Investigadoras argentinas especializadas en Lingüística y Computación advirtieron que las tecnologías «tienden a unificar todo en un lenguaje estándar» y refuerzan muchas veces estereotipos o prejuicios vinculados al género, el capacitismo y la aporofobia.
«Las tecnologías, las automatizaciones en general, lo que hacen es amplificar enormemente estereotipos de formas muy sutiles. Si no tenemos un ojo entrenado no lo vamos a ver porque reproducen algo que nos resulta natural», dijo a Télam Laura Alonso Alemany, doctora en Lingüística por la Universidad de Barcelona y profesora de Computación en la Universidad Nacional de Córdoba (UNC).
En este sentido, destacó que en la automatización del lenguaje se evidencian estereotipos asociados al capacitismo (una forma de discriminación contra personas con discapacidad) y la aporofobia (aversión hacia las personas en situación de pobreza) que «nos condicionan al comunicarnos».
También se refuerzan los estereotipos de género.
Alemany agregó que cuando se traduce del inglés, que es una lengua sin género, una palabra como ‘nurse’ «sistemáticamente se traduce como enfermera» y ‘doctor’, «como doctor en masculino», lo cual «claramente nos está condicionando a pensar que lo normal es que las enfermeras sean mujeres y los doctores sean hombres».
Otro de los desafíos que presenta la automatización del lenguaje es «el desbalance de poder entre lenguas», advirtió a Télam Luciana Benotti, doctora en Ciencias de la Computación con especialidad en Lingüística Computacional por la Universidad de Nancy.
«Las lenguas que en este momento tienen mayor desarrollo tecnológico son el inglés y en esta última década el chino. Hay otros lenguajes como el español que tienen mucho menos desarrollo, no proporcional a la cantidad de hablantes que tiene y tampoco considera las variaciones regionales», detalló.
Estas tecnologías «tienden a unificar todo en un lenguaje estándar y a considerar incorrecto otras variaciones», lo que tiene un correlato con la desaparición de lenguas minoritarias, añadió.
Además, necesitan muchos datos digitalizados del lenguaje en esas distintas lenguas para poder funcionar. «Entonces lenguas que tienen poco registro, como por ejemplo lenguas nativas del continente americano -mapuche, guaraní-, no tienen soporte de este tipo de tecnologías», explicó Benotti.
Con respecto al panorama en el país de los estudios sobre procesamiento del lenguaje natural, conocido como lingüística computacional, las investigadoras resaltaron la necesidad de una mayor financiación, inversión y formación.
«En el país no hay incentivos para desarrollar esta área. Las becas de doctorado que paga Conicet para personas formadas en computación son imposibles de competir con las oportunidades que tienen estos estudiantes en el exterior o en la industria», argumentó Benotti.
Otro problema es la menor participación de mujeres en las investigaciones de este área y la aún más escasa presencia de personas latinoamericanas.
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