Injustiça epistêmica e reprodução do preconceito de gênero na inteligência artificial

Autores

DOI:

https://doi.org/10.52712/issn.1850-0013-555

Palavras-chave:

preconceitos de gênero, feminismo, inteligência artificial, tecnologia

Resumo

As IAs generativas reificam e fazem circular as lacunas e preconceitos de género existentes, mas conferem-lhes um verniz de objetividade e neutralidade, apesar da opacidade dos processos e da sua capacidade de reproduzir e aumentar situações de desigualdade e exclusão. A situação é de clara injustiça algorítmica e epistémica e confronta-nos com grandes desafios nas nossas democracias modernas. Com exemplos de casos específicos e com a revisão crítica de textos importantes que oferecem chaves interpretativas para compreender o impacto do rápido desenvolvimento e implementação dessas ferramentas, traçaremos algumas diretrizes que exigirão estudos mais aprofundados, mas que visam coletar, na perspetiva da ciência, tecnologia e estudos de gênero, novos desafios para o desenvolvimento da disciplina e ver as possibilidades de uma IA feminista.

Downloads

Não há dados estatísticos.

Biografia do Autor

Inmaculada Perdomo Reyes, Universidade de La Laguna

PhD em filosofia da ciência. Professora na Área de Lógica e Filosofia da Ciência, Faculdade de Ciências Humanas, Seção de Filosofia, Universidade de La Laguna (ULL), Espanha. Pesquisadora do Instituto Universitário de Estudos da Mulher da ULL.

Referências

Coeckelbergh, M. (2021). Ética de la Inteligencia Artificial. Madrid: Cátedra.

Crawford, K. (2021). Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence. New Haven: Yale University Press.

Criado Pérez, C. (2019). Invisible Women: Exposing Data Bias in a World Designed for Men. Londres: Chatto & Windus.

Dastin, J. (2022). Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women. En K. Martin (Comp.), Ethics of Data and Analytics. Concepts and cases (296-299). CRC Press Taylor & Francis Group.

Eubanks, V. (2018). Automating Inequality: How High-Tech Tools Profile, Police and Punish the Poor. Nueva York: St. Martin’s Press

Fricker, M. (2007). Epistemic Injustice. Power & the Ethics of Knowing. Oxford: Oxford University Press.

Gray, M. & Suri, S. (2019). Ghost Work: How to Stop Silicon Valley from Building a New Global Underclass. Boston: Harcourt.

Han, B. C. (2022). Infocracia. Madrid: Taurus.

Hayles, N. K. (2023). Technosymbiosis: Figuring (Out) Our Relations to AI. En Feminism and AI. En J. Browne, S. Cave, E. Drage & K. McInerney (Eds.), Feminist AI: Critical Perspectives on Algorithms, Data, and Intelligent Machines (1-18). Oxford: Oxford University Press.

Jasanoff, S. (2004). States of Knowledge. The Co-production of Science and Social Order. Londres: Routledge.

Jasanoff, S. (2016). The Ethic of Invention. Technology and The Human Future. Nueva York: W.W. Norton & Company Ltd.

Larson, E. J. (2022). El mito de la Inteligencia Artificial. Por qué las máquinas no pueden pensar como nosotros lo hacemos. Barcelona: Shackleton Books.

O’Neil, C. (2016). Weapons of Math Destruction: How Big Data Increases Inequality and Threatens Democracy. Londres: Allen Lane.

Perdomo, I. (2024). Tecnociencia feminista. Una propuesta de demarcación. Revista Iberoamericana de Ciencia, Tecnología y Sociedad -CTS, 19(55), 127-143. DOI: https://doi.org/10.52712/issn.1850-0013-424.

Scavino, D. (2022). Máquinas filosóficas. Problemas de cibernética y desempleo. Barcelona: Anagrama.

Toupin, S. (2024). Shaping feminist artificial intelligence. New Media & Society, 26(1), 580-595. Sage Journals. DOI: https://doi.org/10.1177/14614448221150776.

Van Noorden, R. & Perkel, J. (2023). AI and Science: what 1600 researchers think. Nature, vol. 621, 28 de septiembre de 2023, 672-675. DOI: https://doi.org/10.1038/d41586-023-02980-0.

Wajcman, J. (2010). Feminist Theories of Technology. Cambridge Journal of Economics, 34(1), 144.

Wajcman, J. & Young, E. (2023). Feminism Confronts AI. En Feminism and AI. En J. Browne, S. Cave, E. Drage & K. McInerney (Eds.), Feminist AI: Critical Perspectives on Algorithms, Data, and Intelligent Machines (47-64). Oxford: Oxford University Press.

Young, E., Wajcman, J. & Sprejer, L. (2023). Mind the gender gap: inequalities in the emergent professions of artificial intelligence (AI) and data science. New Technology, Work and Employment, 1-24. DOI: https://doi.org/10.1111/ntwe.12278.

Downloads

Publicado

2024-07-11

Como Citar

Perdomo Reyes, I. (2024). Injustiça epistêmica e reprodução do preconceito de gênero na inteligência artificial. Revista Iberoamericana De Ciencia, Tecnología Y Sociedad - CTS, 19(56), 89–100. https://doi.org/10.52712/issn.1850-0013-555

Edição

Seção

Dossiê