{"id":647,"date":"2018-11-23T01:54:39","date_gmt":"2018-11-23T01:54:39","guid":{"rendered":"http:\/\/uninomadasur.net\/?p=647"},"modified":"2018-11-23T01:54:39","modified_gmt":"2018-11-23T01:54:39","slug":"cathy-oneil-los-privilegiados-son-analizados-por-personas-las-masas-por-maquinas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/uninomadasur.net\/?p=647","title":{"rendered":"Cathy O\u00b4Neil: \u201cLos privilegiados son analizados por personas; las masas, por m\u00e1quinas\u201d"},"content":{"rendered":"

CATHY O’NEIL \/ EXPERTA EN ALGORITMOS<\/p>\n

La doctora en Matem\u00e1ticas por la Universidad de Harvard lucha para concienciar sobre c\u00f3mo el ‘big data’ \u00abaumenta\u00bb la desigualdad<\/strong><\/p>\n

Por Ana Torres Men\u00e1rquez<\/em><\/p>\n

Cathy O’Neil (Cambridge, 1972), doctora en matem\u00e1ticas por la Universidad de Harvard<\/a>, cambi\u00f3 el mundo acad\u00e9mico por el an\u00e1lisis de riesgo de inversi\u00f3n de la banca. Pensaba que esos fondos eran neutros desde el punto de vista \u00e9tico, pero su idea no tard\u00f3 en derrumbarse. Se dio cuenta de \u00ablo destructivas\u00bb que pueden ser las matem\u00e1ticas, y dio un cambio radical: se sum\u00f3 al grupo de banca alternativa del movimiento Occupy Wall Street<\/a> \u2014nacido en 2011 en Nueva York<\/a> para protestar contra los abusos del poder financiero\u2014 y comenz\u00f3 su lucha para concienciar sobre\u00a0c\u00f3mo el big<\/em> data<\/em> \u00abaumenta\u00bb la desigualdad y \u00abamenaza\u00bb la democracia.<\/p>\n

\n
La autora del libro\u00a0Armas de destrucci\u00f3n matem\u00e1tica<\/em> (Capit\u00e1n Swing, 2017), que tambi\u00e9n asesora a startups<\/em>, defiende que los algoritmos generan injusticias porque se basan en modelos matem\u00e1ticos dise\u00f1ados para replicar prejuicios, equivocaciones y sesgos humanos. \u00abLa crisis financiera dej\u00f3 claro que las matem\u00e1ticas no solo est\u00e1n involucradas en muchos de los problemas del mundo, sino que los agravan\u00bb, considera.<\/div>\n<\/div>\n

O’Neil, que particip\u00f3 hace unas semanas en un foro sobre el impacto de los algoritmos en las democracias, organizado por Aspen Institute Espa\u00f1a<\/a> y la Fundaci\u00f3n Telef\u00f3nica<\/a>, contest\u00f3 a las preguntas de EL PA\u00cdS.<\/p>\n

Pregunta.<\/strong>\u00a0Afirma en su libro que las matem\u00e1ticas son m\u00e1s importantes que nunca en los asuntos humanos.<\/p>\n

Respuesta.<\/strong> No creo que sean las matem\u00e1ticas, sino los algoritmos. Ese es parte del problema; estamos trasladando nuestra confianza en las matem\u00e1ticas a unos modelos que no entendemos c\u00f3mo funcionan. Detr\u00e1s, siempre hay una opini\u00f3n, alguien que decide qu\u00e9 es importante. Si miramos las redes sociales, hay sesgos. Por ejemplo, se ordenan los contenidos en funci\u00f3n de qui\u00e9n habla m\u00e1s en Twitter<\/a> o Facebook<\/a>. Eso no son matem\u00e1ticas, sino discriminaciones hechas por humanos. La persona que dise\u00f1a el algoritmo define qu\u00e9 es el \u00e9xito.<\/p>\n

P.<\/strong> Detr\u00e1s de los algoritmos hay matem\u00e1ticos. \u00bfSon conscientes del sistema de sesgos que est\u00e1n creando?<\/p>\n

