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Voces feministas

La industria de la tecnología sigue borrando el papel de las mujeres

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La decisión de TikTok de usar la voz de una mujer sin permiso es solo un ejemplo reciente de este enorme problema. Aunque hay quien cree que está superado, en los últimos años hemos visto infinidad de escándalos, como los despidos de Timnit Gebru y Margaret Mitchell por parte de Google

  • por Mar Hicks | traducido por Ana Milutinovic
  • 10 Agosto, 2021

En medio de la noche del 24 de mayo, TikTok cambió su voz. La omnipresente habla de mujer que podía leer el texto de cualquier vídeo en voz alta con una cadencia robótica ligeramente forzada fue sustituida de repente por otra con un tono casi sonriente y alegre. Muchos usuarios empezaron a llamar a la nueva voz la "Misteriosa Chica del Valle" para expresar su disgusto. Lil Nas X incluso ha creado un TikTok al respecto.

Pero ¿qué pasó con la voz de antes? ¿Y quién era la mujer detrás de esa voz?

Cuando se trata de las mujeres en informática, a menudo pensamos en cómo han sido silenciadas, tanto literal como figurativamente, con más frecuencia de lo que han sido escuchadas. Las voces y los cuerpos de las mujeres se pueden encontrar a lo largo de la historia de la computación en aspectos que van desde la cuenta atrás de los lanzamientos hasta aparecer en fotografías, pero los historiadores han vuelto a incluir a estas mujeres en la narrativa explicando sus logros hace relativamente poco. Durante mucho tiempo, se pensó erróneamente que las mujeres habían tenido un impacto periférico en la historia de la informática, aunque a menudo eran ellas las que programaban los ordenadores.

Es algo que sigue ocurriendo que cuando escuchamos la voz de una mujer como parte de un producto tecnológico, probablemente no sepamos quién es, si es real y, de ser así, si dio su consentimiento para que su voz se usara de esa manera. Muchos usuarios de TikTok asumieron que la voz que leía el texto que escuchaban en la app no era una persona real. Pero sí que lo era: esa voz pertenecía a la actriz canadiense de doblaje Bev Standing, que nunca dio permiso a ByteDance, la empresa propietaria de TikTok, para usarla.

Standing demandó a la compañía en pasado mayo, alegando que la forma en la que la compañía permitía usar su voz, especialmente el hecho de que los usuarios pudieran hacer que dijera cualquier cosa, incluidas blasfemias, dañaban su marca y su capacidad de ganarse la vida. Su voz, que se conocía como "esa voz en TikTok", que cualquier usuario podía hacer decir lo que quisiera, ha creado reconocimiento sin remuneración y, según alegó, perjudicó su capacidad para conseguir trabajar con su voz.

Luego, cuando TikTok la eliminó abruptamente, Standing se enteró de la misma manera que el resto de nosotros: al escuchar el cambio y ver noticias al respecto. (TikTok no ha comentado nada a la prensa sobre el cambio de voz).

Los que conocen la historia de Siri de Apple puede que sientan un ligero déjà vu: la mujer que prestó su voz a la Siri original, Susan Bennett, tampoco sabía que su voz se utilizaba para ese producto hasta que salió al mercado. Bennett finalmente fue reemplazada por la "voz femenina en inglés de EE. UU.", y Apple nunca la ha reconocido públicamente. Desde entonces, Apple ha introducido cláusulas de confidencialidad en los contratos de los actores de voz y, más recientemente, ha afirmado que su nueva voz es "totalmente generada por software", eliminando la necesidad de reconocer a nadie.

Estos incidentes reflejan un patrón común y preocupante en la industria tecnológica. La forma en la que se valoran, reconocen y pagan los logros de las personas a menudo refleja su posición en la sociedad en general, y no sus contribuciones reales. Una razón por la que los nombres de Bev Standing y Susan Bennett son ampliamente conocidos es porque representan ejemplos extremos de cómo el trabajo de las mujeres se suprime incluso cuando está ahí para que todos lo vean o escuchen.

