Liberación de un cóndor andino, en Bolivia; un águila leonada, en Etiopía; una real que se alimenta de animales atropellados en Utah, Estados Unidos, y una arpía y su nido, en Panamá.Foto Ap

Nuevo análisis de datos detectó 30% de las 557 especies en esa situación // En México quedan muy pocas águilas reales, sostiene experto de la UNAM

 

A pesar de algunas historias de éxito de conservación de alto perfil, como el dramático regreso de las poblaciones de águilas calvas en América del Norte, las aves rapaces están en declive en el mundo.

Un nuevo análisis de datos de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza y BirdLife International encontró que 30 por ciento de las 557 especies de rapaces en el mundo se consideran casi amenazadas, vulnerables o en peligro de extinción o crítico; 18 están en peligro crítico de extinción, incluyendo el águila filipina, el buitre encapuchado y el autillo de Annobon, encontraron los investigadores.

Otras especies están en peligro de extinguirse localmente en regiones específicas, lo que significa que es posible que ya no tengan roles críticos como principales depredadores en esos ecosistemas, señaló Gerardo Ceballos, especialista en aves del Instituto de Ecología de la Universidad Nacional Autónoma de México y coautor de un estudio publicado en la revista Proceedings, de la Academia Nacional de Ciencias de Estados Unidos.

"El águila real es el ave nacional de México, pero nos quedan muy pocas", destacó. Un censo de 2016 estimó que sólo habían unas 100 parejas reproductoras en el país.

Las águilas arpías alguna vez estuvieron muy extendidas por el sur de México y América Central y del Sur, pero la tala y quema de árboles ha reducido drásticamente su alcance.

De las aves de presa amenazadas que están activas principalmente durante el día, incluida la mayoría de los halcones, águilas y buitres, 54 por ciento estaba disminuyendo en población, según halló el estudio. Lo mismo ocurrió con 47 por ciento de las aves rapaces nocturnas en riesgo, como los búhos.

Eso significa que "los factores que causan el declive no han sido remediados" y esas especies necesitan atención inmediata, sostuvo Jeff Johnson, biólogo de la Universidad del Norte de Texas, que no participó en el estudio.

Pérdida de hábitat, cambio climático y tóxicos

A escala mundial, las mayores amenazas para estas aves son la pérdida de hábitat, el cambio climático y las sustancias tóxicas, señaló Evan Buechley, investigador asociado del Centro Smithsoniano de Aves Migratorias y de la organización sin fines de lucro HawkWatch International que no participó en el estudio.

El insecticida DDT adelgazó las cáscaras de los huevos y diezmó las poblaciones de águilas calvas en América del Norte, lo que llevó a su prohibición en Estados Unidos en 1972. Sin embargo, Buechley explicó que persisten otras amenazas, incluidos los pesticidas para roedores, el plomo en las balas y perdigones de los cazadores. Muchas aves rapaces se alimentan de roedores y animales muertos.

El cóndor andino está disminuyendo debido a la exposición a pesticidas, plomo y otras sustancias tóxicas, indicó Sergio Lambertucci, biólogo de la Universidad Nacional del Comahue en Argentina.

El uso generalizado de un fármaco antinflamatorio en el ganado provocó la rápida disminución de los buitres en el sur de Asia. Las aves murieron después de comer cadáveres, lo que redujo la población de algunas especies 95 por ciento en las décadas pasadas.

En el este de Asia, muchas especies de rapaces son migrantes de larga distancia: se reproducen en el norte de China, Mongolia o Rusia y viajan por la costa este china para pasar los veranos en el sudeste asiático o India.

"Ciertas áreas de la costa verán de 30 a 40 especies durante el pico de migración", resaltó Yang Liu, ecologista de la Universidad Sun Yat-Sen en Guangzhou, que no participó en el estudio.

Sin embargo, el este de China es también la parte más poblada y urbana del país, con fuertes presiones de desarrollo. "Es importante proteger los lugares que son cuellos de botella para la migración, por los que pasan miles de aves", precisó.

De los 4 mil 200 sitios identificados por los grupos conservacionistas como críticos para las especies de aves de rapiña en el mundo, la mayoría "están desprotegidos o cubiertos sólo en parte por áreas protegidas", concluyó Stuart Butchart, científico jefe de BirdLife International en el Reino Unido.

Un estudio de 2018 publicado en la revista Biological Conservation encontró que 52 por ciento de todas las especies de rapaces en el mundo están disminuyendo en población.

El movimiento antiabortista global sigue movilizándose después de Trump

Durante la presidencia de Donald Trump, el gobierno de EE UU asumió el liderazgo en la construcción de la alianza antiabortista mundial, organizando reuniones con representantes de gobiernos extranjeros con motivo de los encuentros de alto nivel de Naciones Unidas con ánimo de denunciar concretamente los derechos a la salud sexual y reproductiva (sexual and reproductive health and rights, SRHR), y trató de ampliar la alianza para el rechazo de los SRHR en las negociaciones internacionales.

El 22 de octubre de 2020, el gobierno de Trump anunció la firma de la Declaración de Ginebra: Consenso, un documento global de defensa de la familia y contrario al aborto, en un intento de ampliar y reforzar la alianza mundial antiabortista. Durante la presidencia de Trump, EE UU aprovechó, como punta de lanza del movimiento, cualquier instrumento de política exterior disponible para silenciar toda mención del derecho al aborto o de los derechos a la salud sexual y reproductiva en documentos de Naciones Unidas. Pero ahora que Trump ha salido de la Casa Blanca, se plantea la pregunta: ¿qué hay de esta alianza?

Manipulación de los derechos humanos

Los grupos antiabortistas de todo el mundo, que operan independientemente de quién está en el gobierno y se financian con dinero negro, ejercen presiones, defienden políticas y recurren a los tribunales masivamente. En los últimos años han comenzado a manipular normas tradicionales de derechos humanos para convertirlas en derechos de los nonatos y de la familia natural, lo que indica un desplazamiento de su argumentación de base religiosa a otra de naturaleza jurídica.

En EE UU, activistas antiabortistas tratan de desarrollar un marco jurídico contrario al aborto, que reconozca la personalidad del feto al amparo de la 14ª enmienda, lo que permitiría que el feto gozara de idéntica protección legal que las personas y haría que los abortos fueran inconstitucionales. En la Unión Europea (UE) se ha dado una iniciativa similar, que sostiene que la vida comienza en el momento de la concepción y por tanto requiere protección con arreglo a la legislación europea. El Tribunal General de la UE ha rechazado este argumento.

La nueva reacción conservadora se ha centrado particularmente en la Organización de Estados Americanos (OEA), que agrupa a 35 Estados independientes, donde desarrollan estrategias jurídicas para reinterpretar la legislación interamericana en materia de derechos humanos. Activistas contrarios a los derechos han tratado de manipular el Sistema Interamericano de Derechos Humanos para que asegurara la protección desde el momento de la concepción, y alegan que esto impide la descriminalización del aborto. Al mismo tiempo, alertando frente a supuestos ataques a la soberanía nacional, afirman que el Sistema Interamericano de Derechos Humanos, que ampara los SRHR, supone una imposición ideológica.

ADF International, un ejército jurídico cristiano estadounidense, también está involucrado en acciones legales en todo el mundo en casos que implican el carácter sagrado de la vida, y cuenta con oficinas situadas cerca de instituciones de la UE en Bruselas, Ginebra, Viena y Estrasburgo, además de sucursales en el sur de Asia y América Latina.

Bloqueo continuado durante las negociaciones

La alianza mundial anti-SRHR va mucho más allá de cualquier gobierno Republicano estadounidense y forma parte de una reacción más amplia frente a la supuesta ideología de género, que también incluye la oposición a los derechos de las personas LGBTQI y a la igualdad de género. El movimiento antigénero más amplio contempla una alineación de líderes autoritarios, la derecha religiosa y populistas de derechas, en muchos casos agrupados en torno a la defensa de la soberanía. Se ha insistido en priorizar y se incluyen referencias a la soberanía nacional, que genera bloqueos en las discusiones y frena el proceso de llegar a acuerdos.

