Tema
Lenguas, traducción y mundos
Investigaciones sobre lenguas, traducción, documentación lingüística y los mundos que los modelos no pueden reducir a datos.
- Radar
Quién define, quién escucha, quién aprende
Tres desarrollos recientes en Tayikistán, Kazajistán, Kirguistán y Uzbekistán muestran que incorporar una lengua a la inteligencia artificial también redistribuye autoridad, capacidad de escucha y trabajo de datos.
- Radar
Antes del modelo está la escuela
Cuatro señales desde Chile y Uruguay sobre las instituciones que convierten lenguas, territorios y memorias en datos antes de que intervenga un algoritmo.
- Radar
Permanecer también es una forma de movimiento
Una lengua documentada más allá de su hablante fluido, una antigua prisión convertida en archivo y unas comunidades que permanecen bajo presión climática muestran que quedarse no equivale a estar inmóvil. La permanencia distribuye trabajo, cuidados, memoria, autoridad y posibilidades de futuro.
- Radar
Quién administra lo visible
Tres iniciativas sobre datos lingüísticos indígenas, patrimonio audiovisual y kiswahili muestran que la visibilidad nunca es una simple exposición. Depende de reglas sobre acceso, formato, calidad y autoridad, y esas reglas condicionan también la inteligencia artificial que puede construirse después.
- Radar
Quién cobra cuando el kiswahili se convierte en dato
DataHive Africa ensaya en Tanzania una infraestructura lingüística basada en contribuciones remuneradas, revisión comunitaria y consentimiento. El proyecto permite observar quién habla, quién valida y cómo se reparte el valor cuando una lengua cotidiana entra en la inteligencia artificial.
- Radar
La tecnología llega después
Tres casos muestran que la inteligencia artificial no comienza con el modelo. Antes de entrenarlo, instituciones y comunidades ya han decidido cómo se escribe una lengua, qué capacidades cuentan como trabajo y qué prácticas pueden circular como patrimonio.
- Radar
Kwe’sx uma kiwe îtxi
Un intérprete de Nasa Yuwe muestra el potencial del procesamiento del lenguaje natural y abre una cuestión decisiva sobre quién gobierna los datos cuando una lengua indígena entra en la inteligencia artificial.
- Radar
La radio habla, la aguja recuerda y la nube extrae
Namibia y la Amazonía colombiana muestran que proteger una lengua o sanar un territorio también exige decidir qué puede convertirse en dato, qué debe permanecer fuera de la máquina y qué materiales sostienen la inteligencia artificial.
- Nota
Cinema ParAIso
La inteligencia artificial está cambiando la producción audiovisual, pero el debate no se limita a las imágenes generadas. Afecta al trabajo, los archivos, las lenguas, los derechos, la representación y el poder de decidir qué historias circulan.
- Radar
Lengua Kiswahili e infraestructuras globales de traducción
Radar de antropología social y cultural sobre lengua Kiswahili, modelos lingüísticos africanos, IA, memoria, patrimonio y clasificación global.
- Radar
Quién puede nombrar, cobrar y transmitir
De la consulta indígena en México a las regalías culturales en Ruanda y la formación en lengua tamu en Nepal, tres procesos muestran que la cultura sigue viva cuando existen condiciones políticas, económicas y pedagógicas para sostenerla.
- Radar
Una universidad que hizo lugar: antropología social y cultural en la UPV/EHU
Un homenaje a la antropología de la UPV/EHU: género, cuerpo, lengua, arte y memoria para pensar la inteligencia artificial.
- Radar
Lenguas, fronteras y bosques. Quién tiene derecho a pertenecer
Tres escenas conectadas por una misma pregunta antropológica. Quién puede nombrar, habitar y cuidar un territorio.
- Radar
Marisol de la Cadena y los mundos que no caben
Futuros indígenas, lenguas en riesgo y cuerpos patrimonializados en el número de junio de American Anthropologist, el recuento más completo hasta la fecha sobre restos humanos en instituciones británicas y el ingreso de Marisol de la Cadena en la American Academy of Arts and Sciences: qué hace la antropología con lo que los marcos dominantes no saben tratar, y qué dice eso sobre una IA que clasifica, traduce y normaliza.
- Ensayo
No basta con que hable
Lingüística, antropología e inteligencia artificial. Por qué la IA no es una mente aislada, sino un ensamblaje de signos, infraestructura y experiencia social que conviene desfetichizar.