Antropología e inteligencia artificial

Lecturas sobre cómo la inteligencia artificial reorganiza la vida social, el conocimiento y las formas de relación.

¿Qué estudia la antropología de la IA?

La antropología de la IA estudia la inteligencia artificial como parte de la vida social. Pregunta cómo las personas construyen, usan, interpretan y disputan estos sistemas, y cómo las instituciones convierten sus resultados en decisiones. Un modelo es también un punto de encuentro entre categorías, trabajo, infraestructuras e ideas sobre qué es una persona.

En AIthropology Lab, esta perspectiva pone la antropología social y cultural en conversación con los debates tecnológicos actuales. Seguimos preguntas sobre poder, conocimiento y experiencia cotidiana en los lugares de trabajo, las instituciones públicas y los territorios que sostienen la computación. Estudiar así la IA exige escuchar también a quienes ven desaparecer su trabajo o sus saberes de los relatos sobre automatización.

Esta guía propone un recorrido por nuestros ensayos y notas. Las lecturas abordan casos distintos, sin proponer una teoría única de la IA. En conjunto, invitan a comparar lo que los sistemas prometen, cómo funcionan en situaciones concretas y quién puede cuestionar sus consecuencias.

Tres preguntas para orientar la lectura

  • ¿Quién define las categorías? ¿Qué cuenta como conocimiento, riesgo o diferencia relevante cuando la vida social se convierte en datos?
  • ¿Quién sostiene la automatización? ¿Qué trabajos, cuidados y formas de extracción material hacen posibles los sistemas aparentemente autónomos?
  • ¿Quién puede exigir responsabilidades? ¿Cómo se disputan las decisiones, se reclama reconocimiento y se transforman las instituciones que despliegan IA?

Un itinerario de lecturas

  1. La IA no evoluciona sola

    Una entrada al debate sobre progreso y clasificación. Sitúa la IA en las relaciones sociales que hacen posible su desarrollo y cuestiona la idea de una evolución autónoma.

  2. Cuando predecir no es explicar

    Para pensar los límites del conocimiento predictivo. La relación entre modelos, biología y personas permite preguntar qué se pierde cuando una correlación se presenta como explicación.

  3. El gesto como dato

    Una lectura sobre trabajo y automatización. Atiende a las habilidades corporales y los gestos cotidianos que se convierten en datos para entrenar sistemas.

  4. La nube tiene geografía

    Para seguir la IA más allá de la pantalla. Examina sus condiciones materiales y las relaciones entre infraestructura, energía, territorio y extracción.

  5. De Truman a Pax Silica

    Conecta la antropología del desarrollo con la geopolítica tecnológica. Pregunta cómo el lenguaje de la seguridad organiza posiciones desiguales en las cadenas de suministro.

  6. Ayiti: Trouillot, la IA y un solo mundo finito

    Desde Haití y Michel-Rolph Trouillot, desplaza la atención hacia las vidas y las historias que quedan fuera de las promesas de futuro tecnológico.

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