Esto se ha visto recientemente, este mismo mes, en las iniciativas adoptadas por Rusia en una reunión de alto nivel de Naciones Unidas sobre el HIV/SIDA. En la reunión se introdujeron 73 enmiendas en una declaración política para atender a las objeciones de Rusia, tras lo cual se propusieron nuevas enmiendas orales de última hora, para que el final Rusia se negara a apoyar la declaración. Las objeciones incluían las referencias a derechos y a la abolición de leyes discriminatorias, que según Rusia eran un “ataque a los valores familiares” e interferían en la soberanía nacional. Nicaragua, Bielorrusia y Siria también votaron en contra de la declaración. Esta se había negociado durante dos meses con el fin de intentar acomodar las objeciones rusas.

En la 74ª Asamblea Mundial de la Salud del pasado mes de mayo, Rusia, junto con Suazilandia, Mozambique y Zambia, propuso una enmienda a una resolución sobre la prohibición de la violencia contra la infancia que suponía tachar concretamente la referencia a la educación sexual. Hubo también una resolución, apoyada por una quincena de signatarios de la Declaración de Ginebra: Consenso, que proponía otorgar a la Santa Sede, firme oponente de los SRHR, el estatuto de observadora permanente de la Asamblea Mundial de la Salud.

La creciente politización de los SRHR ha supuesto la incapacidad de llegar a un acuerdo en toda una serie de cuestiones que afectan a la salud. En los casos en que se ha alcanzado un acuerdo que no ha sido aguado, esos avances pueden verse cuestionados por declaraciones opuestas de gobiernos conservadores o declaraciones conjuntas de varios países, reflejando la pugna política y la formación de alianzas contrapuestas a las que las negociaciones internacionales siguen estando sujetas.

Impulso de la movilización y financiación de las redes antigénero

Organizaciones internacionales contrarias a los SRHR han abierto estratégicamente oficinas locales para acceder directamente a responsables políticos e instituciones regionales con el fin de presionarles e influir en sus decisiones. El año pasado, Open Democracy reveló que grupos de la derecha cristiana estadounidense se habían gastado 280 millones de dólares en todo el mundo desde 2007 con el propósito de influir en las leyes, las políticas y las opiniones públicas de otros países. Hace pocas semanas se publicaron dos informes detallados que especifican los intentos de agentes contrarios a los SRHR de infiltrarse globalmente en negociaciones internacionales y eliminar toda referencia a los SRHR en las resoluciones.

El informe de la Asociación de Derechos de las Mujeres en Desarrollo (Association for Women’s Rights in Development, AWID) detalló cómo, junto a ataques directos a Naciones Unidas en forma de retirada de la financiación de sus agencias, agentes contrarios a los derechos se infiltran en la organización mundial con ánimo de cambiar el sistema desde dentro impartiendo formación a delegados y delegadas, aguando los acuerdos en materia de derechos humanos, promoviendo un marco paralelo de derechos humanos e infiltrándose en comités de ONG. En un proceso llamado ONGización, grupos religiosos constituyen organizaciones no gubernamentales y solicitan el estatuto de consultores con el fin de obtener acceso a negociaciones en organismos internacionales como Naciones Unidas y la OEA.

El Foro Parlamentario Europeo sobre Derechos Sexuales y Reproductivos también publicó el mes pasado un informe que identificó una suma de 707,2 millones de dólares, procedentes de EE UU, Rusia y Europa, que se gastó en la financiación de campañas antigénero en Europa entre 2009 y 2018, proviniendo la mayor parte, 437,7 millones, del interior de Europa. El informe reveló que las redes antigénero europeas están muy extendidas y cuentan con ONG que actúan a escala internacional financiando iniciativas antigénero y tienen sus sedes en Bélgica, Francia, los Países
Bajos, España y Polonia. Asimismo, fundaciones conservadoras han financiado directamente campañas contra el derecho al aborto, el activismo político antigénero y el apoyo a candidatos conservadores, además de las llamadas iniciativas profamilia en numerosos Estados miembros.

Esto no solo demuestra la influencia de la derecha cristiana estadounidense, sino también una amplia oposición dentro de Europa que combate los SRHR en los Estados miembros y moviliza asimismo en torno a las instituciones de la UE. La labor de investigación de Open Democracy, el Foro Parlamentario Europeo y AWID demuestra que esta forma de interferencia política transnacional, bien dotada financieramente, con consecuencias desastrosas para la salud global y los derechos humanos, por no hablar ya de la democracia, debe ser combatida.

Las redes antigénero están consolidadas y las actividades anti-SRHR seguirán independientemente de quién gobierne. Y mientras las defensoras y los defensores de los SRHR han trabajado duramente para impulsar la acción progresista en la agenda internacional, no es probable que cambien las posturas de líderes autoritarios o populistas, y lo que queda es la oposición que influye en las negociaciones con capacidad para aguar los acuerdos. Cuando la política interior se integra en la política exterior de los países, también hay que prestar atención al nivel de cada Estado, donde formulan sus posiciones para llevar a las negociaciones internacionales.

Pese a que Trump ha dejado la Casa Blanca y la nueva presidencia de Biden apoya firmemente los SRHR y se ha retirado de la Declaración de Ginebra: Consenso, Rusia ha hecho gala de su voluntad de impulsar una fuerte oposición a los SRHR y la igualdad de género. Agentes anti-SRHR están al acecho intentando formular una posición común de la UE sobre los SRHR, y la actividad internacional de organizaciones jurídicas que apoyan las iniciativas anti-SRHR y siguen presionando en cada país en su toma de posición implica que continuarán los bloqueos en foros internacionales. Una cuestión clave que hay que vigilar es cómo siguen formándose alianzas y qué tácticas utilizan para oponerse y eliminar el lenguaje SRHR en los documentos internacionales.

 

Por Lynda Gilby

27/07/2021

https://www.radicalrightanalysis.com/2021/07/27/the-global-anti-abortion-movement-continues-to-mobilize-post-trump/

Lynda Gilby es a Doctoral Fellow at CARR and a PhD Researcher in Global Health and Development at Tampere University, Finland.

Publicado enSociedad
Los científicos trabajan en una cueva en Indonesia.Griffith University / Reuters

El análisis mostró que la joven desciende de la primera ola de humanos modernos que llegó a Wallacea hace 50.000 años.

Los huesos de una cazadora adolescente que murió hace más de 7.000 años en la isla indonesia de Sulawesi ayudaron a los científicos a descubrir un grupo de humanos previamente desconocido.

"Hemos descubierto el primer ADN humano antiguo en la región insular entre Asia y Australia, conocida como 'Wallacea', que proporciona una nueva perspectiva de la diversidad genética y la historia de la población de los primeros humanos modernos en esta parte del mundo poco estudiada", manifestó Adam Brumm, coautor del estudio y profesor de Arqueología de la Universidad Griffith (Australia), en un correo electrónico citado por 9 News.

Los investigadores descubrieron el esqueleto de una mujer de entre 17 y 18 años en una cueva en Sulawesi en el 2015. Sus restos fueron enterrados en un sitio arqueológico llamado 'Leang Panninge' hace 7.200 años. La adolescente era parte de la cultura Toalean, cuyos rasgos solo están presentes en Sulawesi. 

"Los 'toaleanos' es el nombre que los arqueólogos han dado a una cultura bastante enigmática de cazadores-recolectores prehistóricos que vivieron en las llanuras boscosas y montañas del sur de Sulawesi entre hace unos 8.000 años y aproximadamente el siglo V d. C.", explicó Brumm. "Hicieron herramientas de piedra muy distintivas (incluidas puntas de flecha diminutas, finamente elaboradas y conocidas como 'puntas de Maros') que no se encuentran en ningún otro lugar de la isla o en Indonesia en general", recalcó el investigador. 

Los científicos pudieron recuperar ADN del hueso petroso en la base del cráneo de la joven para establecer una descendía de la primera ola de humanos modernos que ingresó a Wallacea hace 50.000 años. Esto fue parte de la colonización inicial de la "Gran Australia", o la masa continental combinada de Australia y Nueva Guinea. Son los antepasados ​​de los indígenas australianos y papúes actuales, explicó Brumm.

"Anteriormente, se pensaba que la primera vez que las personas con genes asiáticos entraron en Wallacea fue hace unos 3.500 años, cuando los agricultores de habla austronesia del Neolítico de Taiwán atravesaron las Filipinas y llegaron a Indonesia", contó la investigadora. "[Este hallazgo] sugiere que podría haber habido un grupo distinto de humanos modernos en esta región del que realmente no teníamos idea hasta ahora, ya que los sitios arqueológicos son muy escasos en Wallacea y los restos de esqueletos antiguos son raros", dijo. 

El estudio de Brumm y sus colegas fue publicado este miércoles en la revista Nature.

