El advenimiento de la inteligencia artificial, que promete enormes beneficios para la sociedad del futuro, nos llena de ansiedad y temores.<\/p>\n
Nos maravillamos con los nuevos desarrollos y aplicaciones en la salud, el transporte y las finanzas, al mismo tiempo que nos atemorizamos por el efecto disruptivo de las nuevas tecnolog\u00edas en los mercados de trabajo, el comercio y la industria.<\/p>\n
Tratamos tales eventos como si fueran independientes y ajenos a nuestra influencia. Tal vez sea hora de cambiar esa actitud por un enfoque menos emocional y m\u00e1s razonable, identificando los factores cr\u00edticos sobre los que debemos actuar.<\/p>\n
Los pilares de la inteligencia artificial incluyen: a) Big Data (grandes cantidades de datos recolectados en la web, a trav\u00e9s de plataformas como Facebook, Instagram, YouTube y otras); b) algoritmos y c) Deep Learning (que estructura esos algoritmos en capas, creando una \u00abred neuronal artificial\u00bb para aprender y tomar decisiones aut\u00f3nomas)<\/p>\n
Los \u201cdatos\u201d que generamos cuando elegimos entre opciones ofrecidas por las plataformas utilizadas en la web son \u201cminados\u201d por algoritmos (revelando un perfil personal de sexo, edad, preferencias pol\u00edticas, morales, etc.) que luego permiten a las m\u00e1quinas \u201caprender\u201d a predecir resultados.<\/p>\n
Es as\u00ed como un hombre se enter\u00f3 que su joven hija estar\u00eda embarazada, seg\u00fan Yuval Harari. Ella comenz\u00f3 a recibir ofertas para embarazadas del centro comercial que frecuentaba. Consultada por sus padres, neg\u00f3 tal situaci\u00f3n, honestamente. Presentaron entonces una queja a la direcci\u00f3n del centro comercial, solo para enterarse, semanas despu\u00e9s, que su hija realmente estaba embarazada.<\/p>\n
\u00bfPueden usarse nuestros datos de una manera que nosotros no autorizamos? M\u00e1s all\u00e1 de los dolores de cabeza familiares de la joven mencionada, los \u201cdatos\u201d son una fuente de riqueza extraordinaria en el siglo XXI.<\/p>\n
Los datos son en la era de la informaci\u00f3n lo mismo que fue la tierra para las sociedades agr\u00edcolas o las m\u00e1quinas para la era industrial. Las empresas \u201cconducidas-por-los-datos\u201d crecen 8 veces m\u00e1s r\u00e1pido que el PBI global. Es hora de proteger la \u201cpropiedad\u201d de esos datos, preservando la \u201criqueza\u201d de quienes los generan.<\/p>\n
El libro \u201cArgentina 4.0\u201d (2013) anuncia el surgimiento de una \u201cNueva Econom\u00eda\u201d, que traer\u00e1 consigo nuevas reglas y regulaciones. Para creerlo basta ver la nueva legislaci\u00f3n de la Uni\u00f3n Europea sobre protecci\u00f3n de datos (2018). \u00bfHan debido ya autorizar a sus plataformas habituales a usar sus datos para accederlas en Europa? La legislaci\u00f3n plantea que los datos son de la persona que los genera.<\/p>\n
Sin embargo, su valor cotiza en la medida en que los algoritmos los utilizan en grandes vol\u00famenes, de manera \u201cagregada, para alimentar los procesos de \u201cDeep\u201d o \u201cMachine Learning\u201d.<\/p>\n
All\u00ed radica otro gran problema. Los \u201cdatos\u201d que generamos cargan nuestros prejuicios y dem\u00e1s patrones culturales. Al basarse en ellos, los procesos de inteligencia artificial los reproducen y amplifican.<\/p>\n
Los algoritmos deciden, basados en las preferencias que revelamos al interactuar en la web, cual ser\u00e1 la pr\u00f3xima pel\u00edcula sugerida por Netflix o el siguiente video ofrecido en YouTube. No obstante, el uso masivo de los mismos presentar\u00e1 disyuntivas m\u00e1s complejas.<\/p>\n
Lideres pol\u00edticos culpan a los algoritmos de segmentar sus propuestas mostr\u00e1ndolas solo a quienes ya simpatizan con ellas, impidi\u00e9ndoles captar nuevos electores<\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 pasa cuando una empresa ha contratado m\u00e1s programadores masculinos que femeninos, por ejemplo, y decide recurrir a la inteligencia artificial para los nuevos reclutamientos? Seg\u00fan la experta Kriti Sharma, el algoritmo inferir\u00e1 que los hombres son mejores que las mujeres en ese campo, basado en las preferencias pasadas de la compa\u00f1\u00eda. Recomendar\u00e1 hombres primero, entonces, para nuevas contrataciones.<\/p>\n
Se trata de conductas inaceptables, que no tolerar\u00edamos si fueran ejecutada por humanos. No hay porqu\u00e9 aceptarlas de algoritmos.<\/p>\n
Habr\u00e1 que trabajar sobre la \u201ccaja negra\u201d de los procesos de \u201cMachine Learning\u201d y sobre las redes neuronales artificiales de \u201cDeep Learning\u201d para impedir que sus predicciones perjudiquen la vida de la gente. \u00bfTenemos idea de cuantas decisiones \u2013 tales como la prima de seguro que pagaremos o nuestra calificaci\u00f3n de cr\u00e9dito \u2013 son tomadas por algoritmos cada d\u00eda basados en nuestro sexo, raza o religi\u00f3n?<\/p>\n
En t\u00e9rminos de la charla TED de Zeynet Tuvekci: \u201cno podemos tercerizar nuestras responsabilidades morales en m\u00e1quinas\u201d; la inteligencia artificial \u201cno nos libera de las responsabilidades \u00e9ticas\u201d.<\/p>\n
Woody Allen dice que le interesa el futuro porque all\u00ed pasar\u00e1 el resto de su vida. A mi gusta agregar que tenemos la oportunidad de dise\u00f1arlo. Hag\u00e1moslo. La inteligencia artificial no puede ni debe replicar ni amplificar prejuicios humanos. Regulemos la propiedad de los datos que utiliza y la \u00e9tica de los algoritmos que gobiernan su proceso de aprendizaje<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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