R.<\/strong> No son necesariamente matem\u00e1ticos, sino expertos que puedan lidiar con f\u00f3rmulas l\u00f3gicas y tengan conocimientos de programaci\u00f3n, estad\u00edstica o matem\u00e1ticas. Saben trasladar la forma de pensar de los humanos a los sistemas de procesamiento de datos. Muchos de ellos, ganan mucho dinero con ello y aunque desde el punto de vista t\u00e9cnico son capaces de detectar esos fallos, prefieren no pensar en ello. En empresas como Google<\/a>, hay quienes se dan cuenta, pero si\u00a0 manifiestan su compromiso con la justicia, los abogados de la compa\u00f1\u00eda les recordar\u00e1n que se deben a los accionistas. Hay que maximizar los ingresos. No hay suficientes incentivos para transformar el sistema, para hacerlo m\u00e1s justo. El objetivo \u00e9tico no suele ir acompa\u00f1ado de dinero.<\/p>\n

No necesitas formaci\u00f3n matem\u00e1tica para entender que una decisi\u00f3n tomada por un algoritmo es injusta<\/p>\n

P.<\/strong> Denuncia que los algoritmos nos son transparentes, que no rinden cuentas de su funcionamiento. \u00bfCree que los Gobiernos deben regular?<\/p>\n

R.<\/strong>\u00a0Son opacos incluso para los que los dise\u00f1an que, en muchas ocasiones, no est\u00e1n lo suficientemente pagados como para entender c\u00f3mo funcionan. Tampoco comprueban si cumplen con la legalidad. Los Gobiernos deben legislar y definir, por ejemplo, qu\u00e9 convierte a un algoritmo en racista o sexista.<\/p>\n

P.<\/strong> En su libro menciona un caso de una profesora en Estados Unidos a la que echaron por decisi\u00f3n de un algoritmo. \u00bfCree que se puede medir la calidad humana con un sistema inform\u00e1tico?<\/p>\n

R.<\/strong> El distrito escolar de Washington<\/a> empez\u00f3 a usar el sistema de puntuaci\u00f3n Mathematica para identificar a los profesores menos productivos. Se despidi\u00f3 a 205 docentes despu\u00e9s de que ese modelo les considerara malos profesores. Ahora mismo no podemos saber si un trabajador es eficiente con datos. El dilema si es o no un buen profesor no se puede resolver con tecnolog\u00eda, es un problema humano. Muchos de esos profesores no pudieron reclamar porque el secretismo sobre c\u00f3mo funciona el algoritmo les quita ese derecho.\u00a0 Al esconder los detalles del funcionamiento, resulta m\u00e1s dif\u00edcil cuestionar la puntuaci\u00f3n o protestar.<\/p>\n

P.<\/strong>\u00a0\u00bfCu\u00e1l es la clave para poder hacerlo en el futuro?<\/p>\n

R.<\/strong> Es un experimento complicado. Primero tiene que haber un consenso entre la comunidad educativa sobre qu\u00e9 elementos definen a un buen profesor. Si se quiere valorar si genera la suficiente curiosidad en el alumno como para que aprenda, \u00bfcu\u00e1l es la mejor f\u00f3rmula para medirlo? Si nos metemos en un aula y observamos, podremos determinar si el docente est\u00e1 incluyendo a todos los estudiantes en la conversaci\u00f3n, o si consigue que trabajen en grupo y lleguen a conclusiones o solo hablan entre ellos en clase. Ser\u00eda muy dif\u00edcil programar un ordenador para que lo haga. Los expertos en datos tienen la arrogancia de creer que pueden resolver esas cuestiones. Ignoran que primero hace falta un consenso en el campo educativo. Un est\u00fapido algoritmo no va a resolver una cuesti\u00f3n sobre la que nadie se pone de acuerdo.<\/p>\n

Ser\u00eda muy dif\u00edcil programar un ordenador para que lo determine si un profesor hace bien su trabajo<\/p>\n

P.<\/strong> \u00bfLas Administraciones usan cada vez m\u00e1s los algoritmos por la falta de perfiles suficientemente formados?<\/p>\n

R.<\/strong> Por un lado, ahorran costes en personal. Pero lo m\u00e1s importante: evitan la rendici\u00f3n de cuentas. Cuando usas un algoritmo, el fracaso no es tu culpa. Es la m\u00e1quina. Estuve trabajando para el Ayuntamiento de Nueva York mientras investigaba para escribir mi libro. Estaban desarrollando un sistema de ayudas para los sin techo, pero me di cuenta de que no quer\u00edan mejorar sus vidas, sino no fracasar en sus pol\u00edticas. Pas\u00f3 lo que quer\u00edan evitar: el New York Times<\/em> public\u00f3 un art\u00edculo sobre la muerte de un ni\u00f1o como consecuencia de un fallo en esa red de ayuda. La culpa era del algoritmo, que no hab\u00eda calculado bien. Creo que no deber\u00edamos dejar a las Administraciones usar algoritmos para eludir la responsabilidad.<\/p>\n