Publicado: 26 ago 2021 09:22 GMT

Ilustración de tres especies desaparecidas estudiadas. En primer plano, un unicornio siberiano (Elasmotherium sibiricum) y muy cerca dos ejemplares de Merck (Stephanorhinus kirchbergensis).Foto Europa Press

Equipo de la Universidad de Copenhague analiza el genoma de cinco especies vivas y tres extintas

 

La relación entre las cinco especies de rinocerontes vivas del mundo se remonta a los tiempos de Charles Darwin. Una de las razones por las que ha sido difícil encontrar respuestas es que la mayoría se extinguieron antes del Pleistoceno.

Ahora, investigadores publican un informe en la revista Cell que ha contribuido a rellenar las lagunas en este árbol genealógico al analizar los genomas de las cinco especies vivas junto con los de tres antiguas y extinguidas.

Los resultados muestran que la división más antigua separó los linajes africano y euroasiático hace unos 16 millones de años.

También revelan que, aunque las menguantes poblaciones actuales tienen una menor diversidad genética y más endogamia que en el pasado, los rinocerontes han tenido históricamente bajos niveles de diversidad genética.

"Ahora podemos demostrar que la rama principal en el árbol de la vida de los rinocerontes está entre regiones geográficas, África frente a Eurasia, y no entre los animales que tienen uno o dos cuernos", señala Love Dalén, del Centro de Paleogenética y el Museo Sueco de Historia Natural.

"El segundo hallazgo importante es que todos los rinocerontes, incluso los extintos, tienen una diversidad genética comparativamente baja. Hasta cierto punto, esto significa que la que vemos en los ejemplares actuales, todos en peligro de extinción, es en parte consecuencia de su biología", sostiene.

Mick Westbury, de la Universidad de Copenhague, Dinamarca, añade: "Las ocho especies mostraron, en general, una disminución continua pero lenta del tamaño de la población durante los pasados 2 millones de años, o bien tamaños de población pequeños durante largos periodos. El tamaño de los grupos bajos de forma continua pueden indicar que los rinocerontes en general están adaptados a bajos niveles de diversidad".

Esta noción es coherente con una aparente falta de mutaciones venenosas acumuladas en los rinocerontes en las décadas pasadas.

Westbury afirma que los rinocerontes pueden haber purgado esas mutaciones en los pasados 100 años, lo que les ha permitido mantenerse relativamente sanos, a pesar de la baja diversidad genética.

El nuevo estudio se inspiró en una reunión científica. Dalén y Tom Gilbert, de la Universidad de Copenhague, habían trabajado por separado en diferentes especies de rinocerontes. Se dieron cuenta de que si unían fuerzas, junto con colegas de otras partes del mundo, podrían hacer un estudio comparativo de todos los ejemplares vivos junto con las tres especies que se extinguieron en la última Edad de Hielo.

Había que superar algunos retos, destaca Shanlin Liu, de la Universidad Agrícola de China, en Pekín. “Cuando decidimos reunir todos los datos y realizar un estudio genómico comparativo, también nos enfrentamos al problema de los ‘grandes datos’”, explica.

La información del genoma representaba distintos tipos de datos, en parte debido a la inclusión de ADN moderno y antiguo. El equipo tuvo que desarrollar nuevas herramientas de análisis para tener en cuenta esas diferencias. Los nuevos enfoques y herramientas que desarrollaron pueden aplicarse ahora a estudios en otros grupos taxonómicos.

Dalén dice que los hallazgos son "en parte buenas noticias y en parte no". Parece que los bajos niveles de diversidad genética en los rinocerontes forman parte de su historia a largo plazo y no han provocado un aumento de los problemas de salud relacionados con la endogamia y las mutaciones causantes de enfermedades.

"Ahora sabemos que la baja diversidad que vemos en los individuos contemporáneos puede no ser indicativa de una incapacidad de recuperación, sino de un estado natural del rinoceronte. Podemos orientar mejor los programas de recuperación para que se centren en aumentar el tamaño de la población en lugar de la diversidad genética individual", afirma Westbury.

El equipo espera que los hallazgos sean útiles para seguir estudiando los rinocerontes y su conservación.

Fuentes: La marea climática [Foto: El océano Pacífico en Huntington Beach, California. LUCY NICHOLSON/REUTERS]

«Mientras la mayor parte de la atención de la crisis climática se centra en tierra firme, muchas de las mejores soluciones están en alta mar», escribe Ian Urbina.

Durante siglos la humanidad ha visto el océano como una metáfora del infinito. La suposición era –y, francamente, sigue siendo para mucha gente– que la enormidad del mar viene acompañada de una capacidad ilimitada para absorber y metabolizarlo todo. Esta inmensidad es lo que confiere al océano un potencial de deidad. Y, más concretamente, es también lo que ha proporcionado a los humanos a lo largo de los años la licencia para verter prácticamente cualquier cosa en alta mar. Petróleo, aguas residuales, cadáveres, efluvios químicos, basura, artefactos militares e incluso superestructuras marinas, como plataformas petrolíferas, pueden desaparecer en el océano, como si fueran tragados por un agujero negro, para no volver a ser vistos. 

Los barcos liberan intencionadamente en los océanos más aceite de motor y lodo que el derramado en los accidentes de Deepwater Horizon y Exxon Valdez juntos. Emiten enormes cantidades de ciertos contaminantes atmosféricos, mucho más que todos los coches del mundo. La pesca comercial, en gran medida ilegal, ha saqueado con tanta eficacia los recursos marinos que la población mundial de peces depredadores ha disminuido en dos tercios. Al mismo tiempo, desde la Revolución Industrial se ha permitido a las empresas terrestres verter carbono en el aire de forma gratuita, y aproximadamente una cuarta parte de ese carbono es absorbido por los océanos. El coste oculto de este vertido para el público es lo que ahora llamamos la crisis climática. 

Como pulmones del planeta, los océanos producen y filtran la mitad del oxígeno que respiramos. Pero nuestro hábito de fumar nos ha alcanzado y esos pulmones están fallando. En formas grandes, pequeñas y sorprendentes, la sobrepesca es un motor del cambio climático. Por ejemplo, dado que las ballenas son enormes sumideros de carbono, el último siglo de caza de ballenas equivale a la quema de más de veintiocho millones de hectáreas de bosque.

Con el aumento de las temperaturas globales, los niveles de oxígeno disuelto en el océano se han disparado. Cuando las precipitaciones atraviesan la tierra y terminan en lagos o mares, arrastran aguas residuales, fertilizantes, detergentes y microplásticos en su camino hacia los océanos del mundo. Esta escorrentía de nutrientes alimenta el crecimiento excesivo de algas y microbios, empeorando los cerca de 500 lugares de aguas costeras clasificados como «zonas muertas» o áreas con tan poco oxígeno que la mayoría de la vida marina no puede sobrevivir. La mayor de ellas es más grande que Escocia. 

El panorama actual de la crisis climática apenas tiene en cuenta el océano, a pesar de que cubre dos tercios de la superficie terrestre. Por ejemplo, los acuerdos sobre el cambio climático, como el Acuerdo de París, han adoptado el objetivo de limitar las temperaturas globales a menos de 2 °C por encima de los niveles preindustriales. Sin embargo, ¿qué significa ese ambicioso objetivo para la vida marina? Si las temperaturas globales aumentan 1,5 °C, solo sobrevivirán entre el 10 y el 30% de los arrecifes de coral, lo que disminuirá el hábitat de aproximadamente una cuarta parte de todas las especies oceánicas, por no mencionar el impacto en la protección de las tormentas costeras, la seguridad alimentaria y laboral, y las perspectivas biomédicas

Pero el mayor problema es éste: mientras la mayor parte de la atención de la crisis climática se centra en tierra firme, muchas de las mejores soluciones están en alta mar. Un coro cada vez más numeroso de investigadores marinos pide a los gobiernos que «reserven» las costas del mundo, una táctica de conservación que consiste en restaurar los hábitats para que la naturaleza pueda revivir. Los océanos albergan tres tipos de ecosistemas costeros –manglares, marismas y praderas marinas– que en conjunto absorben más carbono que todos los bosques del planeta. Si se refuerzan, estos biosistemas oceánicos podrían frenar drásticamente la crisis.

