No avanzaremos si el futuro de la Inteligencia artificial perpetúa los errores del pasado. Si por cada euro que se invierte en nuevos algoritmos se invirtiera otro en regulación, habría más razones para ser optimistas sobre el porvenir.

Uno de los mayores riesgos de la inteligencia artificial es que perpetúe los errores y prejuicios del pasado, camuflándolos bajo un barniz de objetividad. Los sistemas de inteligencia artificial se entrenan a partir de datos que reflejan las decisiones que hemos tomado en el pasado. Cuando la inteligencia artificial de reclutamiento de Amazon discriminó a las mujeres, no fue porque los hombres fueran mejores candidatos para los trabajos disponibles. A través de una base de datos que contenía un historial de contratación, Amazon le enseñó a su sistema que la empresa ha preferido contratar a hombres durante los últimos 10 años. En otras palabras, el algoritmo perpetuó un prejuicio sexista que estaba grabado en los datos del pasado.

PredPol

PredPol, el sistema de inteligencia artificial utilizado por la policía en Estados Unidos, tiene problemas similares. En vez de predecir crímenes, que es lo que se supone que tendría que hacer, reproduce hábitos policiacos. Ahí donde patrulla la policía, encuentran crímenes que dan a procesar al algoritmo, que a su vez recomienda que se continúe patrullando las mismas zonas. Las áreas en donde hay mayor presencia policial, y en consecuencia más arrestos, son zonas pobladas por minorías. El resultado es que estas minorías están siendo indirectamente discriminadas.

Una de las grandes falacias asociadas al optimismo sobre el big data es creer que cuantos más datos tengamos, mejor. Habría que revisitar las palabras del poeta T. S. Eliot, que escribió: “¿Dónde está la sabiduría que hemos perdido con el conocimiento? ¿Dónde está el conocimiento que hemos perdido con la información?”. Recolectar más datos no garantiza que sean precisos, ni que estén actualizados y sean relevantes para cumplir nuestros objetivos, ni mucho menos que seamos capaces de poner esos datos al servicio de la justicia, la democracia, la igualdad y el bienestar.

Se dice que el big data va a revolucionar la ciencia. De momento, la inteligencia artificial manifiesta más estupidez que inteligencia. Entre otras muchas limitaciones, la inteligencia artificial solo es capaz de rastrear correlaciones, lo que no necesariamente nos lleva a entender mejor las relaciones de causa y efecto que gobiernan la realidad. El que los algoritmos detecten correlaciones es otro elemento que los hace resistentes a reconocer o impulsar cambios. Dos elementos que han estado correlacionados en el pasado (por ejemplo, ser mujer y tener un trabajo mal pagado) no tienen por qué estar correlacionados en el futuro, pero si nuestros algoritmos nos llevan a actuar como si las correlaciones fueran una verdad objetiva e inmutable, es más probable que la inteligencia artificial no genere predicciones neutrales, sino profecías autocumplidas.

Fuente: ElPais

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