El machismo también aprende

A lo largo de la historia hemos construido buena parte del conocimiento tomando al hombre como medida de lo humano. La investigación, la salud, la política, la educación, el trabajo e incluso el lenguaje se desarrollaron mayoritariamente desde necesidades, comportamientos y valores masculinos que después se universalizaron como si representasen por igual a toda la población.

Las mujeres no siempre fueron excluidas del conocimiento. Sucedió algo más perverso, fueron obligadas a participar en la construcción de un conocimiento al margen de ellas. Cuando no respondían como establecía el patrón masculino, el problema parecía estar en las mujeres y no en el patrón. Sus diferencias podían interpretarse como anomalías, debilidades o incapacidades. Incluso muchas mujeres profesionales e investigadoras reprodujeron esos esquemas porque desenvolverse en determinadas estructuras apenas permitía cuestionarlos.

Mucho se ha avanzado. Pero sería ingenuo considerar superado el problema. La perspectiva de género continúa tratando de corregir desigualdades profundamente arraigadas en la investigación, la atención a la salud, las relaciones laborales, el lenguaje o el ejercicio del poder. Sin embargo, la inercia cultural del machismo sigue siendo enorme. Cambian las leyes, evolucionan los discursos y aumentan los espacios de participación, pero los modelos con los que interpretamos la realidad siguen arrastrando demasiados patrones construidos desde una única mirada.

Entonces irrumpió la inteligencia artificial (IA). Una tecnología capaz de aprender de cantidades ingentes de información acumulada durante décadas. Precisamente la información que hemos producido nosotros. La pregunta, por tanto, resulta inevitable: ¿puede aprender machismo una inteligencia artificial?

La respuesta es que ya existen evidencias de que puede reproducirlo. Grandes modelos de lenguaje asocian con mayor frecuencia a las mujeres con el hogar, la familia y los hijos, mientras relacionan a los hombres con negocios, liderazgo, carrera profesional o puestos ejecutivos. No porque la máquina tenga prejuicios propios, sino porque aprende de una sociedad que sí los ha tenido.

La IA no necesita tener conciencia machista para discriminar. Le basta con aprender de datos, textos, imágenes, decisiones y clasificaciones producidos por sociedades que sí lo han sido. El algoritmo puede acabar convirtiendo en probabilidad matemática lo que durante siglos construimos como desigualdad social. Y eso convierte el problema en algo especialmente peligroso: el prejuicio puede adquirir apariencia de objetividad y el machismo presentarse disfrazado de evidencia tecnológica. Una decisión injusta resulta mucho más difícil de combatir cuando se presenta como el resultado neutral de millones de datos.

En salud las consecuencias pueden ser especialmente graves. Durante décadas la investigación biomédica utilizó de forma desproporcionada modelos masculinos, ignorando diferencias biológicas y sociales relevantes para las mujeres. Digitalizar ese conocimiento no corrige automáticamente su herencia. El problema deja entonces de ser exclusivamente tecnológico para convertirse también en un problema de justicia. La buena noticia es que la propia IA puede convertirse en una poderosa aliada para detectar desigualdades que antes permanecían ocultas. Analizar enormes volúmenes de información desde una perspectiva de sexo y género puede ayudarnos a identificar sesgos, corregir errores históricos y construir conocimiento más representativo. Pero eso solo será posible si la igualdad forma parte del diseño y no de la reparación posterior. Los algoritmos no deberían corregirse cuando ya discriminan; deberían nacer evitando hacerlo.

Pero queda una pregunta todavía más incómoda: ¿quién decide qué valores debe respetar la IA?

Existe un marco internacional de UNESCO sobre ética de IA sustentado en derechos humanos, dignidad, igualdad de género y no discriminación. Sin embargo, disponer de principios compartidos no significa contar con una ética universalmente asumida y aplicada. Mucho menos en un contexto donde los movimientos de ultraderecha adquieren creciente influencia y cuestionan el feminismo, relativizan o niegan la violencia de género y pretenden revisar derechos que parecían consolidados.

¿Qué respuestas ofrecerá una IA sobre aborto, maternidad, natalidad, sexualidad, conciliación o plena autonomía de las mujeres si la ideología de quienes diseñan, entrenan o gobiernan determinados algoritmos considera esos derechos discutibles? Ya no es únicamente qué datos utiliza la IA, sino qué visión del mundo se incorpora silenciosamente a su construcción.

Buena parte del poder tecnológico está, además, concentrado en grandes empresas privadas. Quienes las dirigen no son sujetos sin ideas, intereses o valores. Por eso los derechos fundamentales no pueden depender exclusivamente de la autorregulación empresarial ni de los criterios comerciales de unas pocas plataformas. Necesitamos gobernanza democrática, regulación transparente, auditorías independientes y una presencia real de mujeres en los espacios donde se decide cómo aprenderá la IA.

La IA aprenderá inevitablemente de nosotros. Pero ya no basta con preguntarnos qué estamos enseñándole. Debemos preguntarnos quién tiene el poder para hacerlo, desde qué valores y quién garantiza que los derechos de las mujeres no dependan de quien controle el algoritmo.

Si algún día descubrimos que una IA discrimina a las mujeres, antes de acusar al algoritmo deberíamos preguntarnos dónde aprendió a hacerlo.

El machismo también aprende. Haciéndolo, además, a una velocidad extraordinaria.