{"id":2422,"date":"2019-12-30T16:28:30","date_gmt":"2019-12-30T16:28:30","guid":{"rendered":"http:\/\/uninomadasur.net\/?p=2422"},"modified":"2019-12-30T16:28:30","modified_gmt":"2019-12-30T16:28:30","slug":"la-segunda-ola-de-la-rendicion-de-cuentas-algoritmica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/uninomadasur.net\/?p=2422","title":{"rendered":"La segunda ola de la rendici\u00f3n de cuentas algor\u00edtmica"},"content":{"rendered":"

Por Frank Pasquale<\/strong><\/em><\/p>\n

Durante la \u00faltima d\u00e9cada, la rendici\u00f3n de cuentas de los sistemas basados en el uso de algoritmos se ha convertido en una importante preocupaci\u00f3n para los cient\u00edficos sociales, inform\u00e1ticos, periodistas y abogados. Se han producido filtraciones que han dado lugar a debates<\/a> vibrantes sobre la imposici\u00f3n de penas en base al uso de algoritmos. Los investigadores han expuesto casos de gigantes tecnol\u00f3gicos que muestran<\/a> las mismas ofertas de trabajo con salarios m\u00e1s bajos a las mujeres, que discriminan<\/a> a los ancianos, que implementan patrones oscuros<\/a> y capciosos que enga\u00f1an a los consumidores para que compren cosas, y que manipulan a los usuarios para que caigan en agujeros de contenido fan\u00e1tico. Aquellos legisladores comprometidos con la defensa de lo p\u00fablico han comenzado a trabajar en la transparencia algor\u00edtmica y en la justicia en la red, bas\u00e1ndose en el trabajo de acad\u00e9micos del \u00e1mbito del Derecho, que reclaman un proceso tecnol\u00f3gico justo<\/a>, neutralidad<\/a> de las plataformas y principios<\/a> de no-discriminaci\u00f3n.<\/p>\n

Esta labor pol\u00edtica est\u00e1 surgiendo a medida que los expertos traducen la investigaci\u00f3n acad\u00e9mica y las demandas de los activistas en leyes y reglamentos. Los legisladores est\u00e1n proponiendo<\/a> proyectos de ley<\/a> que requieren est\u00e1ndares b\u00e1sicos de transparencia y de auditor\u00eda de los algoritmos. Estamos comenzando un largo camino para asegurar que los procesos de contrataci\u00f3n y de cobertura financiera basados en el uso de inteligencia artificial (IA) no se utilicen si tienen un impacto discriminatorio<\/a> en las comunidades hist\u00f3ricamente vulnerables. Y as\u00ed como esta \u201cprimera ola\u201d de investigaci\u00f3n y de activismo sobre la rendici\u00f3n de cuentas algor\u00edtmica ha apuntado a los sistemas existentes, una \u201csegunda ola\u201d emergente se ocupa de cuestiones m\u00e1s estructurales<\/a>. Ambas olas ser\u00e1n esenciales para asegurar una econom\u00eda pol\u00edtica de la tecnolog\u00eda m\u00e1s justa y genuinamente emancipadora<\/a>.<\/p>\n

Aunque hubo un primer momento de enamoramiento<\/a> por la evaluaci\u00f3n computacional de las personas, muchos \u2014incluyendo miembros del establishment <\/em>corporativo y gubernamental\u2014 reconocen ahora que los datos pueden estar sesgados<\/a>, o ser inexactos o inapropiados. Los acad\u00e9micos han establecido espacios institucionales como el evento anual \u201cFairness, Accountability, and Transparency in Machine Learning<\/a>\u201d, con el objetivo de que programadores, juristas y cient\u00edficos sociales interact\u00faen regularmente y puedan abordar preocupaciones relativas a la justicia social. Cuando las empresas y los gobiernos anuncian planes para utilizar IA, se presentan desaf\u00edos<\/a> y se reclaman auditor\u00edas. En algunos casos esto da lugar a verdaderos cambios pol\u00edticos. Por poner un ejemplo, el gobierno Liberal australiano ha revertido recientemente algunas pol\u00edticas de \u201crobodebt\u201d (que consiste en el uso de programas inform\u00e1ticos automatizados para la recuperaci\u00f3n de deudas) y, finalmente, ha tenido que echarse atr\u00e1s<\/a> ante la justificada indignaci\u00f3n provocada.<\/p>\n

Todos estos avances son el resultado de una \u201cprimera ola\u201d (tomando prestada una periodizaci\u00f3n<\/a> familiar en la historia del feminismo) de promoci\u00f3n e investigaci\u00f3n acerca de la rendici\u00f3n de cuentas algor\u00edtmica. Estas son acciones vitales, y deben prolongarse indefinidamente \u2014debe haber una constante vigilancia del uso de IA en los sistemas socio-t\u00e9cnicos, que son con demasiada frecuencia los legisladores no reconocidos de nuestro acceso diario a la informaci\u00f3n, al capital, e incluso a las citas<\/a> amorosas\u2014. Sin embargo, como han advertido<\/a> Julia Powles y Helen Nissenbaum, no podemos detenernos en esta primera ola. Ellas plantean las siguientes preguntas:<\/p>\n