Por supuesto, este enfoque solo funciona si la protección de estos hábitats en un lugar no da permiso tácito para que se destruyan más rápidamente en otros lugares. El riesgo más grave de cualquier enfoque destinado a mejorar el cambio climático es que, si tiene éxito, podría proporcionar a las industrias de combustibles fósiles y otras industrias intensivas en carbono una excusa para eludir sus compromisos de reducción de emisiones y mantener su actividad como siempre. La recuperación de los océanos requerirá controles más estrictos de actividades destructivas como la pesca de arrastre, el dragado y la minería y perforación en alta mar, que diezman el lecho marino y liberan el carbono almacenado en la columna de agua. 

El océano también se ha convertido en un laboratorio para algunas de las formas más prometedoras y arriesgadas de geoingeniería. Un grupo de científicos espera poder retener el carbono atmosférico utilizando un tipo de arena especialmente diseñada a partir de una abundante roca volcánica, conocida por los joyeros como peridoto. Depositándola en el 2% de las costas del mundo se capturaría el 100% del total de las emisiones anuales de carbono. Otro grupo de ingenieros ha desarrollado una máquina llamada reactor de flujo que aspira al agua de mar y, mediante una carga eléctrica, la alcaliniza, provocando, de forma similar a la formación de conchas marinas, que el dióxido de carbono reaccione con el magnesio y el calcio del agua de mar, produciendo piedra caliza y magnesita. Entonces el agua sale limpia, desprovista de su dióxido de carbono, y capaz de absorber más. Entre las ideas más atrevidas pero controvertidas están la fertilización oceánica, que consiste en verter grandes cantidades de gránulos de hierro en el océano para fomentar la proliferación de algas que capturan carbono, o el aclaramiento de nubes marinas, que busca rociar una fina niebla de agua de mar en las nubes para que la sal las haga más brillantes y reflejen mejor el calor del sol.

La energía eólica marina puede producir más de 7.000 teravatios hora al año de energía limpia sólo en Estados Unidos. Esto es aproximadamente el doble de la cantidad de electricidad utilizada en Estados Unidos en 2014. Los buques de carga y los transbordadores de pasajeros emiten casi el 3% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero, incluido el carbono negro. Descarbonizar la flota marítima mundial equivaldría aproximadamente a reducir todas las emisiones de carbono de Alemania.

Los océanos son un lugar de trabajo bullicioso donde más de 50 millones de personas se ganan la vida. Casi la mitad de la población mundial vive actualmente a menos de cien millas del mar. Y sin embargo, la mayoría de las personas, con ocupaciones sedentarias y estilos de vida sin salida al mar, conciben este espacio como un desierto líquido que sobrevuelan ocasionalmente, un lienzo de azules más claros y más oscuros. Mientras tanto, la lamentable falta de gobernanza en alta mar ha dado lugar a un interior distópico en el que operan impunemente una galería de pícaros de esclavistas marítimos, piratas de la pesca, recobradores, traficantes de armas, vertederos de petróleo y vigilantes conservacionistas. Los países disponen de una vasta y desaprovechada jurisdicción para actuar en este ámbito relativamente ignorado. La mitad del territorio de Estados Unidos, por ejemplo, está bajo el agua. Pero la misma perspectiva que hace que el océano esté fuera de la ley ha creado nuestro peor punto ciego en la crisis climática.

Quizás sea hora de pensar en los océanos de una manera radicalmente nueva. Sin duda, ya no son algo que damos por sentado, un cubo de basura sin fondo, un recurso que se autoabastece eternamente y que utilizamos para llenar nuestros estómagos o llenar nuestras carteras. Tal vez los océanos sean un vasto hábitat que deberíamos dejar en paz. Mejor aún, ¿y si los océanos son nuestra gracia salvadora de última hora, o un lugar donde encontrar respuestas, más una biblioteca que una tienda de alimentos? Tal vez al ayudarlos a florecer, veamos que los océanos no son sólo una víctima de la crisis climática, sino una gran parte de su solución. 

 

Por Ian Urbina | 20/08/2021

Ian Urbina es periodista y director de The Outlaw Ocean Project, una organización periodística sin ánimo de lucro con sede en Washington DC que se centra en los problemas medioambientales y de derechos humanos en el mar a nivel mundial.

Publicado enMedio Ambiente
El drama de los migrantes que buscan llegar a Europa por mar en frágiles gomones, una postal que se repite.. Imagen: AFP

Salió con 54 personas y solo 7 quedaron vivos

Partieron rumbo a España pero terminaron en Mauritania. La mayoría de quienes iban en el gomón fueron muriendo de sed y hambre, primero los niños y luego las mujeres.

 

"Se morían poco a poco. Primero los niños y luego las mujeres". Uno de los siete supervivientes de un bote inflable que partió del Sahara con 54 personas y navegó 13 días a la deriva antes de acabar en una playa de Mauritania relata la última tragedia de la ruta migratoria a las islas Canarias, en España, la más peligrosa de África.

Desde un centro de detención de migrantes en Mauritania, Moussa (el nombre ficticio que da para no revelar su identidad) rememoró este martes al teléfono su "infierno" de casi dos semanas a bordo de una barca semirrígida, esas a las que se tragan las olas en cuanto el mar se encrespa.

Su caso ha sido una excepción, relata a Efe Helena Maleno, portavoz de la ONG Caminando Fronteras, la interlocutora de Moussa y que ha visto desaparecer decenas de botes neumáticos a poco de partir.

Helena es además testigo de cómo este tipo de embarcaciones están aumentando en la ruta canaria, lo que agrava más aún su peligrosidad. "1.000 kilómetros. Es la primera vez que vemos que una zodiac aguanta tanto", dice.

Pero al aguante del bote de Moussa no acompañó el de sus tripulantes, que fueron muriendo de sed y hambre a medida que pasaban los días, a pesar de la ayuda de algunos pescadores marroquíes con los que se iban cruzando. Les daban, recuerda este guineano, dos o tres botellas de agua para 54 personas. No era suficiente.

Dos hermanos sobreviven juntos

Desde un puesto policial de Nuadibú, en Mauritania, un agotado Moussa usa para hablar con Helena un móvil prestado por un vecino de la zona, que se acerca a darles comida cada día. Allí está con otros tres compañeros de viaje: dos malienses hermanos y un senegalés. Los otros tres supervivientes se recuperan en el hospital.

Su pesadilla empezó un 3 de agosto, cuando esas 54 personas, mayormente de Guinea Conakry, Senegal, Costa de Marfil y Mali, se subieron cerca de El Alaiún (Sahara Occidental) a una barca frágil, construida para albergar muchas menos y con la intención de recorrer unos 125 kilómetros hasta la isla de Fuerteventura (Canarias).

Al día y medio de partir, se quedaron sin combustible. No estaban lejos de la costa y se iban cruzando con pescadores, pero ninguno, cree Helena, llamó a las autoridades para avisar de la barca a la deriva.

El bote continuó entonces su ruta hacia el sur llevado por el mar y la falta de agua y comida empezó a hacer estragos. Sus tripulantes iban muriendo "poco a poco", explica Moussa. Primero los niños (había tres) y luego las mujeres. De las diez que viajaban en el bote solo sobrevivió una, ahora en un hospital de Nuadibú.

"La gente se quedaba como dormida y moría, otros se tiraban al mar", revive Moussa, y recuerda cómo finalmente, 13 días después, el capricho de las corrientes llevó a la barca a una playa mauritana. Al llegar a la costa, murieron otras tres personas.

Al oeste, 4.500 kilómetros de agua

La barca de Moussa podría haber tenido un desenlace aún peor. El mar podría haberlos llevado hacia adentro, donde les esperaban al oeste 4.500 kilómetros de océano Atlántico. De hecho, este año ya van dos botes que llegan medio destrozados a Trinidad y Tobago con cadáveres a bordo. A la mayoría se los traga el mar.

Ahora, Moussa tiene miedo de que lo deporten y lo dejen en medio del desierto en la frontera con Mali, como suelen hacer las autoridades mauritanas cuando tienen constancia de migrantes de esa nacionalidad.

"Prometeme que no me van a llevar al desierto", implora al teléfono prestado a Helena, quien reclama a Mauritania un trato más benevolente para estos náufragos. "Pedimos a las autoridades mauritanas que no los sometan a un procedimiento de expulsión, sobre todo a estas víctimas de tragedias. Están destrozadas".

De la historia de Moussa, Helena saca otra reflexión. Cree que ninguno de esos pescadores que asistieron a los emigrantes avisó a las autoridades marroquíes. Tienen, dice, miedo a hacerlo. "Les pido que informen. Se pueden evitar tragedias. No tienen que tener miedo, lo importante es salvar vidas".

