Transfobia Algorítmica

Abstract

Este artigo aborda o impacto da inteligência artificial (IA), em particular da visão de máquina, na identificação de gênero, destacando desafios e implicações para pessoas de gêneros dissidentes, entendidos, neste trabalho, como indivíduos que divergem do regime binário de generificação de corpxs enquanto homens ou mulheres (PRECIADO, 2018). O cerne do problema reside na análise de características faciais e padrões visuais para identificar o gênero, uma prática que, frequentemente, se baseia em padrões binários, exclui e marginaliza pessoas cujas identidades de gênero transcendem essas normas. A consequência desse viés é a perpetuação da transfobia algorítmica, em que máquinas, ao serem programadas para interpretar o gênero, podem negligenciar e excluir indivíduos que não se identificam com o sexo atribuído ao nascimento. Nesse sentido, propomos a análise de casos de transfobia algorítmica por meio de uma pesquisa exploratório-descritiva que abarca relatos on-line de agressões relacionadas à imagem de pessoas trans* em plataformas digitais. O estudo explora uma variedade de fontes, como notícias, blogs e canais de reclamação, entre 2020 e 2022. A análise identifica categorias emergentes, abordando a discriminação relacionada à imagem de pessoas trans*. O referencial teórico abarca discussões sobre identidades de gênero (FOUCAULT, 1978; SALIH, 2012; BUTLER, 2018; SOUZA 2022); pós-digital, plataformas e visão de máquina (DJICK; POELL; WALL, 2018; SILVA, 2021; STORM, 2021; KAUFMAN, 2022; SHIH, 2023). Os resultados destacam a persistência da transfobia no Tinder, com exclusões arbitrárias de contas de pessoas trans*. Denúncias no Reclame Aqui revelam inconsistências nas políticas do Instagram, evidenciando transfobia estrutural. O uso do reconhecimento facial levanta preocupações sobre discriminação algorítmica, destacando a necessidade de regulamentação. A pesquisa ressalta a urgência de ações para combater a discriminação sistêmica e propõe o abandono da rotulação de gênero em sistemas de IA para promover equidade.