{"id":11800,"date":"2018-09-14T08:31:21","date_gmt":"2018-09-14T14:31:21","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=11800"},"modified":"2018-09-14T09:04:54","modified_gmt":"2018-09-14T15:04:54","slug":"los-peligros-de-un-mundo-de-algoritmos-cotillas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/sociedad\/los-peligros-de-un-mundo-de-algoritmos-cotillas\/","title":{"rendered":"Los peligros de un mundo de algoritmos cotillas"},"content":{"rendered":"<p>Seguimos desgranando\u00a0el proyecto m\u00e1s cenizo\u00a0de la Universidad de Princeton: cuatro escenarios de ficci\u00f3n en los que los tejemanejes de la inteligencia artificial se nos podr\u00edan ir de las manos. En\u00a0el primer cap\u00edtulo, una\u00a0<em>app<\/em>\u00a0de salud con delirios de grandeza se pasaba los derechos de los usuarios por el bot\u00f3n de cerrar sesi\u00f3n. En esta nueva entrega conoceremos\u00a0la historia de la\u00a0<em>app<\/em>\u00a0Epimetheus, un sistema de reconocimiento de sonidos que no supo parar a tiempo.<!--more--><\/p>\n<p>Empecemos por la moraleja:<\/p>\n<ol class=\"en_contenido\">\n<li><strong>Insensibilidad cultural<\/strong>. Si te ciega el inter\u00e9s comercial y el ansia de expansi\u00f3n podr\u00eda escap\u00e1rsete el hecho de que tu producto, creado para el mercado americano y entrenado en las sutilezas del ingl\u00e9s, ignora las normas culturales de otros lugares.<\/li>\n<li><strong>Categorizaci\u00f3n da\u00f1ina<\/strong>. Las etiquetas no son inocuas, sobre todo cuando se emplean para clasificar personas. Y menos inofensivas son cuando el resultado del etiquetado se utiliza para tomar decisiones.<\/li>\n<li><strong>Usos imprevistos<\/strong>. Aunque tus intenciones sean buenas, debes tener en cuenta los desprop\u00f3sitos morales y legales que podr\u00edan producirse si tu sistema cae en malas manos.<\/li>\n<\/ol>\n<section id=\"sumario_1|html\" class=\"sumario_html centro\"><a name=\"sumario_1\"><\/a><\/p>\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/i.giphy.com\/27EhcDHnlkw1O.gif\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<ul class=\"en_contenido\">\n<li><strong>\u00c9rase una vez Epimetheus<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Empez\u00f3 por lo normal para los algoritmos de reconocimiento de sonido: identificar canciones, anuncios&#8230; Luego pas\u00f3 a identificar se\u00f1ales m\u00e1s sutiles. Identificaba a los actores por sus voces. Distingu\u00eda hasta los cambios de la marea. Sometido al audio de unos dibujos animados, identificaba al actor de doblaje, aunque estuviera interpretando personajes de edades y g\u00e9neros distintos.<\/p>\n<p>La\u00a0<em>app<\/em>\u00a0ten\u00eda sentido hasta en investigaci\u00f3n: sus aplicaciones iban desde la identificaci\u00f3n del canto de un p\u00e1jaro hasta la monitorizaci\u00f3n del cambio ecol\u00f3gico en ubicaciones remotas.<\/p>\n<p>Epimetheus lo escuchaba todo. Y no se quedaba ah\u00ed: sacaba sus conclusiones. Por ejemplo, una vez identificada una persona, la\u00a0<em>app<\/em>\u00a0completaba los resultados con informaci\u00f3n personal, entradas enciclop\u00e9dicas y otras fuentes relevantes. \u00bfQu\u00e9 pod\u00eda salir mal?<\/p>\n<section id=\"sumario_2|html\" class=\"sumario_html centro\"><a name=\"sumario_2\"><\/a><\/p>\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/i.giphy.com\/11xQdBeUt8dPA4.gif\" \/><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<ul class=\"en_contenido\">\n<li><strong>Tonto, ciego, sordomudo<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Los problemas empezaron cuando Sybel puso a prueba el sistema con su voz. Pese a que hab\u00eda nacido como un hombre, en el sentido biol\u00f3gico, acababa de pasar por una operaci\u00f3n de reasignaci\u00f3n de sexo y ahora se identificaba psicol\u00f3gica y p\u00fablicamente como una mujer. Sin embargo, Epimetheus reconoc\u00eda a Sybel como un var\u00f3n y, por si fuera poco, completaba sus resultados enlazando v\u00eddeos suyos previos a la transici\u00f3n.