Hacia una Inteligencia Artificial Interseccional

Bibliographic Data

ID22011440
AuthorsElisa Simó Soler (0000-0001-5606-7085, Universitat de València, corresponding author)
Year2024
Volume15
Issue1
Pages127-134
Publication date2024-06-30
Peer ReviewedYes
Open AccessYes
TypeARTICLE
VenueInvestigaciones Feministas (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 2171-6080 • E-ISSN: 2171-6080
PublisherUniversidad Complutense de Madrid (UCM) (PUBLISHER)
DOI10.5209/infe.81954
OpenAlexW4405644502
LanguageEN
References cited25

Introducción. El auge de sistemas de Inteligencia Artificial para el tratamiento de información y la relevancia empírica del enfoque interseccional incita la búsqueda de un punto de confluencia entre ambos métodos de análisis. Objetivos. El potencial analítico que ofrecen los sistemas de aprendizaje automático, dada su elevada capacidad de procesamiento de datos masivos, sumado a la mejor disposición del enfoque interseccional para abordar problemáticas sociales, al incidir sobre los diferentes ejes de identidad/opresión que vertebran la posición de las personas, invita a plantear una simbiosis entre ellos hasta alcanzar una Inteligencia Artificial Interseccional. Metodología. Para ello, se realiza una aproximación conceptual a ambos métodos y se estudian los tres momentos en los que podría evaluarse la interseccionalidad de los sistemas de inteligencia artificial: en la configuración de las bases de datos de entrenamiento, en el descubrimiento de correlaciones entre variables durante el desarrollo de los modelos y, finalmente, en la fase de auditoría como categoría de fiabilidad del sistema. Resultados. Tras la revisión doctrinal y de supuestos empíricos ya desarrollados, se observa cómo es posible poner al servicio de la sociedad una Inteligencia Artificial que, lejos de generar sesgos, contribuya a la visibilización de realidades olvidadas y colectivos discriminados desde una perspectiva Interseccional. Conclusión. En una sociedad democrática una Inteligencia Artificial Interseccional no solo es posible sino deseable como herramienta para potenciar la diversidad y la inclusión

Comparative constitutional jurisprudence studies · Computer Science · Criminal Justice and Penology · Gender, Health, and Social Inequality · Artificial Intelligence

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