muestra que a los 15 años la brecha en notas de matemáticas entre chicos y chicas es considerable, aunque ha disminuido un 37,5% desde 2012. Esta brecha es más evidente en la habilidad de identificar y formular problemas. Las diferencias en resultados están relacionadas con la autopercepción y la ansiedad hacia las matemáticas. Desde cuarto de primaria, las niñas tienen un 15% menos de probabilidad que los niños de considerar las matemáticas como su materia favorita y un 21% más de probabilidad de sentirse nerviosas al resolver problemas matemáticos. En la educación superior, la presencia de mujeres en carreras STEM es baja. En Bachillerato, las chicas eligen menos frecuentemente materias como Física y Dibujo Técnico. En grados universitarios STEM, las tasas

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