AI Ancestral Wisdom
Preservación y Gobernanza de Saberes Vivos del Totonacapan y Otras Culturas
1. Propósito del Programa
AI Ancestral Wisdom preserva y documenta saberes vivos —lengua, prácticas, memoria y contexto— del Totonacapan y otras culturas, preparándolos de forma responsable hacia nuevas tecnologías. Prioriza la autenticidad desde el origen y el beneficio cultural colectivo, sin fines comerciales, con uso educativo e investigador verificable por portadores de saber.
2. Reconocimiento y Validación
El programa aplica los estándares de Reconocimiento, Validación y Acreditación (RVA) de aprendizajes no formales e informales de la UNESCO, haciendo que el conocimiento ancestral sea visible, valorado y comparable en contextos académicos y de aprendizaje permanente.
3. Gobernanza de Datos y Ética
La gobernanza de datos se rige por los principios CARE (beneficio colectivo, autoridad para controlar, responsabilidad y ética), integrados con FAIR para asegurar consentimiento libre, previo e informado, trazabilidad cultural y paradata. Se evita la caricaturización o simplificación de prácticas culturales en cualquier aplicación tecnológica.
4. Desafíos y Evaluación de IA
Una línea del programa “desafía” sistemas de IA mediante tareas de aprendizaje y evaluación en lenguas y culturas fuera del ámbito dominante —por ejemplo, el totonaco— para analizar si los modelos entienden y explican con fidelidad cultural o solo repiten patrones generalistas. Se aplican buenas prácticas de evaluación en contextos de bajo recurso y uso de proverbios o expresiones locales.
5. Marcos y Referencias Internacionales
El enfoque se alinea con iniciativas como Indigenous Protocol and AI, que promueven el diseño ético centrado en las comunidades. También toma como referencia experiencias de repositorios curatoriales indígenas como Te Hiku Media (maorí), ejemplo internacional de gobernanza comunitaria de datos culturales.
6. Alineación Regulatoria
El programa se ajusta a los Principios de IA de la OCDE (derechos humanos, transparencia, robustez y responsabilidad) y al AI Act europeo, que refuerza la evaluación de impacto en derechos fundamentales y documentación técnica para una gobernanza responsable, especialmente en contenidos sensibles.
7. Recolección de Datos y Aplicación
La recolección mínima de datos (foto y video móvil no intrusivo) busca construir bases auténticas, trazables y auditables para la preservación y evaluación educativa. Los Challenges de IA se diseñan para reflejar diversidad legítima, evitar sesgos y mantener la riqueza cultural sin homogenizarla.
8. Articulación Institucional
The Integral Management Society lidera investigación básica en inteligencia artificial y marcos metodológicos para evaluación y gobernanza de sistemas, asegurando que el programa se mantenga alineado con estándares internacionales y herramientas de confianza promovidas por organismos multilaterales.