La forma en la que se valoran, reconocen y pagan los logros de las personas a menudo refleja su posición en la sociedad en general, y no sus contribuciones reales.

Cuando las mujeres en tecnología levantan su voz, a menudo se les dice que se callen, especialmente si son mujeres de color. La doctora en ciencias de la computación de la Universidad de Stanford (EE. UU.) Timnit Gebru fue recientemente cesada de Google, donde codirigía el equipo de Ética para la Inteligencia Artificial (IA), después de hablar sobre sus preocupaciones con respecto a los grandes modelos de lenguaje de la empresa. La otra codirectora, Margaret Mitchell (quien tiene un doctorado de la Universidad de Aberdeen -Escocia- centrado en la generación del lenguaje natural), también fue destituida después de hablar públicamente sobre el despido de Gebru. En otras partes de la industria, denunciantes como Sophie Zhang en Facebook, Susan Fowler en Uber y muchas otras mujeres se vieron silenciadas y, a menudo, despedidas como resultado directo o indirecto de intentar hacer su trabajo y mitigar los daños que detectaron en las empresas de tecnología en las que trabajaban.

Incluso las mujeres que fundaron start-ups pueden acabar borradas en tiempo real, y el problema es de nuevo peor para las mujeres de color. La fundadora y antigua CEO de la empresa Parity, centrada en IA ética, Rumman Chowdhury, quien tiene un doctorado de la Universidad de California en San Diego (EE. UU.), vio minimizado su papel en la historia de su propia empresa por parte del The New York Times.

En un artículo sobre Parity, no se identificó a Chowdhury como CEO fundadora y, en cambio, la describió simplemente como "una investigadora que hizo una herramienta" en la que se basa el negocio de Parity. Después de una gran reacción pública, el diario actualizó silenciosamente el reportaje sin emitir una corrección formal. Pero siguió sin reconocer a Chowdhury como CEO fundadora de Parity, sino que se centró en la joven mujer blanca que la sucedió.

Y recientemente, miles de creadores negros de TikTok, muchos de ellos mujeres, se declararon en huelga, negándose a coreografiar los nuevos bailes para el último sencillo de Megan Thee Stallion. Las mujeres negras en particular han visto su coreografía repetidamente copiada y robada por creadoras de TikTok blancas y que monetizan esos bailes, e incluso los interpretan en la televisión nacional, sin reconocer a los creadores originales.

Cuando observamos el impacto de las voces de las mujeres en la tecnología hoy en día, podemos ver que han liderado los llamamientos para rendir cuentas y también que han sido literal y figuradamente infravaloradas. Las mujeres a menudo están presentes en tecnología sin ser escuchadas, desde su trabajo de voz que se convierte en la base de las herramientas de voz que usan millones de personas, sin que se les pague ni se les reconozca debidamente, hasta en su trabajo en los conceptos fundamentales de la IA.

Aunque las mujeres, y en particular las de color, suelen ser las primeras personas a las que acuden las empresas de tecnología cuando tienen que mostrar su diversidad o defenderse de las críticas de que sus productos empeoran el sexismo y el racismo, estas mujeres deben luchar para que su experiencia sea tomada en serio al más alto nivel de gestión y muy pocas veces están en condiciones de establecer la agenda para el desarrollo tecnológico.

La buena noticia es que los historiadores y periodistas, así como las propias mujeres, han trabajado duro para revertir esta supresión y están empezando a tener un éxito significativo. En la última década, nuevos librosartículos y películas han dejado las cosas claras y han cambiado nuestra comprensión sobre la importancia de las contribuciones de las mujeres a la alta tecnología. La mala noticia es que esas contribuciones aún se están borrando en tiempo real, incluido el trabajo de las mujeres que intentan resolver algunos de los problemas más importantes de la tecnología actual. Mientras sea así, no importa lo rápido que intentemos corregirlo, acabaremos en el mismo lugar.

*Mar Hicks es profesora asociada en el Instituto de Tecnología de Illinois y autora del libro 'Programmed Inequalit'y (MIT Press, 2017).

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