Red Semlac.- La Doctora en Ciencias de la Computación Suilan Estévez Velarde está convencida de que es imprescindible aprovechar este momento de cambios para asegurar tecnologías sin sesgos de género, raciales o de otro tipo, que moldeen el futuro de las nuevas generaciones.
Profesora de la Universidad de La Habana y experta en Inteligencia Artificial (IA), asegura que es preciso preparar a estudiantes y futuros expertos en cuestiones de ética; enseñarles sobre sesgos para que puedan imprimir su propio sello en todo lo nuevo que se crea.
Esta apasionada de las Matemáticas considera, igualmente, que es imprescindible instruir a la población sobre estos temas, el funcionamiento de estas tecnologías y qué ventajas y limitaciones tienen, “porque llegaron para quedarse y, realmente, empoderan de cierta forma; pero hay que saber usarlas”, sostiene.
No en balde Estévez Velarde considera que enseñar es ahora mismo su misión más relevante, pues puede despertar la creatividad que tanto ama en otras personas y mostrarles infinidad de posibilidades, así como también alertarles sobre los fenómenos de una tecnología que, si bien es novedosa hoy, terminará siendo básica.
La IA aprende de los documentos que tenemos en internet y de lo que estamos expuestos a leer todos los días; de ahí extrae los sesgos de género, raciales y de todo tipo que muchas personas advierten al usarlas, explicó a SEMlac.
«Una vez que usas una herramienta que contiene ese nivel de sesgo y lo usas para predecir a quién le das, por ejemplo, el empleo, por supuesto que lo usará en tu contra», comentó y enfatizó en la necesidad de no permitir que se perpetúe ese comportamiento.
“Debemos poder evaluar esas herramientas; necesitamos transparencia en saber cómo funcionan, necesitamos que la población entienda que estos sesgos están ahí, en algunas de esas herramientas, y que no se los podemos quitar. Hay que entender qué limitaciones tienen y por dónde pueden venir”, añadió.
La experta valoró como fundamental una mayor presencia de mujeres en la Ciencia, un asunto que no es nuevo y también está matizado por la discriminación estructural.
Hay muchas mujeres en las Ciencias de la Computación, por ejemplo, pero no se visualizan.
«Si yo pregunto ahora nombres de empresas y de personalidades, en inteligencia artificial –que está de moda–, estoy segura de que podrían decirme el nombre de un montón de hombres, pero de ninguna mujer; sin embargo, ahora mismo una de las personalidades más grandes de la ética en la inteligencia artificial, que es un tema súper discutido, es mujer”, apuntó.
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