Los estereotipos de género no solo influyen en la baja incorporación de las mujeres a la ciencia y la tecnología, sino que se trasladan a los sistemas de inteligencia artificial (IA), que luego los perpetúan, coincidieron en La Habana participantes del III Taller en celebración del Día Internacional de la Mujer y la Niña en la Ciencia, el pasado 11 de febrero.
Titulada “Innovar. Demostrar. Elevar. Avanzar. Sostener (I.D.E.A.S.)”, lema propuesto este año por la Organización de Naciones Unidas para la celebración de la fecha, el encuentro se desarrolló en modalidad presencial desde el Planetario del centro histórico de la capital cubana y visibilizó brechas que aún existen para lograr la plena igualdad en el sector científico y tecnológico.
Profesionales de la ciencia cubana, la mayoría pertenecientes a la Sociedad Cubana de Física, debatieron acerca de los orígenes y motivaciones de esta conmemoración; la vida social de las mujeres que trabajan en la ciencia, su autoestima y acceso diferenciado a premios y reconocimientos.
La jornada comenzó con un análisis de estereotipos y prejuicios de género presentes en Cuba, a partir de los resultados de la Encuesta Nacional sobre Igualdad de Género de 2016 y de los debates previos a la aprobación del Código de las Familias, presentados por la psicóloga Mayda Álvarez Suárez, del Centro de Estudios de la Mujer, de la Federación de Mujeres Cubanas.
Sandra Costa González, física e investigadora del Instituto de Cibernética, Matemática y Física, presentó la ruta de su experiencia cuando trataron de generar el cartel de la propia jornada con plataformas de diseño basadas en IA y detectaron sesgos diversos en la manera en que representaban a las mujeres.
Algunas propuestas de carteles producidos a partir de IA reprodujeron el estereotipo de la belleza femenina y otros distorsionaron las imágenes cuando intentaron variar los parámetros con los que estaban trabajando, explicó Costa.
En ese camino, y buscando más insumos, el equipo de Costa pidió a ChatGPT, un sistema de chat basado en IA, que le nombrara 10 científicos y la plataforma identificó a Albert Einstein, Stephen Hawking o Galileo Galilei, entre otros muy conocidos, pero solo a una mujer: Marie Curie.
“Al preguntarle: ‘¿y por qué me nombraste solo a una mujer?’, ChatGPT identificó a otras científicas y luego admitió tener sesgos de género”, explicó Costa.
“Fue interesante confirmar que en los datos que manejan esos sistemas, como en muchos otros espacios, aún no es muy visible el papel de la mujer, pese a que se han hecho estudios sobre su participación en esos ámbitos” reflexionó Costa con SEMlac.
Para la investigadora y su equipo, el hecho de que en estas mismas plataformas haya pocas mujeres influye en los modelos y datos con que trabajan, por lo cual la responsabilidad de abordar los estereotipos de género no puede recaer únicamente sobre los hombros de las empresas tecnológicas.
“Se trata de un problema social que requiere un compromiso y una colaboración más amplios”, insistió Costa durante su presentación.
Las cifras globales respaldan esta afirmación de la investigadora cubana. Según datos de la Organización de las Naciones Unidas divulgados con motivo de este 11 de febrero, en campos de vanguardia como la inteligencia artificial “solo uno de cada cinco profesionales (22%) es una mujer”.
En tanto, en América Latina y el Caribe la proporción de mujeres graduadas de las llamadas carreras CTIM (de ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas) no alcanza el 40 por ciento en la mayoría de los países, según datos muy recientes publicados por la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal).
De acuerdo con el informe de Cepal La igualdad de género y la autonomía de las mujeres y las niñas en la era digital: aportes de la educación y la transformación digital en América Latina y el Caribe, en las áreas estrictamente de las nuevas tecnologías de la informática y las comunicaciones (Tic) la participación femenina es aún menor: solo 13 por ciento en Chile, 15 por ciento en Brasil o 18 por ciento en Uruguay, por solo citar algunos ejemplos.
En otros países esa proporción es mayor. Perú alcanza el 50 por ciento, Panamá llega al 44; Ecuador, al 37 y Cuba, al 33 por ciento. Según Cepal, “el sesgo de autoselección” es la razón principal por la cual las niñas no optan por una educación de esta naturaleza.
“En esta decisión inciden procesos de socialización e ideas estereotipadas acerca de los roles de género y, en particular, la representación de que las carreras en esos ámbitos son de dominio masculino”, advierte el citado informe.
Para Carmen María Valenzuela Silva, matemática de profesión y también del Instituto de Cibernética, Matemática y Física, un elemento a tener en cuenta es la propia autoestima de las mujeres científicas y cómo aprender a potenciarla.En su opinión, la manera en que las personas mayores valoran a niñas y niños, los cánones de belleza impuestos a nivel social y diferentes formas de maltrato psicológico o físico están en el origen de la construcción de la autoestima de muchas mujeres y son asuntos que se deben tratar.
Valenzuela explicó que las mujeres que trabajan en la ciencia suelen tener menos posibilidades de ocupar puestos de preferencia en la producción científica. También argumentó que las publicaciones con autoría femenina son menos citadas y referenciadas.
“El porcentaje de mujeres como primeras o últimas autoras se asocia negativamente con el factor de impacto de una revista. En pocas palabras: a mayor factor de impacto, menos presencia femenina”, precisó Valenzuela.
Para la también matemática e investigadora Victoria Hernández Mederos, promover a las mujeres en la ciencia pasa por “derribar estereotipos y sesgos de género en el ámbito escolar, familiar y en los medios de comunicación”; pero también por “promover políticas que permitan conciliar la vida familiar y laboral, que se apliquen a varones y mujeres por igual”.
Otras acciones serían incluir nombres y fotos en las publicaciones científicas; dar mayor visibilidad a las científicas a través de premios y distinciones, de modo que las niñas y jóvenes tengan “una mujer científica de modelo”; y crear premios específicos para ellas.
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