Helena no para de recibir llamadas de familiares de las mujeres que iban en la balsa. Esperaban saber de ellas el 4 de agosto tras una travesía prevista de 24 horas a Canarias, pero las noticias nunca llegaron.

Lo peor está por llegar

Si 2020 fue un año histórico en cuanto a repunte de llegada de emigrantes a Canarias, 2021 está doblando sus cifras. Hasta el 1 de agosto, ya se contaban 7.531 personas, frente a las 3.185 del año anterior.

Y lo peor está por venir. A partir de finales de septiembre, cuando el Atlántico se calma un poco y los vientos Alíseos acompañan, las pateras se multiplican.

A Helena le preocupan especialmente dos cosas: la emigración de marroquíes, que el año pasado aumentó de manera exponencial, y los botes como el de Moussa.

"Hemos visto un aumento de las balsas neumáticas en el Atlántico, que antes no se daban", avisa. Lo ha podido comprobar en su piel Moussa y con lo vivido ya no quiere volver a intentarlo. "Yo solo quiero volver a Guinea. Quiero ver a mi mujer y a mis hijos".

Por María Traspaderne

18/08/2021

Publicado enInternacional
Los datos sobre el efecto del cambio climático aún son limitados. La imagen fue captada en Chapultepec. Foto Carlos Ramos Mamahua

La destrucción del hábitat, la gestión de la tierra y el uso de pesticidas provocan la disminución de esas especies, destaca estudio

Desaparición de hábitats y uso de pesticidas están provocando la pérdida de especies polinizadoras en el mundo, lo que supone una amenaza para los servicios ecosistémicos que proporcionan alimentos.

Así lo afirmó un grupo internacional de expertos, dirigido por la Universidad de Cambridge, que ha utilizado las pruebas disponibles para crear el primer índice de riesgo planetario de las causas y efectos de la drástica disminución de los polinizadores en seis regiones del orbe.

Las abejas, mariposas, avispas, escarabajos, murciélagos, moscas y colibríes que distribuyen el polen, vital para la reproducción de más de 75 por ciento de los cultivos alimentarios y las plantas con flor –incluidos el café, la canola y la mayoría de las frutas–, disminuyen visiblemente en el mundo, pero se sabe poco de las consecuencias para las poblaciones humanas.

"Lo que ocurra con los polinizadores podría tener enormes repercusiones para la humanidad. Estas pequeñas criaturas desempeñan un papel fundamental en los ecosistemas del mundo, incluidos muchos de los que los humanos y otros animales dependen para alimentarse. Si desaparecen, podemos estar en graves problemas", aseguró Lynn Dicks, del Departamento de Zoología de Cambridge

Ella reunió a un equipo de 20 científicos y representantes indígenas para intentar una evaluación inicial de los factores que impulsan y los riesgos de esa disminución.

Según el estudio, publicado en Nature Ecology & Evolution, las tres causas principales de la pérdida de polinizadores son la destrucción del hábitat, seguida de la gestión de la tierra –principalmente el pastoreo, los fertilizantes y el monocultivo– y el uso generalizado de pesticidas. El efecto del cambio climático ocupa el cuarto lugar, aunque los datos son limitados.

Déficit en los cultivos

Tal vez el mayor peligro directo para el humano en todas las regiones sea el "déficit de polinización de los cultivos": la disminución de la cantidad y la calidad de las cosechas de alimentos y biocombustibles. Los expertos calificaron la amenaza de "inestabilidad" del rendimiento de los cultivos como grave o alta en dos tercios del planeta –desde África hasta América Latina–.

"Los cultivos que dependen de los polinizadores fluctúan más en su rendimiento que, por ejemplo, los cereales. Los fenómenos climáticos cada vez más inusuales, como las lluvias y temperaturas extremas, ya los están afectando. La pérdida de polinizadores añade inestabilidad: es lo último que la gente necesita", señaló Docks.

Un informe de 2016 al que contribuyó la investigadora sugirió que se ha producido un aumento de hasta 300 por ciento en la producción de alimentos dependientes de los polinizadores en el pasado medio siglo, con un valor de mercado anual que puede llegar a unos 489 mil millones de euros.

La reducción de la diversidad de especies se consideró un riesgo global de primer orden para el ser humano, que no sólo pone en peligro la seguridad alimentaria, sino que supone una pérdida de "valor estético y cultural". Estas especies han sido emblemas de la naturaleza durante milenios, argumentan los expertos, y se presta muy poca atención a cómo su disminución afecta al bienestar de las personas.

"Los polinizadores han sido fuentes de inspiración para el arte, la música, la literatura y la tecnología desde los albores de la historia de la humanidad. Las principales religiones tienen pasajes sagrados sobre las abejas. Cuando la tragedia golpeó Manchester en 2017, la gente recurrió a ellas como símbolo de fuerza comunitaria", recordó.

"Los polinizadores suelen ser los representantes más inmediatos del mundo natural en nuestra vida cotidiana", sostuvo.

Los investigadores recuerdan que "estamos en medio de una crisis de desaparición de especies, pero para mucha gente eso es intangible. Tal vez los polinizadores sean el medidor de la extinción masiva".

Inteligencia artificial y sesgos algorítmicos ¿Por qué deberían importarnos?

Cada vez más, la inteligencia artificial es parte de nuestras vidas, a menudo de manera imperceptible. Ya no se trata de utopías tecnológicas sobre el futuro, sino de un presente muy concreto. Pero detrás de avances que incluyen desde diagnósticos médicos hasta vigilancia masiva están los algoritmos, cuyos «sesgos» amenazan con perpetuar e incluso profundizar las desigualdades del presente. Poner el foco en los datos, los modelos y las personas puede servir para construir una inteligencia artificial más «justa».

Una cámara enfoca las escalinatas de entrada del Instituto de Tecnología de Massachusetts (mit). La investigadora Joy Buolamwini sube algunos escalones y se escucha su voz en off:

Una de las cosas que me atrajeron de las ciencias de la computación fue que podía programar y alejarme de los problemas del mundo real. Quería aprender a hacer tecnología que fuera interesante. Así que vine al mit y trabajé en proyectos de arte que usaban visión artificial1. Durante mi primer semestre en el Media Lab hice un curso sobre «invención científica». Lees ciencia ficción y eso te inspira a crear algo que seguramente sería poco práctico si no tuvieras el curso como excusa para hacerlo. Yo quise construir un espejo que me inspirara por las mañanas. Lo llamé Espejo Aspire. El espejo me colocaba leones sobre el rostro, o gente que me inspirara, como Serena Williams. Le coloqué una cámara y con un software de visión artificial, se suponía que debía detectar los movimientos de mi cara. Pero el problema era que no funcionaba bien, hasta que me puse una máscara blanca. Cuando me ponía la máscara, me detectaba. Cuando me la quitaba, ya no me detectaba.

Así comienza Prejuicio cifrado (Coded Bias), el documental dirigido por la cineasta Shalini Kantayya y estrenado en 2020 que narra cómo Buolamwini tomó conciencia del sesgo racial existente en los algoritmos de reconocimiento facial y analiza sus consecuencias. Buolamwini es una mujer negra, especialista en informática, activista y fundadora de la Liga por la Justicia Algorítimica (Algorithmic Justice League), y hace algunos años descubrió que varios sistemas comerciales de reconocimiento facial diseñados por Amazon, ibm y Microsoft funcionaban mejor con el rostro de sus amigos blancos que con el suyo2. Más allá de los dilemas éticos sobre el desarrollo de sistemas de reconocimiento facial3, el caso de Buolamwini muestra claramente cómo un sistema basado en inteligencia artificial puede adquirir un sesgo y cumplir mejor la tarea para la que fue diseñado en un grupo de individuos que en otro. 

Esta no es una cuestión menor. La expresión «inteligencia artificial» dejó de ser propiedad exclusiva de las novelas de ciencia ficción y de los libros de computación. Noticias sobre avances fascinantes –como computadoras capaces de asistir al personal médico en tareas de diagnóstico o de manejar automáticamente vehículos no tripulados– aparecen cada vez con más frecuencia y se vinculan cada vez más con nuestras vidas. Sin embargo, no todas las noticias son tan alentadoras. Lo que experimentó Buolamwini no es un caso aislado: durante los últimos años, hemos visto desde sistemas para reconocimiento facial que alcanzan un peor rendimiento4 en mujeres de piel negra que en hombres blancos, hasta traductores del inglés al español que perpetúan estereotipos de género. Estos ejemplos ilustran un fenómeno conocido como «sesgo algorítmico»: sistemas cuyas predicciones benefician sistemáticamente a un grupo de individuos frente a otro, resultando así injustas o desiguales. Pero ¿cuáles son las razones que llevan a estos sistemas a generar predicciones sesgadas? Para entenderlo, comencemos por definir algunos conceptos que nos serán útiles a lo largo de este ensayo: «inteligencia artificial» y «aprendizaje automático».

