Dos imágenes prácticamente idénticas: una de ellas es la original y la otra está modificada mediante FaceApp, una aplicación de edición de fotos que genera transformaciones realistas de rostros humanos, incorporando, en este caso, elementos que socialmente se asocian al género opuesto. Ambas imágenes se insertan en algunos de los principales sistemas de reconocimiento de imágenes basados en inteligencia artificial. El resultado: la fotografía se etiqueta diferente en función del género aparente.	. “Nos lanzamos a analizar con Amazon Rekognition e ImageNet fotografías de personas que portaban objetos históricamente estereotipados, contrastando los resultados con los 'dobles' de estas fotografías con el género aparente de éstas cambiado. Nuestro objetivo era que la comparación se realizara entre fotografías lo más similares posibles”, explica la directora en un	En la fotografía original (la de la izquierda) el objeto se confunde con un secador, mientras que en la modificada (la de la derecha) no. Esto mismo ocurre con decenas de imágenes parecidas, donde los programas llegan a confundir las herramientas portadas por mujeres con un producto de limpieza, una banana, un celular, una tabla de snow, una maleta, o directamente, no reconoce el objeto.	Explica la directora del experimento que la alerta acerca de este género saltó cuando, mientras jugaban con una app para el sector de shopping denominada CamFind, descubrieron que al eliminar un objeto de una fotografía la descripción cambiaba significativamente. Para la fotografía en la que aparece una escoba el sistema identificaba un “vestido de mujer azul y negro”, mientras que para la misma fotografía en la que no aparecía la escoba el sistema devolvía la descripción “polo de hombre a rayas azules y negras”.	
Así un experimento desvela sesgos de género en la inteligencia artificial