\u00bfQu\u00e9 sistemas vale realmente la pena crear? \u00bfCu\u00e1les son los problemas m\u00e1s urgentes a abordar? \u00bfQui\u00e9n est\u00e1 mejor posicionado para crear estos sistemas? \u00bfY qui\u00e9n toma la decisi\u00f3n de hacerlo? Necesitamos aut\u00e9nticos mecanismos de rendici\u00f3n de cuentas, ajenos a las empresas y accesibles para los ciudadanos. Cualquier sistema de IA que se integre en la vida de las personas debe ser objeto de contestaci\u00f3n, de rendici\u00f3n de cuentas y de reparaci\u00f3n ante los ciudadanos y los representantes del inter\u00e9s p\u00fablico.<\/p>\n

Mientras que la primera ola de rendici\u00f3n de cuentas algor\u00edtmica se centra en la mejora de los sistemas existentes, una segunda ola de investigaci\u00f3n cuestiona si estos deben ser utilizados \u2014y, en caso afirmativo, qui\u00e9n debe gobernarlos\u2014.<\/p>\n

Por ejemplo, en lo que respecta al reconocimiento facial, los investigadores de la primera ola han demostrado que muchos sistemas no est\u00e1n preparados para identificar correctamente los rostros de las minor\u00edas. Estos investigadores se centran en hacer que el reconocimiento facial sea m\u00e1s inclusivo, asegur\u00e1ndose de que tenga el mismo \u00edndice de \u00e9xito para las minor\u00edas que para las mayor\u00edas. Sin embargo, investigadores y defensores de la segunda ola se han preguntado lo siguiente: \u00bfSi estos sistemas se utilizan a menudo para la opresi\u00f3n o la estratificaci\u00f3n social, debe ser la inclusi\u00f3n el objetivo? \u00bfNo es mejor prohibirlos<\/a>, o al menos asegurar que s\u00f3lo se autoricen<\/a> para usos socialmente productivos?<\/p>\n

Las preocupaciones de la segunda ola son todav\u00eda m\u00e1s profundas en relaci\u00f3n al uso de la IA para la \u201cclasificaci\u00f3n facial\u201d, que ha sido promovida como un mecanismo capaz (o inminentemente capaz) de reconocer la orientaci\u00f3n sexual<\/a>, las tendencias criminales<\/a> y el riesgo de mortalidad<\/a> a partir de im\u00e1genes de rostros.<\/p>\n

No basta con que la comunidad investigadora recopile los porqu\u00e9s de \u201cla inferencia facial de las tendencias criminales\u201d. Cuando esta inferencia se realiza a partir de un conjunto de datos peque\u00f1o o sesgado, es poco probable<\/a> que proporcione pistas contundentes sobre qui\u00e9n tiene m\u00e1s probabilidades de cometer un delito. En todo caso, deber\u00edamos cuestionarnos tambi\u00e9n si este tipo de investigaci\u00f3n debe o no tener cabida<\/a> en nuestra sociedad.<\/p>\n

Debemos esperar que esta diferenciaci\u00f3n entre las preocupaciones de la primera y la segunda ola nos ponga al corriente tambi\u00e9n de las discusiones sobre la aplicaci\u00f3n de la IA y de la rob\u00f3tica en el campo de la medicina. Para algunos investigadores que est\u00e1n desarrollando aplicaciones de salud mental, por ejemplo, las preocupaciones de la primera ola de rendici\u00f3n de cuentas algor\u00edtmica se centrar\u00e1n en si un corpus ling\u00fc\u00edstico de est\u00edmulos y respuestas se adapta adecuadamente a diversas comunidades con distintos acentos<\/a> y formas de auto-presentarse.<\/p>\n

Los cr\u00edticos de la segunda pueden introducir un enfoque m\u00e1s jur\u00eddico y econ\u00f3mico-pol\u00edtico que cuestione si dichas aplicaciones est\u00e1n alterando prematuramente los mercados (y la profesi\u00f3n) de atenci\u00f3n a la salud mental. El objetivo entonces ser\u00eda acelerar la sustituci\u00f3n de software barato (si es limitado) por profesionales expertos y emp\u00e1ticos, lo cual requiere una mayor inversi\u00f3n. Estas cuestiones laborales son ya un asunto b\u00e1sico en la regulaci\u00f3n de las plataformas sociales. Predigo, en este caso, que se extender\u00e1n a muchas \u00e1reas de la investigaci\u00f3n sobre la rendici\u00f3n de cuentas de los algoritmos, a medida que los cr\u00edticos exploren<\/a> qui\u00e9n se est\u00e1 beneficiando (y qui\u00e9n est\u00e1 asumiendo la responsabilidad) de la recopilaci\u00f3n, el an\u00e1lisis y el uso de los datos.<\/p>\n