Cuando la inteligencia deviene artificial y el aprendizaje, automático

Existen muchas definiciones de «inteligencia artificial». Aquí usaremos una definición general ofrecida en uno de los libros fundamentales del campo, que describe la inteligencia artificial como la disciplina que se encarga de comprender y construir entidades inteligentes (pero artificiales)5. Esta definición es muy amplia y abarca conceptos que van desde los sistemas de razonamiento deductivo basados en reglas lógicas hasta algoritmos de aprendizaje automático que buscan detectar automáticamente patrones en conjuntos de datos y luego usarlos para realizar predicciones6. Un elemento central para este último subcampo de la inteligencia artificial son entonces los datos, que constituyen la materia prima utilizada para automatizar el proceso de aprendizaje en el que los sistemas son entrenados para realizar predicciones. 

Los datos pueden ser imágenes, sonidos, texto escrito, redes, posiciones de un gps, tablas o cualquier representación que se nos ocurra. En todo caso, la idea central es que los modelos de aprendizaje automático aprenden a partir de los datos. Esta noción resulta central en la actualidad, dado que la gran mayoría de las tecnologías disruptivas adoptadas masivamente en el siglo xxi y que son presentadas como inteligencia artificial utilizan en realidad métodos de aprendizaje automático. Pero ¿cómo aprenden estos sistemas?

Existen distintos paradigmas de aprendizaje. Uno de los más utilizados es el del aprendizaje supervisado, en el que los sistemas son sometidos a un proceso de entrenamiento que es guiado por anotaciones o etiquetas. La idea es simple: se intenta asociar características o patrones propios de los datos con las correspondientes etiquetas. Es decir, se analizan los datos en busca de patrones distintivos que permitan separar una categoría de la otra. Tomemos un ejemplo: imaginemos que queremos entrenar un sistema para que pueda decirnos si el contenido de una imagen corresponde a un perro o a un gato. Bajo el paradigma del aprendizaje supervisado, lo que necesitaremos es una base de datos compuesta por imágenes de perros y gatos, con la correspondiente etiqueta asociada a cada una. Durante el proceso de entrenamiento, el algoritmo tomará esas imágenes y comenzará a hacer predicciones a partir de ellas, asociando características (información de la imagen) con etiquetas. De forma simplificada, podemos pensar que estas características están dadas por diferentes patrones presentes en la imagen, como el color, el brillo, la cantidad de patas, el tamaño del cuerpo o la forma de las orejas. Si nos detenemos a pensar en estas características, algunas serán más útiles que otras para distinguir entre perros y gatos. Por ejemplo, la cantidad de patas no parece ser una característica útil para diferenciarlos; sin embargo, el tamaño del cuerpo sí podría serlo. La idea es que, por medio del entrenamiento, los sistemas aprendan a asociar patrones en estas características con las correspondientes categorías. Al principio estas asociaciones serán seguramente incorrectas; pero a medida que avance el proceso de entrenamiento, el modelo se irá ajustando y mejorando su desempeño en la tarea asignada. 

Esta idea que ilustramos con imágenes es extrapolable a otros tipos de datos sobre los que hablábamos: si quisiéramos entrenar un sistema para aprender a traducir texto de inglés a español, necesitaríamos muchos textos escritos en ambos idiomas. Para inferir el estado de ánimo de una persona a partir de su voz, necesitaríamos grabaciones de audio de personas hablando, y la correspondiente etiqueta que indique si se encuentran alegres o tristes. Si pensáramos en un sistema que detecte patologías automáticamente a partir de imágenes radiográficas, necesitaríamos pares de imágenes con su correspondiente diagnóstico médico. O si quisiéramos entrenar un modelo para detectar rostros en imágenes, necesitaríamos una base de datos de fotografías de personas, con etiquetas que indiquen en qué lugar se encuentra el rostro de cada una. 

Como vemos, los datos juegan un rol esencial en el entrenamiento de sistemas por medio de aprendizaje automático, dado que son la fuente de información que le indicará al sistema cuándo ha llegado a conclusiones correctas y cuándo no. Algo que resulta fundamental en este proceso, y que no siempre es tenido en cuenta, es que un sistema raramente se construye para realizar predicciones con los datos con que fue entrenado. Por el contrario, se espera que los modelos puedan sacar conclusiones acertadas sobre datos nunca vistos durante el «aprendizaje» –los datos de prueba– y cuyas etiquetas no se conocen. Esta capacidad de generalización es un rasgo primordial, dado que de nada serviría un modelo predictivo que solo acertara en situaciones conocidas. Imaginemos un detector de patologías en imágenes radiográficas que puede predecir si una persona tiene o no neumonía utilizando solamente imágenes de esa misma persona. O un traductor de inglés a español que solo puede traducir textos que ya estaban traducidos. En general, la hipótesis de trabajo de estos sistemas es que los datos de prueba serán de alguna manera similares a los datos de entrenamiento, pero no los mismos. Por ejemplo, si entrenamos un modelo para detectar neumonía en humanos, el modelo será utilizado en otros humanos, pero no en animales. O si entrenamos un sistema para traducir del español al inglés, los textos de prueba serán distintos de los de entrenamiento, pero estarán siempre escritos en español, y no en francés. En este caso, resulta evidente que un sistema que aprendió utilizando textos en español no podrá generalizar al francés. ¿O acaso le pediríamos a un intérprete de francés que traduzca mandarín? Sin embargo, existen variaciones entre los datos de entrenamiento y prueba que pueden ser más sutiles que el cambio de español a francés o de humanos a animales, pero que igualmente producen un efecto devastador en la calidad de las predicciones. 

Volvamos a imaginar el caso del sistema para distinguir entre imágenes de perros y gatos, pero con una pequeña variación: nuestra base de datos solo está compuesta por perros negros y gatos blancos. En este caso, el color del animal será una característica sumamente útil para distinguir entre ambas clases. De hecho, nos dará una predicción perfecta: si el color predominante en el cuerpo del animal es negro, será un perro; y si es blanco, será un gato. Ahora imaginemos que en nuestro conjunto de prueba hay una sutil diferencia: aparecen perros de color blanco. ¿Qué creen que sucederá con las predicciones sobre los perros blancos? El sistema seguramente les asignará la etiqueta «gato» de forma incorrecta, resultando en un rendimiento más bajo para este subconjunto de la población objetivo. Tomar en cuenta estos factores al entrenar sistemas de inteligencia artificial basados en aprendizaje automático es clave si queremos evitar el sesgo algorítmico en varios sentidos. Veamos algunos ejemplos.

Sobre datos, modelos y personas

Hace algunos años, llegó a mis manos, por recomendación de colegas, un artículo que se titulaba «ai is Sexist and Racist. It’s Time to Make it Fair»7 [La inteligencia artificial es sexista y racista. Es hora de volverla justa], de James Zou y Londa Schiebinger. El artículo discutía un aspecto sobre el que hasta ese momento no me había detenido a pensar respecto de los modelos de inteligencia artificial que yo mismo estaba implementando: estos modelos pueden ser sexistas y racistas. En otras palabras, pueden adquirir un sesgo que los lleve a presentar un rendimiento dispar en grupos caracterizados por distintos atributos demográficos, lo que redunda en un comportamiento desigual o discriminatorio. Y una de las razones detrás de este comportamiento eran justamente los datos que usaba para entrenarlos. 