<\/p>\n<section id=\"sumario_3|html\" class=\"sumario_html derecha\">\n<div class=\"sumario__interior\">\n<div class=\"sumario-texto\">\n<blockquote><p>\u00bfEs cero el \u00fanico margen de error aceptable?<\/p><\/blockquote>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<p>Por un lado, errores como este pueden hacer que las personas transg\u00e9nero no se sientan respetadas por quienes son. Por otro, verse p\u00fablicamente identificadas en funci\u00f3n de su sexo biol\u00f3gico puede convertirles en blancos de acoso. Adem\u00e1s, este primer traspi\u00e9 coincidi\u00f3 con la aparici\u00f3n de una multinacional tecnol\u00f3gica especialmente interesada en adquirir Epimetheus. La potencial adopci\u00f3n masiva de la\u00a0<em>app<\/em>\u00a0incrementar\u00eda notablemente los incidentes como el de Sybel.<\/p>\n<p>Un margen de error del 0,016% podr\u00eda parecer desde\u00f1able, pero aplicados a escalas globales se ver\u00eda amplificado y causar\u00eda da\u00f1os notables en colectivos que ya tienen suficientes problemas. \u00bfEs cero el \u00fanico margen de error aceptable?<\/p>\n<ul class=\"en_contenido\">\n<li><strong>Parches<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<p>Despu\u00e9s de probar, sin \u00e9xito, distintas aproximaciones al problema de clasificaci\u00f3n, el equipo de investigaci\u00f3n de Epimetheus se vio obligado a dar un paso atr\u00e1s: se eliminaron las etiquetas que pod\u00edan producir resultados insultantes o da\u00f1inos para ciertos colectivos. Epimetheus dej\u00f3 de diferenciar entre g\u00e9neros al identificar voces.<\/p>\n<p>Esta soluci\u00f3n no tuvo la mejor de las acogidas: algunos observadores adujeron que no se resolv\u00eda nada; m\u00e1s bien se borraba del mapa una comunidad que ha luchado duramente por hacerse ver y o\u00edr. Lo ideal habr\u00eda sido, reclamaban, un esfuerzo mayor para eliminar el margen de error para voces transg\u00e9nero.<\/p>\n<p>Ante esta cr\u00edtica los investigadores argumentaron que el desarrollo de nuevas tecnolog\u00edas va inevitablemente acompa\u00f1ado de una curva de aprendizaje y que las compa\u00f1\u00edas tecnol\u00f3gicas necesitan espacio para experimentar.<\/p>\n<ul class=\"en_contenido\">\n<li><strong>\u00bfC\u00f3mo lo ve Princeton?<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n<ol class=\"en_contenido\">\n<li><strong>Derechos.<\/strong>\u00a0&#8220;En los casos en que las consecuencias de un error pueden constituir da\u00f1os significativos, los derechos de aquellos que quedan en el lado perdedor de cierta tecnolog\u00eda tendr\u00edan que ponerse en una balanza frente a la utilidad general del sistema&#8221;.<\/li>\n<li><strong>Da\u00f1os.<\/strong>\u00a0&#8220;Nombrar a una persona y colocarla en una casilla concreta es restarle individualidad y socavar su complejidad. Cuando esa etiqueta contiene connotaciones sociales negativas o asociaciones pol\u00edticas da\u00f1inas, o cuando es una con la que el individuo no se identifica, el da\u00f1o experimentado puede ser especialmente grave&#8221;.<\/li>\n<li><strong>Neutralidad.<\/strong>\u00a0&#8220;El proceso de trazar distinciones nunca es completamente neutral [&#8230;]. Estos juicios de valor pueden influir en los valores de los humanos que utilizan Epimetheus&#8221;.<\/li>\n<li><strong>Responsabilidad posterior.<\/strong>\u00a0&#8220;Una vez que un sistema deja las manos de sus ingenieros originales, estos pueden no tener mucho que decir en c\u00f3mo se usan sus tecnolog\u00edas. En ocasiones, esto significa que sistemas que fueron dise\u00f1ados para producir fines sociales positivos se usan para fines negativos&#8221;<\/li>\n<\/ol>\n<p><strong>Fuente: Retina El Pais<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Seguimos desgranando\u00a0el proyecto m\u00e1s cenizo\u00a0de la Universidad de Princeton: cuatro escenarios de ficci\u00f3n en los que los tejemanejes de la inteligencia artificial se nos podr\u00edan ir de las manos. En\u00a0el primer cap\u00edtulo, una\u00a0app\u00a0de salud con delirios de grandeza se pasaba los derechos de los usuarios por el bot\u00f3n de cerrar sesi\u00f3n. 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