El robot que reescribe películas para acabar con el sexismo

La Vanguardia.- Un sistema de inteligencia artificial es capaz de detectar los sesgos de género en los guiones y corregirlos autónomamente

Un equipo de investigadores de la Universidad de Washington y del Instituto Allen de Inteligencia Artificial, en Estados Unidos, ha creado un sistema que reescribe guiones de películas corrigiendo los sesgos de género que se dan a la hora de representar a los personajes de las historias. Se trata de un modelo que descodifica lo redactado y lo vuelve a codificar a partir de su entrenamiento sobre un determinado modelo de lenguaje.

La narrativa de los medios populares sigue manteniendo muchos estereotipos para los hombres y las mujeres. Los intentos de combatir este desequilibrio en los relatos son tan abundantes como los ejemplos reproducidos cada día en el cine, la televisión, la prensa, la publicidad, etc. Los métodos más elementales, basados en procedimientos similares a los empleados por los programas de traducción, se quedan cortos. Por ello, estos científicos han ido más allá en la exploración de un terreno ya desbrozado por grandes corporaciones como Google.

Aplicando PowerTransformer, mitigaron los prejuicios de sexo detectados para equiparar la cantidad de mujeres al volumen de hombres. Tuvieron éxito y, además, lograron que ellas fuesen menos pasivas en los filmes. Por esta razón, calificaron sus resultados de “prometedores”, aunque admitiesen que su trabajo no era más que un “piloto”. No obstante, por ahora, es necesaria la intervención humana para corregir los guiones, es decir, no se puede reescribir automáticamente todas las películas.

Su esperanza es que los profesionales de la industria audiovisual se valgan de este instrumento y de sus conclusiones para alejarse de las convenciones exhibidas en las pantallas durante décadas y a escala internacional. De hecho, la propia tecnología ha sido descalificada a menudo por replicar la visión androcéntrica del mundo, de acuerdo con la mentalidad de sus impulsores y de los referentes utilizados para el aprendizaje de las máquinas.