Los ejemplos de sesgo algorítmico adquirido a través de los datos son variados y muchas veces tienen que ver con bases de datos que no representan en realidad al conjunto de la población. En el caso reportado por Joy Bowlamwini y Timnit Gebru8, en el que diversos sistemas comerciales de reconocimiento facial muestran un rendimiento dispar respecto a variables demográficas como el género y el color de la piel, son las mujeres de piel negra el grupo para el cual los modelos presentan peor rendimiento. Este hecho está posiblemente relacionado con la falta de representatividad de mujeres negras en las bases de datos utilizadas para el entrenamiento. Ejemplos similares se encuentran al analizar ImageNet, una de las bases de datos de imágenes etiquetadas más grandes del mundo, que ha sido motor del desarrollo de los modelos más populares de clasificación de imágenes9. ImageNet posee millones de imágenes clasificadas en miles de categorías. Sin embargo, pese a que es utilizada mundialmente, más de 45% de las imágenes provienen de Estados Unidos y reflejan una realidad localizada en el hemisferio norte y que encarna representaciones propias de la cultura occidental. No resulta sorpresivo entonces el ejemplo citado por Zou y Schiebinger: sistemas de inteligencia artificial entrenados con ImageNet asignan las categorías «novia», «vestido», «mujer» o «boda» a la imagen de una novia occidental vestida de blanco, pero identifican como «arte de performance» o «disfraz» la imagen de una novia vestida con el típico atuendo usado en la India, que ciertamente difiere del occidental. 

Otro ejemplo está dado por los traductores automáticos como Google Translate, donde se encontró que el sistema asignaba un género específico al traducir palabras que son neutras en un idioma y no en otro10, perpetuando así estereotipos de género como la asignación del género femenino a la palabra «nurse» y masculino a «doctor», palabras que en inglés valen para ambos géneros. Es posible que en los textos utilizados para entrenar el modelo la probabilidad de encontrar la palabra «nurse» traducida como «enfermera» ciertamente fuera más alta, y por tanto el modelo minimiza las chances de error al asignar ese género en situaciones de incerteza, y lo mismo vale con «doctor». Un caso relacionado es el de los sistemas de puntuación para la asignación de préstamos bancarios o límites de gasto en tarjetas de crédito: frente a una pareja con ingresos, gastos y deudas similares, la empresa de tarjetas de crédito estableció un límite para la mujer de casi la mitad del límite del esposo11. La brecha salarial entre hombres y mujeres es una realidad del mundo desigual en que vivimos, y probablemente los datos con los que fue entrenado el modelo la reflejaran, por lo que su recomendación era asignarle mayor límite de gasto al hombre que a la mujer. Es decir, los datos son un reflejo (acotado) de la realidad actual. Sin embargo, en estas situaciones cabe preguntarse: ¿realmente queremos que el modelo perpetúe (y hasta en ocasiones amplifique) las desigualdades, por el solo hecho de que vivimos en una sociedad desigual? ¿O queremos modificar esta realidad? El recorte que se hace de estos datos, la población utilizada para construir las muestras, las variables que se miden: todas son decisiones humanas que están lejos de ser neutrales. El aura de neutralidad que muchas veces se atribuye a los sistemas automáticos se desvanece en el instante mismo en que comprendemos la relación entre los datos, los modelos y las personas. Y la necesidad de auditar la equidad de nuestros modelos tomando en cuenta una perspectiva interseccional se vuelve sumamente relevante.

En ocasiones, cuando detectamos posibles sesgos o rendimientos dispares en estos modelos, es posible pensar en soluciones para mitigarlos. Una de ellas sería balancear de alguna forma los datos, para evitar que los modelos resulten discriminatorios o injustos, dependiendo de la situación que estamos modelando. Otra opción podría ser inducir al sistema a que utilice representaciones «justas» de los datos, en el sentido de que no estén asociadas a las características que son fuente de discriminación. O, directamente, obligarlo a ignorar estos atributos protegidos, como el género u otras características demográficas, al momento de tomar una decisión. Sin embargo, debemos ser cuidadosos al diseñar estas soluciones: aunque ocultemos ciertos atributos a un sistema, como el género o el grupo étnico al que pertenece una persona, la correlación entre esos atributos y otras variables seguirá existiendo. Recordemos que si hay algo que los modelos de aprendizaje automático hacen bien es encontrar patrones y también correlaciones. Por eso, si bien la comunidad académica de investigación en equidad algorítmica (fairness) ha trabajado arduamente durante los últimos años en pos de construir modelos justos y que no discriminen, el factor humano en el diseño de estos sistemas resulta primordial. Aunque existen en la actualidad diversas formalizaciones del concepto de fairness, muchas de ellas resultan mutuamente incompatibles, en el sentido de que no es posible maximizarlas al mismo tiempo12, y por tanto se debe optar por aquellas que se desee maximizar. 

No alcanza entonces con generar bases de datos representativas o modelos justos en algún sentido específico. Los sistemas de inteligencia artificial están diseñados por personas con sus propias visiones del mundo, prejuicios, valoraciones de los hechos y sesgos adquiridos a lo largo de su experiencia de vida, que pueden filtrarse en el diseño y la definición de criterios de evaluación para estos modelos. Si esos grupos de trabajo no son lo suficientemente diversos como para reflejar una amplia variedad de visiones, muy probablemente no lleguen siquiera a darse cuenta de la existencia de los sesgos, y por tanto a corregirlos. No hay ejemplo más claro que el caso de Joy Buolamwini, quien descubrió el sesgo racial de los sistemas de detección facial al usarlos en su propio rostro. 

Ahora bien, si la diversidad en los equipos que conciben estos sistemas resulta tan relevante, esperaríamos que en la práctica esos grupos fueran realmente diversos, no solo en términos de género, sino también de clases sociales, etnias, creencias, edad u orientación sexual, solo por dar algunos ejemplos. Pero la respuesta no siempre es la que deseamos, y en palabras del ai Now Institute de la Universidad de Nueva York, la industria de la inteligencia artificial está viviendo una crisis de diversidad «desastrosa»13. Según su informe, elaborado en 2019, estudios recientes encontraron que solo 18% de los trabajos publicados en las principales conferencias de inteligencia artificial son realizados por mujeres, y que más de 80% de quienes son docentes de inteligencia artificial son hombres. Esta disparidad también se refleja en la industria, donde, por ejemplo, las mujeres representan solo 15% del personal de investigación de inteligencia artificial en Facebook y 10% en Google, dos de las empresas líderes en el área a escala global. Por otro lado, no se cuenta con datos públicos sobre personas trans o con otras identidades de género. Y a escala regional la situación tampoco mejora. Por ejemplo, según un informe elaborado por la Asociación Chicas en Tecnología y el Instituto para la Integración de América Latina y el Caribe del Banco Interamericano de Desarrollo (intal-bid)14 sobre mujeres en el sistema universitario argentino entre 2010 y 2016, existen grandes brechas de género en el ingreso y egreso de las estudiantes de las disciplinas ctim (ciencia, tecnología, ingeniería y matemática). Así, se observa un registro de 33% de mujeres y 67% de varones. 

Ahora bien, aunque este escenario suena desolador y muchas de las situaciones que hemos discutido a lo largo de este artículo resaltan aspectos negativos potencialmente asociados al uso de estas tecnologías, muchos de los esfuerzos realizados en los últimos años para crear conciencia sobre estos riesgos y aumentar la diversidad de la comunidad de inteligencia artificial, tanto en el ámbito académico como en la industria, comienzan a sentar las bases para un futuro más promisorio. Iniciativas como la de Chicas en Tecnología o el Observatorio de Datos con Perspectiva de Género en Argentina, o WomenInml, QueerInai, BlackInai y Latinxinai a escala global, solo por nombrar algunas, comienzan a poner en debate y a cuestionar esta realidad. Los gobiernos empiezan a preocuparse por la necesidad de regular el uso y desarrollo de estas tecnologías. La emergencia de foros de discusión especializados en estas temáticas y el interés de todas las ramas de la ciencia por conocer las implicancias y potenciales aplicaciones de la inteligencia artificial en sus propios campos de estudio abren nuevos horizontes para el desarrollo científico guiado por los datos. Porque no se trata de obstaculizar el avance de la inteligencia artificial como disciplina, sino de que tanto quienes la utilizan como quienes la desarrollan sean conscientes de sus limitaciones, y de que las tomemos en cuenta a la hora de concebir y hacer uso de estas tecnologías.

  • 1.

La visión artificial (computer vision) es una rama de las ciencias de la computación que se encarga de construir algoritmos y programas de computación capaces de identificar contenido en las imágenes e interpretarlas.

  • 2.

Si bien estos sistemas son más conocidos por su uso en vigilancia masiva o publicidad, también es posible encontrarlos en otros contextos, como en cámaras fotográficas (para hacer foco en el rostro de manera automática) o en redes sociales (para etiquetar a personas de manera automática).

  • 3.

«Facial-Recognition Research Needs an Ethical Reckoning», editorial en Nature, 18/11/2020.

  • 4.

