¿Cómo de listo es un algoritmo?

No quiero desilusionarles, pero la distopía de una humanidad esclavizada por los robots es algo prematura.

La pasada primavera se situó entre los superventas de Amazon Una invitación al gran despertar. Este ensayo promueve la teoría conspiratoria conocida como QAnon, según la cual el mundo estaría gobernado por una secta de pedófilos que violan niños y luego se los comen (sic) y de la que Trump habría venido a librarnos. “Al auge del libro contribuyó en buena medida el que el gigante del comercio electrónico lo incluyera en su carrusel de sugerencias”, explica Zeynep Tufekci en Wired. Y se pregunta: “¿Por qué recomienda semejante título Amazon?”

Una posibilidad es que Jeff Bezos sea miembro de la organización satánica, que presenta en su selecta nómina a otros sospechosos habituales: Hillary Clinton, Barack Obama y George Soros. Pero hay otra interpretación más plausible y que tiene que ver con la (mal) llamada inteligencia artificial.

Muchas personas están alarmadas por cómo las plataformas digitales utilizan los algoritmos para manipularnos. “Ya conocen nuestras preferencias mejor que nosotros”, sostiene en El País la economista Mariana Mazzucato. Este tipo de afirmaciones nunca dejarán de sorprenderme. ¿Cómo puede una máquina saber lo que quiero cuando ni yo mismo lo sé? El propio diario que publica el artículo de Mazzucato lleva una década perdiendo lectores. ¿Por qué no aprovecha el big data, el deep learning y el blockchain para “empujarnos a hacer cosas que [le] produzcan todavía más valor” y levanta así su desfalleciente audiencia?

No quiero desilusionarles, pero la distopía de una humanidad esclavizada por los robots es algo prematura. Luc Julia, uno de los creadores de Siri, publicó este verano La inteligencia artificial no existe. No discute que el aprendizaje automático sea fantástico, pero poco tiene que ver con lo que hace una mente. Esta es bastante más eficiente. AlphaGo, el ordenador de Google que derrotó al campeón mundial de Go, consume 440 kilovatios por hora, mientras que el cerebro funciona con 20 vatios. Así y todo, para que un programa identifique un gato con un acierto del 95% hay que alimentarlo antes con 100.000 imágenes de gatos. A un niño le basta ver dos para no volver a equivocarse.

Cualquiera suscriptor de Netflix estará familiarizado con su frustrante método de sugerencias. Lo mismo reza para eBay. La razón es que las estrategias que usan no son muy sofisticadas. Una de ellas se basa en el siguiente silogismo: Fulano se interesó por A y B y Mengano se ha interesado por A, luego Mengano quiere B. Es una lógica llena de goteras, que nos arrastra hacia los mismos libros, las mismas series y los mismos sitios y que no revela un ingenio especialmente agudo. Al contrario. “Es muy inocente”, dice la ingeniera informática Rocío Cañamares. “Ve que te gusta una cosa y te ofrece más y más de lo mismo”.

Otra estrategia consiste en recomendar tendencias emergentes. No se trata de promover sin más lo que genera tráfico. “Cada día”, dice Tufecki, “se desarrollan en la red multitud de conversaciones sobre las Kardashian”, pero forman parte de la rutina ciberespacial. Lo relevante es lo que la rompe. Eso es lo que rastrean sin descanso las máquinas y hay que reconocer que se han vuelto bastante eficientes en la detección de cambios de patrón. El problema es que los humanos lo sabemos y hemos aprendido a fabricarlos. Durante la Primavera Árabe, los activistas se confabulaban para lanzar una etiqueta simultáneamente y Twitter no tardaba en alertar a todos sus suscriptores de la última moda.

Con el ensayo de QAnon pasó algo parecido: abusaron del pobre algoritmo. “Si un número suficiente de adeptos abrió el monedero de forma coordinada, Amazon tomaría nota y empezaría a promocionar el libro”, observa Tufecki.

Como dice mi mujer cada vez que recibe el anuncio de una pomada para alargar el pene: “A este paso, los robots nunca van a dominar el mundo”.

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