P.<\/strong> El uso de algoritmos para la contrataci\u00f3n se est\u00e1 extendiendo. \u00bfCu\u00e1les son los perjuicios?<\/p>\n

R.<\/strong>\u00a0La automatizaci\u00f3n de los procesos de selecci\u00f3n est\u00e1 creciendo entre el 10% y el 15% al a\u00f1o. En Estados Unidos, ya se utilizan con el 60% de los trabajadores potenciales. El 72% de los curr\u00edculums no son analizados por personas. Los algoritmos suelen castigar a los pobres, mientras los ricos reciben un trato m\u00e1s personal. Por ejemplo, un bufete de abogados de renombre o un exclusivo instituto privado se basar\u00e1n m\u00e1s en recomendaciones y entrevistas personales durante los procesos de selecci\u00f3n que una cadena de comida r\u00e1pida. Los privilegiados son analizados por personas, mientras que las masas, por m\u00e1quinas.<\/p>\n

Si quieres trabajar en un call center<\/em> o de cajero, tienes que pasar un test de personalidad. Para un puesto en Goldman Sachs tienes una entrevista. Tu humanidad se tiene en cuenta para un buen trabajo. Para un empleo de sueldo bajo, eres simplemente analizado y categorizado. Una m\u00e1quina te pone etiquetas.<\/p>\n

P.<\/strong> \u00bfCree que falta m\u00e1s formaci\u00f3n en matem\u00e1ticas para ser conscientes de esa manipulaci\u00f3n?<\/p>\n

R.<\/strong>\u00a0Eso es rid\u00edculo. La gente tiene que entender que es un problema de control pol\u00edtico. Hay que ignorar la parte matem\u00e1tica y exigir derechos. No necesitas formaci\u00f3n matem\u00e1tica para comprender qu\u00e9 es injusto. Un algoritmo es el resultado de un proceso de toma de decisiones. Si te despiden porque as\u00ed lo ha determinado un algoritmo, tienes que exigir una explicaci\u00f3n. Eso es lo que tiene que cambiar.<\/p>\n

P.<\/strong> \u00bfEn qu\u00e9 otros aspectos est\u00e1n perjudicando los algoritmos los derechos laborales?<\/p>\n

R.<\/strong> Hay un fen\u00f3meno que se conoce como clopenning<\/em> (en espa\u00f1ol, cerrar y abrir al mismo tiempo). Son horarios irregulares que, cada vez, afectan a m\u00e1s empleados con salarios bajos. Esos calendarios son el resultado de la econom\u00eda de los datos, son algoritmos dise\u00f1ados para generar eficiencia, que tratan a los trabajadores como meros engranajes. Seg\u00fan datos del Gobierno de Estados Unidos, a dos tercios de los trabajadores del sector servicios y a m\u00e1s del 50% de los dependientes se les informa de su horario laboral con una semana o menos de antelaci\u00f3n.<\/p>\n

Esta es una de las situaciones extremas que provoca el uso de algoritmos en el \u00e1mbito laboral. Hay una ley que estipula que si trabajas al menos 35 horas a la semana, se te deben dar beneficios. Pues hay un algoritmo que se asegura de que ning\u00fan empleado haga m\u00e1s de 34 horas. Como no hay ninguna ley que determine que debes trabajar el mismo horario todos los d\u00edas, el algoritmo no se preocupa de tu vida, y te asigna las horas de trabajo en funci\u00f3n de las necesidades de la empresa. Si se prev\u00e9 un d\u00eda de lluvia, aumentan las ventas, y cambian los turnos. Hasta el \u00faltimo minuto no deciden. Esas personas no conocen su horario con antelaci\u00f3n, no pueden organizar su tiempo libre,\u00a0estudiar o cuidar de sus hijos. Su calidad de vida se deteriora, y los ordenadores son ciegos a eso. La regulaci\u00f3n gubernamental es la \u00fanica soluci\u00f3n.<\/p>\n

Fuente:\u00a0https:\/\/elpais.com\/elpais\/2018\/11\/12\/ciencia\/1542018368_035000.html?id_externo_rsoc=FB_CC<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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