Los estereotipos de género no afectan la credibilidad de los robots para realizar sus tareas

Robotina / Hannah & Barbera 

El género del robot no afecta si las personas le confiarán el desempeño de ciertas tareas, incluso si en la sociedad la profesión correspondiente está asociada con un determinado género. Los autores de un artículo publicado en Association for Computing Machinery concluyen que los diseñadores deben crear robots de género neutral para no apoyar los estereotipos sociales.

Los géneros y los estereotipos  

Los robots se utilizan cada vez más en varios escenarios interactivos para ayudar a las personas, al mismo tiempo que están dotados de características antropomórficas, incluidos signos de género. Por eso, los robots que ayudan a los maestros en las escuelas y jardines de infancia, usan una voz femenina.

En este y en muchos otros casos, dar a un robot características sexuales ayuda a las personas a acostumbrarse. Sin embargo, algunos investigadores advierten que este enfoque podría exacerbar los estereotipos de género en la opinión pública.

Los investigadores ya han probado si la afiliación de género afecta a un robot doméstico que actúa como cuidador o guardia de seguridad. Los participantes en el experimento realmente preferían los robots cuyo género correspondía al estereotipo social para uno u otro tipo de actividad (los hombres se dedican principalmente a la protección y las mujeres tienen más probabilidades de ser enfermeras). Sin embargo, el género no afectó la credibilidad de la capacidad del robot para realizar sus funciones.

El estudio

Ahora Ayanna Howard y sus colegas del Instituto de Tecnología de Georgia han analizado si el género del robot afecta cómo este es percibido en su competencia al realizar diversas tareas.

Para comenzar, realizaron una encuesta preliminar entre 50 voluntarios. Se les preguntó qué personas suelen asociarse con diferentes profesiones. Para el experimento, se seleccionaron esos tipos de actividades cuya especificidad de género fue reconocida por más del 60% de los participantes.

En la segunda etapa, a 150 voluntarios se les mostró un video en el que el robot humanoide exteriormente neutral de género Pepper saludó, dijo su nombre (Mary o James) y le dijo que podía realizar muchas tareas con una voz femenina o masculina. En los registros de control, el robot no dio su nombre y habló con una voz que hacía imposible determinar un género.

Después de ver el video, los participantes completaron dos cuestionarios sobre la capacidad del robot para realizar profesiones que fueron seleccionadas en un experimento preliminar.

Los voluntarios respondieron dos preguntas: “¿Qué tan probable es que un robot pueda realizar las tareas necesarias para la próxima profesión?” y “¿Cuánto confiaría en el robot para completar las tareas necesarias para la siguiente profesión?” Era necesario responder en una escala de 5 puntos, donde 1 es extremadamente improbable/absolutamente no confiable, y 5 era muy probable/completamente confiable.

Los resultados

La mayoría de los participantes asociaron las siguientes profesiones con el sexo femenino: enfermera, niñera, recepcionista, camarera, maestra y terapeuta. Las profesiones de comediante, bombero, mensajero, guardia de seguridad y cirujano se consideraban masculinas. Las profesiones no relacionadas con el género fueron las de presentador y narrador de noticias.

Según los participantes, los robots podían realizar las tareas necesarias en solo la mitad de las profesiones: una enfermera, un presentador de noticias, un servicio de mensajería, una recepcionista, un camarero, un maestro y un guía.

En otros casos, los voluntarios dudaron de la competencia de la máquina. El género del robot no afectó la evaluación de la competencia y la confianza en el desempeño de las tareas asociadas con estas profesiones. La coincidencia del género del robot con el género del encuestado tampoco afectó la respuesta.

Por otro lado, el grado en que las personas confiarían en los robos para realizar la profesión de una persona, en la mayoría de los casos, dependía de si los participantes consideraban que el mecanismo en su conjunto podía realizar las tareas correspondientes. Esto significa que la confianza en el robot no se ve afectada por el género, sino por la competencia evaluada subjetivamente.


Cuadrados azules, la creencia mediana en la competencia del robot en la profesión en una escala de 5 puntos, rombos naranjas, confianza en el desempeño de las tareas relacionadas con esta profesión. Solo en 3 casos (mensajero, presentador de noticias y guardia de seguridad) estos indicadores no se afectan estadísticamente de manera significativa.
De’Aira Bryant, Jason Borenstein & Ayanna Howard / Proceedings of 2020 ACM Conference on Human-Robot Interaction

Robots de género neutral

Los autores del trabajo señalan que, dado que el género no afecta la confianza en la competencia de los robots, vale la pena hacerlos neutrales al género para no fortalecer los estereotipos de género en la sociedad.

Los estereotipos humanos también se transmiten a los robots, porque muchos algoritmos están entrenados en textos que pueden contener signos, por ejemplo, sexismo o racismo. Los científicos han demostrado que los algoritmos de aprendizaje automático adoptan estereotipos humanos.

 

Victor Román
Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, ciencia que suma.

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