La especialista en inteligencia artificial Laura Alonso Alemany analizó los límites y dificultades que presentan las nuevas tecnologías. La doctora en lingüística computacional, graduada de la Universidad de Barcelona, fue entrevistada por Santiago Martínez Laino en el programa El Algoritmo Escondido, que se emite los domingos de 19 a 20 por Radio Con Vos
La experta se desempeña como coordinadora de la Diplomatura en Ciencias de Datos de la Universidad Nacional de Córdoba (UNC). Durante el programa, abordó en detalle los desafíos humanos frente a la inteligencia de las computadoras.
Dificultades para definir el campo
La entrevistada estableció inicialmente que no es muy fácil definir el marco conceptual de la temática. “La inteligencia artificial no está claro que es, puesto que la inteligencia humana tampoco está claro que es lo que es”, advirtió.
En ese sentido, aclaró: “Hay cosas muy distintas entre sí que las denominamos como inteligencia artificial”. Brindó como ejemplos el uso de tecnología para recuperar tonos de voces de personas que ya fallecieron o los programas informáticos para la restauración de imágenes.
Además, Laura Alonso Alemany consideró que en los últimos tiempos se han logrado grandes innovaciones. En lo que respecta a la ciencia de datos, consideró que “lo que ha supuesto un gran avance tecnológico, es que tenemos más datos y capacidad computacional para procesarlos y encontrar patrones”.
Esa gran cantidad de información disponible y su capacidad de procesarla ha abierto nuevas posibilidades. Al respecto, enfatizó: “Hay sistematicidades en grandes cantidades de datos y a partir de ello se puede predecir cómo va a ser algo”.
Algunos fracasos puntuales de la inteligencia artificial
Si bien el desarrollo de la inteligencia artificial ha supuesto un enorme beneficio para el ser humano, Alonso Alemany relativizó algunos de sus resultados. “Hace poco apareció una herramienta para reconstruir imágenes deterioradas. Pero luego se intentó usarla reconstruyendo una imagen del presidente Obama y lo reconstruyó como una persona blanca. Eso sucedió porque el algoritmo había sido entrenado con imágenes de personas blancas”, explicó la especialista.
La experta en informática indicó que la herramienta actuó de ese modo porque esa era la “normalidad” que había visto el algoritmo.
Es ante esos errores que se cuestiona la viabilidad de la inteligencia artificial en algunos usos: “Tenemos que preguntarnos si los patrones quedan ligados a una normalidad más normativa de lo que esperaríamos”, advirtió.
¿Complemento al humano o reemplazo?
En línea con los beneficios de la inteligencia artificial, Alonso Alemany comentó que “hay tareas que está bueno que la hagan las máquinas, por ejemplo el lavarropas o el corrector automático de textos”.
En ese sentido, explicó que “es favorable que las máquinas hagan tareas mecánicas porque las hacen muy bien, por eso son mucho más inteligentes que nosotros”.
Además, justificó su respuesta señalando que “pocas personas se sienten bien haciendo tareas mecánicas ocho horas por día”. Al mismo tiempo, la analista en datos indicó: “En cambio, las tareas interpretativas son mucho más difíciles de realizar para una máquina. En esas tareas, cuando se sustituyen personas por máquinas los resultados dejan mucho que desear”.
Al respecto, brindó algunos ejemplos de la vida cotidiana. “Todos nos hemos frustrado bastante con los sistemas de diálogo automatizados como los chats bot”, puntualizó. También indicó que “las traducciones automáticas andan muy bien hasta que descubrís que no andan tan bien”.
En ese sentido, indicó: “Andan bien en la parte mecánica pero si hay una sutileza en el texto, algo que requiere ser interpretado, algo de sentido común, no funcionará”.
Según la lingüista, es allí donde la máquina no puede sustituir a la persona. Para superar esa problemática, propuso lograr una sinergia en la cual las máquinas hacen la parte mecánica y los humanos la interpretativa.
Algoritmos aplicados al terreno jurídico
La coordinadora de la Diplomatura en Ciencias de Datos de la UNC se refirió a las denominadas “automatizaciones sin justicia”. En ese campo, el principal problema que observa está en que la mayoría de sistemas de aprendizaje automático operan a partir de ejemplos pasados.
Desde allí, descubren patrones y lo aplican a casos futuros. “Pero al pasado seguramente le encontraremos muchas cosas cuestionables”, advirtió.
“Por ejemplo, la historia jurídica no tiene perspectiva de género. Si aplicamos algoritmos del pasado estamos repitiendo los sesgos del pasado”, objetó. Ante esas circunstancias, la experta propuso hacer una mezcla de los patrones del antiguo con la perspectiva actual.
La soberanía de los datos
Alonso Alemany también abordó la temática de la ubicación territorial de la información. “La nube, es decir las granjas de computadoras que albergan los datos, no siempre están en nuestro territorio, generalmente están en sitios de clima frío”, advirtió.
La información y datos podrían no estar en la misma jurisdicción donde se encuentran les usuaries. Entonces esos datos son sometidos a otras autoridades y a otras leyes locales. Es por ello que la experta propone una soberanía de la información. “La iniciativa del Centro de Cómputo de Alto Desempeño de la UNC, con capacidad de procesar datos es una buena opción”, propuso la entrevistada. “Es un instrumento que está abierto a quien lo quiera usar y es una alternativa a lo que ofrece Google o Amazon”, finalizó.