Por \u00faltimo (en lo que respecta a este post), podemos apreciar una divisi\u00f3n en la regulaci\u00f3n financiera. Las voces del establishment<\/em> han aclamado la tecnolog\u00eda financiera (fintech<\/em>) como una forma revolucionaria de incluir a m\u00e1s individuos en el sistema financiero. Dados los sesgos en la valoraci\u00f3n crediticia realizada en base a datos \u201cmarginales\u201d o \u201calternativos\u201d (como el uso de los medios sociales), las clases dirigentes se sienten relativamente c\u00f3modas con algunas intervenciones<\/a> \u201canti-sesgo\u201d b\u00e1sicas.<\/p>\n

Pero tambi\u00e9n deber\u00edamos hacernos preguntas m\u00e1s amplias sobre cu\u00e1ndo la \u201cinclusi\u00f3n financiera\u201d puede ser depredadora<\/a> o alarmante (como la vigilancia 24\/7<\/a>), o generar subordinaciones de poder interesadas (como en el caso de una aplicaci\u00f3n india de fintech<\/em>, que reduce la \u201cpuntuaci\u00f3n\u201d de personas implicadas en actividades pol\u00edticas). \u00bfQu\u00e9 sucede cuando la tecnolog\u00eda financiera permite una forma de \u201cdeuda perpetua\u201d? Kevin P. Donovan y Emma Park han estudiado<\/a>este problema en Kenia:<\/p>\n

A pesar de ser peque\u00f1os, los pr\u00e9stamos tienen un coste elevado, a veces de hasta el 100% anualizado. Como nos dijo un nairobiano, estas aplicaciones \u201cte dan dinero poco a poco, y luego van a por tu cuello\u201d. No es el \u00fanico que valora as\u00ed el \u201cfintech<\/em>\u201d, la industria de la tecnolog\u00eda financiera en expansi\u00f3n que proporciona pr\u00e9stamos a trav\u00e9s de aplicaciones m\u00f3viles. Durante nuestra investigaci\u00f3n, estos reg\u00edmenes de endeudamiento emergentes han sido calificados como \u201ccatastr\u00f3ficos\u201d, una \u201ccrisis\u201d y un gran \u201cproblema social\u201d. Los peri\u00f3dicos informan de que las aplicaciones m\u00f3viles de pr\u00e9stamos son la base de una ola de desorden dom\u00e9stico, violencia e incluso suicidios.<\/p>\n

Como ha argumentado Abbye Atkinson, debemos reconsiderar cu\u00e1l es el \u00e1mbito de aplicaci\u00f3n adecuado del \u201ccr\u00e9dito como prestaci\u00f3n social<\/a>\u201d. A veces solo aporta el cruel optimismo<\/a> de un espejismo de Horatio Alger (o, peor a\u00fan, la crueldad optimista<\/a> que caracteriza la psico-pol\u00edtica del capitalismo tard\u00edo). As\u00ed como las razones econ\u00f3micas pueden ser racionalizadas, el entusiasmo por la cobertura financiera \u201cbasada en la inteligencia artificial\u201d tiende a ocultar las din\u00e1micas problem\u00e1ticas de las finanzas. De hecho, si no se ponen en tela de juicio, la econom\u00eda convencional y la IA podr\u00edan conferir una p\u00e1tina de legitimidad<\/a> a ciertos sistemas sociales quebrantados.<\/p>\n

En la actualidad, la primera y la segunda olas de responsabilidad algor\u00edtmica son en gran medida complementarias. La primera ola ha identificado y corregido problemas claros en la IA y ha aumentado la conciencia p\u00fablica de sus sesgos y sus l\u00edmites. La segunda ola ha ayudado a ralentizar el despliegue de la IA y la rob\u00f3tica lo suficiente como para que la primera ola tenga m\u00e1s tiempo y espacio para desplegar reformas constructivas. Es muy posible que en el futuro se produzcan enfrentamientos entre los que quieren reparar, y los que est\u00e1n abiertos a poner fin o limitar la evaluaci\u00f3n computacional de las personas. Por ejemplo: los que se comprometen a reducir los \u00edndices de error de los sistemas de reconocimiento facial para las minor\u00edas pueden querer a\u00f1adir m\u00e1s rostros de minor\u00edas a esas bases de datos, mientras que los que encuentran opresivo el reconocimiento facial se resistir\u00e1n a esa \u201creforma\u201d, al considerarla una forma m\u00e1s de inclusi\u00f3n depredadora. Pero, por ahora, considero que ambas olas comparten un objetivo com\u00fan: hacer que los sistemas socio-t\u00e9cnicos sean m\u00e1s sensibles a las comunidades vulnerables.<\/p>\n<\/section>\n

\n
\n
Frank Pasquale<\/a><\/div>\n
es profesor de derecho en la Facultad de Derecho Francis King Carey de la Universidad de Maryland.<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Fuente:<\/span><\/p>\n

https:\/\/lpeblog.org\/2019\/11\/25\/the-second-wave-of-algorithmic-accountability\/#more-3051<\/div>\n

Traducci\u00f3n:<\/span>Sara Su\u00e1rez Gonzalo<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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