En el contexto de este artículo, utilizaremos el término «rendimiento» de un sistema de inteligencia artificial para hacer referencia al nivel de acierto de las predicciones que realiza.

  • 5.

Peter Norvig y Stuart Russell: Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson, Londres, 2002.

  • 6.

Kevin P. Murphy: Machine Learning: A Probabilistic Perspective, MIT Press, Cambridge, 2012.

  • 7.
  1. Zou y L. Schiebinger: «ai is Sexist and Racist –It’s Time to Make it Fair» en Nature, 18/7/2018.
  • 8.
  1. Buolamwini y T. Gebru: «Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification», trabajo presentado en la 1a Conferencia sobre Equidad, Responsabilidad y Transparencia, disponible en Proceedings of Machine Learning Research (PMLR) vol. 81, 2018.
  • 9.

Olga Russakovsky et al.: «ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge» en International Journal of Computer Vision vol. 115 No 3, 2015.

  • 10.

Gabriel Stanovsky, Noah A. Smith y Luke Zettlemoyer: «Evaluating Gender Bias in Machine Translation» en Actas de la 57a Reunión Annual de la Asociación de Lingüística Computacional (ACL), 7/2019.

  • 11.

Genevieve Smith e Ishita Rustagi: «When Good Algorithms Go Sexist: Why and How to Advance ai Gender Equity» en Stanford Social Innovation Review, 2021.

  • 12.

Sorelle Friedler, Carlos Scheidegger y Suresh Venkatasubramanian: «The (Im)Possibility of Fairness: Different Value Systems Require Different Mechanisms for Fair Decision Making» en Communications of the ACM vol. 64 No 4, 4/2021.

  • 13.

Sarah Myers West, Meredith Whittaker y Kate Crawford: «Discriminating Systems: Gender, Race and Power in AI», AI Now Institute, 4/2019.

  • 14.

Ana Inés Basco, Cecilia Lavena y Chicas en Tecnología: «Un potencial con barreras. La participación de las mujeres en el área de Ciencia y Tecnología en Argentina», Nota Técnica No IDB-TN-01644, bid, 2019.

Sardinas y arenques, entre los peces en riesgo de extinción a causa del cambio climático

El calentamiento de las aguas hará más pequeñas a esas especies y reducirá su capacidad de trasladarse a entornos adecuados, señalan expertos

 

Muchos peces que se consumen de manera común podrían enfrentarse a la extinción, ya que el calentamiento de los océanos aumenta la presión sobre su supervivencia y obstaculiza su capacidad de adaptación.

Una nueva investigación sugiere que peces como las sardinas y los arenques tendrán dificultades para seguir el ritmo acelerado del cambio climático.

El estudio, publicado en Nature Climate Change, también proporciona la primera evidencia para contrarrestar la teoría de que la disminución del movimiento resultará en más especies, al sugerir lo contrario.

Chris Venditti, biólogo evolutivo de la Universidad de Reading y coautor del estudio, explicó en un comunicado: “El calentamiento de las aguas es un doble golpe para los peces, ya que no sólo hacen que evolucionen a un tamaño más pequeño, sino también reducen su capacidad para trasladarse a entornos más adecuados.

“Nuestra investigación respalda la teoría de que los peces se volverán más pequeños a medida que los océanos se calientan bajo el cambio climático, pero revela la preocupante noticia de que tampoco podrán evolucionar para hacer frente tan eficientemente como se pensó en un principio. Con la temperatura del mar que aumenta más rápido que nunca, los peces se quedan atrás en términos evolutivos y luchan por sobrevivir.

Esto tiene serias implicaciones para todos los peces y nuestra seguridad alimentaria, ya que muchas de las especies que comemos podrían volverse cada vez más escasas o incluso inexistentes en las próximas décadas.

El estudio, dirigido por el Centro de Estudios Avanzados en Zonas Áridas (Ceaza), en Chile, y la Universidad de Reading, en Reino Unido, utilizó análisis estadísticos de un gran conjunto de datos de especies de peces distribuidas globalmente para estudiar su evolución durante los pasados 150 millones de años. Proporciona la primera evidencia sólida de cómo las fluctuaciones históricas de la temperatura global han afectado la evolución de estas especies.

Se centró en los Clupeiformes, grupo muy diverso que se encuentra en todo el mundo y que incluye especies importantes para la pesca, como la anchoa, los arenques del Atlántico y del Pacífico, así como las sardinas japonesa y sudamericana. Sin embargo, los hallazgos tienen implicaciones para todos los peces.

Hasta ahora, los peces sólo han tenido que lidiar con un aumento medio máximo de la temperatura del océano de alrededor de 0.8 grados Celsius por milenio. Esto es mucho más bajo que las tasas de calentamiento actuales informadas por la Administración Nacional Oceánica y Atmosférica de 0.18 por década desde 1981.

Los hallazgos respaldan la expectativa de los científicos de que los peces generalmente se volverán más pequeños y se moverán menos a medida que el mundo se calienta, debido a que tienen que aumentar su metabolismo y, por tanto, necesitan más oxígeno para mantener sus funciones corporales. Esto afectará a las especies pequeñas, porque las más grandes pueden viajar distancias más largas debido a sus mayores reservas de energía, mientras los más pequeñas son menos capaces de buscar nuevos entornos con condiciones favorables a medida que cambia el clima.

Sin embargo, la investigación contradice la suposición de que un aumento en los peces más pequeños significará que surjan más especies nuevas debido a la concentración de variaciones genéticas en las áreas locales.

Los científicos encontraron que las aguas más cálidas conducirían al desarrollo de menos especies nuevas, lo que les robaría a los peces otra de sus armas claves para hacer frente al cambio climático.

Jueves, 12 Agosto 2021 06:17

Banalidad y razón

Banalidad y razón

Hoy es posible pensar que realizar una lectura de la sociedad contemporánea implica en cierto sentido dejar de lado una mirada meramente teórica de los fenómenos que día a día allí se desarrollan. Puesto que es el impulso emocional y el beneficio capitalista los elementos que estructuran gran parte cada una de las decisiones que se toman e inclusive de los caminos que se abordan desde el desarrollo tecnológico y científico. 


Cada vez se está más cerca de dar un mayor manejo a las células madre en busca del rejuvenecimiento del cuerpo, buscando prácticamente una vida en eterna belleza física; sin embargo, cuando se habla del abordaje que los laboratorios ofrecen para el tratamiento de las enfermedades llamadas "huérfanas", no deja de ser común la respuesta de una baja rentabilidad de dichos procesos.

Así pues, no existe una idea general del bienestar humano en función de la racionalidad, por el contrario, lo efímero aquí rodea principalmente aquello que puede ser masivo, rentable, económicamente importante. Si bien un ejemplo de ello es el manejo de las células madre y el desarrollo farmacológico, así es posible hallar otros tantos fenómenos en los que la banalidad triunfa sobre la razón, definiéndose así como una razón meramente instrumentalizada para la producción de valor, riqueza y algo de estupidez.

Ahora bien, ¿Qué lectura teórica se le puede dar a una sociedad impulsada por la emoción y el impacto de la moda en toda su expresión? ¿Será posible aplicar las lecturas psicoanalíticas de Freud o Lacan? ¿Pueden los teóricos del pasado afirmar la existencia de una patología mental común a todo aquél que se siente cómodo en el capitalismo? Muchos intentan comprender la razón de lo que ocurre, pues dicha inquietud hace parte de la naturaleza de algunos, sin embargo, la naturaleza de la mayoría parece fundamentarse en existir sin realizarse la más mínima pregunta a lo largo de su vida y en esto parece que falló rotundamente Descartes, no es "pienso luego soy", en la actualidad pareciera ser "posteo, recibo like, luego soy", la duda metódica ya no puede ser más el fundamento de la razón, en el estado en el que se encuentra la sociedad ha de existir una nueva mirada que instaure el valor de la existencia virtual, el valor del like, el empoderamiento del cuerpo ya no a través de la mente sino de las tetas y el culo como continentes de la silicona.

Así parece que la teoría está mandada a recoger, los discursos elaborados, comienzan a perder popularidad frente a la cantidad de likes que puede tener un cuerpo transformado a la luz de unas miradas estéticas antinatura. Pues la belleza eterna es más buscada que ls verdad y el saber se configura como relevante en función del valor económico que pueda tener. En definitiva la banalidad de la existencia humana está llegando a niveles que ni el más hedonista de los griegos hubiera podido imaginar. Todo se reduce a que una imagen vale más que mil palabras.

Publicado enSociedad