“Un algoritmo es un conjunto de instrucciones diseñadas para resolver un problema concreto. Pero cuando los algoritmos son opacos, ya no sabemos cuál es el problema que intentan resolver”
El enemigo conoce el sistema, Marta Peirano (pág. 132)
Ocho de la mañana del lunes. En una hora tienes que estar en el trabajo, y antes de eso debes ducharte, desayunar, tirar la basura y recoger a un compañero. El cerebro, falto de cafeína, intenta optimizar una cadena de acciones para resolver el problema de realizar todo eso y entrar por la puerta de la empresa puntualmente. Hay muchas posibilidades, pero siempre tratarás de escoger la más eficiente. En esencia, cuando diseñas esa cadena de acciones optimizada estás ejecutando un algoritmo.
Según la definición de la Real Academia Española (RAE), un algoritmo es un conjunto ordenado y finito de operaciones que permite hallar la solución a un problema. Así, el algoritmo procesa unos datos de entrada -input- y va siguiendo las instrucciones establecidas para resolver cada una de las partes en las que se descompone y obtener un resultado final -output-. Esto serían, por ejemplo, las reglas que todos conocemos para realizar una multiplicación o división.
Tipos de algoritmos
Más que tipos de algoritmos deberíamos pensar en diferentes modos de representarlos. Desde sencillos esquemas hasta código de programación, la representación varía según la complejidad y el uso que se le da. Los créditos bancarios, la información que nos llega a través de nuestro gestor de noticias o la búsquedas y compras que realizamos están regidas por estos elementos para regular el precio y determinar cuánto es el máximo que una persona puede pagar atendiendo a ciertos parámetros (sexo, lugar de residencia, ingresos, ideas políticas…)
Los algoritmos están presentes en todos los ámbitos y su complejidad ha crecido en combinación con la inteligencia artificial en un intento por facilitarnos la vida. Existen algoritmos probabilísticos, cotidianos, de escalada… Dejamos en sus manos cálculos y decisiones que para nosotros serían imposibles de realizar. Sin embargo, a pesar de que año tras año van aprendiendo más sobre nuestros procesos de toma de decisiones, hay zonas grises que los algoritmos no pueden resolver porque no han desarrollado empatía o sentimientos, cualidades puramente humanas
“El machine learning se usa para automatizar cosas que no sabemos cómo funcionan exactamente. Las que hacemos por ‹‹instinto››”
El enemigo conoce el sistema, Marta Peirano (pág. 139)
Los datos históricos de los que disponen entidades, instituciones gubernamentales y empresas no pueden ofrecer una visión clara de la realidad más allá del covid, por lo que multitud de decisiones que están relegadas a los algoritmos no serían justas o eficientes. ¿Puede un algoritmo comprender la personalidad de un humano y calcular su capacidad creativa o su fuerza de voluntad para sobreponerse a una crisis? A lo mejor es el momento de mirar más allá de las previsiones realizadas por estos elementos y dejarse guiar por la intuición, cualidad de la que por el momento carecen. Cuestión aparte es la propia opacidad de sus códigos, casi imposible de ser obtenido por el común de los mortales desde estas instituciones que los usan y que deciden sobre la vida de multitud de ciudadanos
Cómo interpretar la información que traen
“Una de las fantasías que derivan de esta manera de ver el mundo es que podremos tomar al fin las decisiones perfectas, tener ‹‹la mano de Dios››. La otra, es que las implementaciones tecnológicas son intrínsecamente mejores que las que toman los humanos (…) La máquina es impoluta y digna de confianza, eficiente y discreta. Siempre ejecuta las órdenes de la misma manera, no se cansa ni se distrae ni pierde la motivación. (…) Con este planteamiento, las instituciones y empresas han ido delegando trabajo a las máquinas (…) usando algoritmos como tapadera para tomar decisiones ‹‹políticamente responsables››, dando a entender que las máquinas tomarían decisiones justas y racionales basadas en principios de eficiencia”
El enemigo conoce el sistema, Marta Peirano (pág. 132)
La dificultad que presentan los algoritmos utilizados por las compañías que conocemos es que han ido aumentando su complejidad e interfiriendo unos con otros, por lo que no se sabe con certeza cómo funcionan. El algoritmo de Facebook está pensado para que el tiempo de permanencia en la página sea mayor. Con el lanzamiento de Edgerank en el 2018, la red social priorizó la interacción con amigos y familia sobre las marcas, y premió la creación de contenido propio. Pero una de las consecuencias que trajo esta nueva revisión ha sido que los usuarios dejamos de ver los posts más recientes o de todos nuestros amigos, quedando exclusivamente aquellas informaciones que el algoritmo entiende que son más próximas a nosotros en base a unos criterios determinados por nuestras acciones en la plataforma (gustos, ideas, etc.) El gran problema que presenta todo esto es que en última instancia nos rodeamos solamente de las ideas más afines a nosotros y desaparecen las que difieren -o en el peor de los casos, se nos muestran ideas completamente opuestas a través de informaciones con una procedencia bastante cuestionable-, impidiendo el intercambio de conocimiento e ideas para conformar una visión completa sobe un tema.
Teniendo en cuenta que una gran proporción de la población recibe información a través de esta plataforma, esto puede derivar en una mayor polarización de las corrientes de opinión y llegar a la desinformación y a la visión sesgada sobre cualquier tema, impidiendo el entendimiento con nuestros semejantes, fomentando el odio y la dificultad para formar una opinión propia fundamentada -y, en última instancia, aprender y mejorar día a día-. La solución pasaría por buscar la diversidad informativa y no quedarse con lo primero que nos llega al timeline, además de impulsar el intercambio de opiniones diferentes para continuar avanzando como individuos y como sociedad.
P.D: Marta Peirano, la autora del libro que menciono en este texto, es periodista y escritora. Lleva vinte anos investigando sobre tecnologías, información y poder. Tiene una charla muy interesante en TEDx que puedes ver aquí