La inteligencia artificial (IA) está replicando patrones racistas y estereotipos visuales históricos en la comunicación sobre ayuda humanitaria y salud global, según un investigador experto en el tema.
Arsenii Alenichev, un belga especializado en el análisis de imágenes vinculadas a la cooperación internacional, realizó pruebas con herramientas de IA que generan imágenes de escenas de asistencia en África. Detectó que estos sistemas reproducen de forma sistemática el "sesgo del salvador blanco", asocian la pobreza a la piel oscura y añaden automáticamente logos reales de ONG sin que fueran solicitados.
Alenichev explica que estos patrones visuales tienen sus raíces en la fotografía colonial y humanitaria, la cual ha sido absorbida y amplificada por los algoritmos de IA. "Todos estos estereotipos visuales han sido absorbidos por los algoritmos, y la IA los recombina y reordena, reproduciendo y ampliando viejos tópicos", afirma.
El investigador señala que si bien la IA puede introducir "falsedad" en la comunicación sobre salud global, el problema de fondo es que muchas imágenes "reales" de ayuda humanitaria han sido históricamente construidas para que el espectador occidental vea "sufrimiento" y done.
"Durante muchos años, fotógrafos realizaron encargos prediseñados, llamados briefs, que detallaban qué tipo de imágenes debían tomar para una ONG. Podés pensar el brief como una especie de proto prompt", explica Alenichev.
Para el experto, la solución pasa por invertir en los sistemas de respuesta nacionales y descolonizar tanto la IA como la salud global. Sugiere que las ONG que utilicen IA podrían co-crear los prompts junto a las propias comunidades representadas.
"Creo que deberíamos criticar los sesgos y canalizar esa crítica hacia la descolonización de la IA y de la salud global", concluye Alenichev.
