{"id":487,"date":"2023-01-05T13:38:33","date_gmt":"2023-01-05T11:38:33","guid":{"rendered":"http:\/\/quadern-int-int-recursos-test.azurewebsites.net\/?page_id=487"},"modified":"2023-02-14T11:00:54","modified_gmt":"2023-02-14T09:00:54","slug":"3-3-6-sesgos","status":"publish","type":"page","link":"http:\/\/quadern-interaccio-interactivitat-test.recursos.uoc.edu\/es\/3-3-6-sesgos\/","title":{"rendered":"3.3.6. Sesgos"},"content":{"rendered":"

El \u00faltimo bloque cr\u00edtico de contenidos orbita alrededor de los sesgos y, por lo tanto, pone el foco en las desigualdades causadas o agravadas por las tecnolog\u00edas y sus interfaces<\/strong>. Esto tiene implicaciones reales y graves, como la detenci\u00f3n err\u00f3nea de un hombre negro que hab\u00eda sido reconocido por una inteligencia artificial como la persona que hab\u00eda robado cinco relojes. Lo que es m\u00e1s interesante es que la tecnolog\u00eda en general y los algoritmos, o las interfaces en particular, reflejan los sesgos de las personas que los han construido. Como creadores, tenemos que poner especial atenci\u00f3n a nuestros propios sesgos, puesto que tienen consecuencias directas sobre otras personas. Consultad la ficha El sesgo del dise\u00f1ador<\/a> en el Design Toolkit<\/em><\/a> de la UOC.<\/p>\n

Art\u00edsticamente, podemos hablar de Estampa, un colectivo que aborda las rendijas de los diferentes algoritmos de reconocimiento facial, corporal u otros tipos. Sus trabajos suelen tener un car\u00e1cter de investigaci\u00f3n que se concreta en m\u00faltiples formatos (v\u00eddeo, acciones o instalaciones\u2026) y ponen, por ejemplo, el foco en la ambig\u00fcedad de los diferentes hashtags que establecen los algoritmos o en el procesamiento de im\u00e1genes mediante redes neuronales.<\/p>\n

De manera m\u00e1s espec\u00edfica, podemos hablar del artista Zach Blas y Facial Weaponization Suite<\/em>, un proyecto que protesta contra el reconocimiento facial biom\u00e9trico y las desigualdades que estas tecnolog\u00edas propagan. Lo hace con talleres que consisten en crear m\u00e1scaras de forma colectiva, m\u00e1scaras que re\u00fanen los datos faciales de las varias personas que participan y que acaban teniendo un aspecto amorfo que no puede ser detectado como rostro humano por las tecnolog\u00edas de reconocimiento facial.<\/p>\n

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Figura 23. Facial Weaponization Suite (2012 – 2014) de Zach Blas
Fuente: web del artista<\/a>.<\/figcaption><\/figure>\n

M\u00e1s concretamente, tambi\u00e9n hay que mencionar Fairly Intelligent<\/em><\/a>, un proyecto de A.m. Darke. El artista ha creado un algoritmo especulativo que confronta los sesgos racistas, clasistas y de otros tipos mediante un juego en formato web a lo largo del cual el usuario responde a varias preguntas.<\/p>\n

Siguiendo las propuestas en formato web, Suspicious behavior<\/em><\/a>, del colectivo Kairus (Linda Kronman y Andreas Zingerle) invita al usuario a reflexionar sobre los prejuicios humanos que acaban siendo traspasados a las m\u00e1quinas y que influyen, por lo tanto, en los diferentes algoritmos de reconocimiento. Mediante un v\u00eddeo tutorial, someten el usuario a diferentes pruebas de reconocimiento de im\u00e1genes captadas por c\u00e1maras de videovigilancia.<\/p>\n

Este proyecto est\u00e1 directamente ligado al concepto de trabajo fantasma<\/em> (o ghost work<\/em>), un t\u00e9rmino que hace referencia a las microtareas que llevan a cabo millones de personas para alimentar, clasificar, corregir o evaluar datos. Estas tareas sirven para optimizar, por ejemplo, que Alexa falle menos a la hora de reconocer voces o que las redes sociales detecten cuerpos desnudos. La parte negativa es que estos trabajos se basan en la precariedad laboral y son invisibilizados, hecho que impide poder reclamar condiciones de trabajo m\u00e1s justas o, incluso, contar cu\u00e1ntas personas est\u00e1n dedicando el tiempo a estas tareas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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