En una entrevista que le dio a principios de año al Wall Street Journal, David Feinberg (director de Google Health y fanático confeso de la astrología) expresó entusiasta: «Si coincide conmigo en que lo único que hacemos es organizar la información para facilitar el trabajo de los médicos, le diré, aunque suene paternalista, que jamás permitiré que el usuario elija no participar». Es decir, pronto los pacientes no podrán evitar que les manden horóscopos médicos personalizados, sobre la base de sus historias clínicas y de inferencias extraídas de un conjunto cada vez más voluminoso de registros de pacientes. Pero aun suponiendo que queramos vivir en un mundo semejante, hay que examinar con mucha atención lo que los defensores de la tecnomedicina realmente están vendiendo.… Seguir leyendo »
Las preguntas se amontonan. ¿Cómo será el mundo después del coronavirus? ¿Qué cambios geopolíticos vamos a contemplar? ¿Asistiremos a un repliegue de la globalización? ¿Están funcionando las instituciones europeas? ¿Superará la UE esta nueva crisis, cuando aún está pendiente la que ha supuesto el Brexit?
Son muchas las incertidumbres, pero hay algunos aspectos sobre los que sí podemos albergar certezas. En estas líneas, voy a concentrarme en el “día D”, esto es, el día después de que concluya nuestro confinamiento y debamos poner todo nuestro esfuerzo en la reconstrucción de Europa. Explicaré cuál debe ser, en mi opinión, el vector fundamental de esa reconstrucción.… Seguir leyendo »
Hasta la emergencia del coronavirus, una preocupación central de algunas élites intelectuales occidentales (la cultura asiática confuciana es, quizás, otra cosa), era lo que Shoshana Zuboff, en su excelente libro, bautizó como el “capitalismo de vigilancia”. Es decir, la capacidad de grandes empresas tecnológicas, en particular Facebook y Google, de monitorearnos, predecir y manipular nuestro comportamiento, por medio de la inteligencia artificial (IA) empleando datos masivos (big data). Sin embargo, pese a esa abundancia de datos y que, junto a otras compañías como la china WeChat, son las grandes potencias en esa tecnología, estas empresas fueron incapaces de detectar la magnitud de la propagación de la Covid-19 y alertar a los Gobiernos (con quién normalmente tienen una estrecha relación) de manera efectiva.… Seguir leyendo »
Vivimos con gran preocupación la segunda gran pandemia de una enfermedad infecciosa del siglo XXI, después de la pandemia de gripe H1N1 en 2009. Cada día, los titulares nos invaden con reportes de nuevos casos, nuevas muertes, nuevas medidas para intentar contener la propagación del virus, curvas exponenciales de crecimiento en el número de casos y de cierre de locales, comercios así como decrecimiento de nuestra economía. Una pandemia son palabras mayores…
No puedo sino tener un sentimiento de déjà-vu. Hace siete años comenzaba una charla para WIRED preguntando a los asistentes qué pensaban que haría el Gobierno si en ese momento se declarase una pandemia.… Seguir leyendo »
Hasta hace poco, dos grandes impedimentos limitaban la capacidad de los investigadores en economía para aplicar los potentes métodos que matemáticos y estadísticos desarrollaron a partir de principios del siglo XIX para reconocer e interpretar patrones en datos ruidosos: la pequeñez y el costo de los conjuntos de datos y la lentitud y el costo de las computadoras. Es natural entonces que al reducirse enormemente esos impedimentos gracias a las mejoras en poder de cómputo, los economistas se hayan abalanzado a usar el análisis de macrodatos (big data) y la inteligencia artificial para buscar patrones en un sinfín de actividades y hechos.… Seguir leyendo »
Un escáner facial en el aeropuerto no reconoció la diferencia entre Osama bin Laden y Winona Ryder. Huellas digitales alteradas ayudan a una mujer a burlar los controles fronterizos. Una empresa es multada por compartir datos de millones de usuarios sin consentimiento. Un algoritmo discrimina contratación de mujeres. Seguramente estos titulares recuerden a alguna noticia similar leída antes.
Por un lado, sabemos que los datos son la dínamo de la economía digital. Compartirlos entre diferentes proveedores —públicos y privados— de forma interoperable promete revolucionar servicios que estén hechos a la medida de las necesidades de cada persona y minimizar el margen de error de forma costo-eficiente.… Seguir leyendo »
Tras el paso del Huracán Katrina por Nueva Orleans en 2005, la compañía de marketing directo Valassis puso a disposición de las agencias y voluntarios de emergencia su base de datos para ayudar a mejorar la entrega de la ayuda. En Santiago de Chile, analistas de la Universidad del Desarrollo, la Fundación ISI, la UNICEF y el GovLab colaboraron con Telefónica, la principal operadora de telefonía móvil del país, en el estudio de patrones de movilidad por género para diseñar una política de transporte más equitativa. Y como parte del proyecto Open Data Access de la Universidad de Yale, las compañías del sector de la salud Johnson & Johnson, Medtronic y SI-BONE dieron acceso a los investigadores a datos de 333 ensayos clínicos que anteriormente estaban vedados, abriendo las puertas a la posibilidad de innovaciones en medicina.… Seguir leyendo »
Uno de los mayores riesgos de la inteligencia artificial es que perpetúe los errores y prejuicios del pasado, camuflándolos bajo un barniz de objetividad. Los sistemas de inteligencia artificial se entrenan a partir de datos que reflejan las decisiones que hemos tomado en el pasado. Cuando la inteligencia artificial de reclutamiento de Amazon discriminó a las mujeres, no fue porque los hombres fueran mejores candidatos para los trabajos disponibles. A través de una base de datos que contenía un historial de contratación, Amazon le enseñó a su sistema que la empresa ha preferido contratar a hombres durante los últimos 10 años.… Seguir leyendo »
When it comes to artificial intelligence and jobs, the prognostications are grim. The conventional wisdom is that A.I. might soon put millions of people out of work — that it stands poised to do to clerical and white collar workers over the next two decades what mechanization did to factory workers over the past two. And that is to say nothing of the truckers and taxi drivers who will find themselves unemployed or underemployed as self-driving cars take over our roads.
But it’s time we start thinking about A.I.’s potential benefits for society as well as its drawbacks. The big-data and A.I.… Seguir leyendo »
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