Abr 23 2022
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Ciencia y Tecnología

Tecnofobia

¬ŅEs la tecnolog√≠a destructora de la vida, preservadora de la vida o s√≥lo un mero instrumento neutral? ¬ŅEs, por ejemplo, el IPhone la muestra de una tecnolog√≠a que nos est√° transformando en zombis o un instrumento vital que nos permite estar informados, entretenidos e, incluso, pol√≠ticamente activos? La tecnolog√≠a, y esto no es una sorpresa para nadie, siempre ha sido parte del desarrollo humano y sin ella no ser√≠amos lo que somos.

Seg√ļn pensadores tecnof√≥bicos como Jacques Ellul, Martin Heidegger, Herber Marcuse, Lewis Mumford y Ted Kaczynski, el ‚Äúinfame‚ÄĚ Unabomber, la cuesti√≥n no es √©sta, sino que la cosa es si el progreso tecnol√≥gico concuerda con el progreso humano, si la tecnolog√≠a esta ayudando a lograr nuestros fines o, por el contrario, est√° determinando nuestros fines. Pensemos por un momento s√≥lo en √©sto.

Tecnofilia y Tecnofobia - Emprendedores News

Compramos dispositivos para satisfacer nuestras necesidades, pero, una vez comprados, quedamos tan fascinados o dependientes de ellos que desarrollamos nuevas necesidades y nuevos dispositivos s√≥lo para mantener su funcionamiento. Heidegger, en uno de sus √ļltimos escritos, dec√≠a que en todas partes permanecemos sin libertad y encadenados a la tecnolog√≠a, ya sea que la afirmemos o la neguemos apasionadamente. Y la peor manera posible de entregarnos a ella, dice, es cuando la consideramos como algo neutral.

Es esta creencia, a la que hoy nos gusta rendirle homenaje, la que nos deja más vulnerables y nos ciega por completo a la esencia de la tecnología. La característica definitoria de la tecnología moderna, continua, es la reducción de la naturaleza a una mera fuerza de energía controlable que la tecnología extrae, cosecha y almacena y es esto lo que la hace ver como un mero medio al servicio de nuestros fines y necesidades.

Y es justamente esta idea la que nos ciega al hecho de que hemos caído bajo el dominio de la instrumentalidad, de que nosotros mismos nos hemos convertidos en instrumentos para la tecnología. La actividad basada en datos es la expresión contemporánea de nuestra creciente voluntad de permitir que las tecnologías regulen y controlen nuestra vida diaria. Si en los tiempos pasados necesitábamos que otros humanos nos ordenaran y nos dieran tareas para ocuparnos, hoy hay una aplicación para eso.

Netflix puede decirnos qué mirar, Amazon puede decirnos qué comprar, Google nos puede decir qué pensar y eHarmony puede decirnos a quién amar. En otras palabras, dice el escritor Nolen Gertz, hemos reemplazado la regularidad irreflexiva mecanicista con la regularidad irreflexiva algorítmica de las predicciones, las opciones y los comandos basados en datos. A pesar de que éstos pueden ser invasivos, el progreso tecnológico pareciera medirse más y más, no por la protección de nuestra privacidad, sino por la precisión de las predicciones de los algoritmos.

En lugar del ‚ÄúBig Brother‚ÄĚ hoy tenemos el ‚ÄúBig Data‚ÄĚ que voluntariamente invitamos a nuestras casas, a nuestros dispositivos y a nuestros cuerpos. El ejemplo m√°s com√ļn de la obediencia ciega basada en datos es nuestra creciente dependencia de los algoritmos. Google no solo predice lo que estamos buscando, sino que nos dice cu√°ndo lo hemos encontrado. Los algoritmos de Amazon no solo predicen lo que queremos comprar, sino que nos dicen cu√°ndo debemos comprarlos. Facebook no solo predice con qui√©n queremos ser amigos, sino que nos dice cu√©ndo y con qui√©n debemos querer mantenernos en contacto.

Lo que est√° en cuesti√≥n aqu√≠ no es que estos algoritmos afirmen conocernos, sino que les creemos. Ellos hacen recomendaciones que se supone son adecuadas a nosotros. Pero, la cosa es que no tenemos forma de saber y en qu√© medida tales recomendaciones son verdaderas. Con frecuencia ni siquiera estamos conscientes de los algoritmos que act√ļan detr√°s de las cortinas de la tecnolog√≠a con las que interactuamos.

Un investigador que estudiaba cómo se comportan las personas en línea debido a los algoritmos encontró que los participantes de la investigación no sabían que su comportamiento estaba siendo influído por algoritmos. El 60% de estas personas no sabía que Facebook estaba filtrando sus fuentes de noticias. Incluso si estamos conscientes de tales algoritmos, dice Gertz, todavía no estamos conscientes de qué saben los algoritmos acerca de nosotros y de cómo se utilizan esos datos.

En buenas cuentas, los algoritmos pueden aprender sobre nosotros, pero nosotros no podemos aprender sobre ellos y este es un arreglo que no solo aceptamos, sino que activamente participamos en √©l a diario, incluso cuando intentamos luchar en contra de ellos. Estos algoritmos son programas de computadoras que contienen una serie de instrucciones dise√Īadas de tal modo que los programas inform√°ticos pueden clasificar cantidades masivas de datos para perfilar, juzgar y determinar, por ejemplo, lo que suele gustarle o no a la gente como t√ļ o yo.

¬ŅC√≥mo pueden los algoritmos predecir nuestras conductas? Es que nos hemos vueltos predecibles. Esto es algo que nos hacemos los unos a los otros a trav√©s de las costumbres, la moral y la civilidad que nos indican c√≥mo comportarnos correctamente. El precio de esta predictibilidad es que no s√≥lo nos hemos transformado en seres uniformes, regulares y calculables, sino tambi√©n en sujetos desindividualizados. La individualidad es peligrosa porque es impredecible y lo que la sociedad quiere es, por el contrario, la conformidad y la regularidad.

El reemplazo de la identidad personal por nuestro deseo de aceptaci√≥n personal puede ayudar a explicar porqu√© estamos tan dispuestos a vivir determinados por los algoritmos. Esta predictibilidad de las conductas humanas ciertamente no es nada nuevo. La manipulaci√≥n, el adoctrinamiento, el condicionamiento y la tortura tienen una historia milenaria, pero, al menos, eran procesos humanos, algo que nos hac√≠amos unos a otros. Lo que es nuevo ahora es que este trabajo realizado por el humano sobre s√≠ mismo ya no est√° siendo dirigido √ļnicamente por humanos.

Los algoritmos no s√≥lo son medios con los que obtenemos nuestros datos, sino que ellos tambi√©n activamente est√°n moldeando nuestras conductas e identidades. Como nota Gertz con el reemplazo del ‚ÄúBig Brother‚ÄĚ por el ‚ÄúBig Data‚ÄĚ tal vez hemos perdido la √ļnica gota de esperanza a la que todav√≠a pod√≠amos aferrarnos, a la creencia de que incluso si la mayor√≠a de los humanos hemos sido reducidos a meros t√≠teres, todav√≠a quedaban algunos humanos que no eran t√≠teres y que eran los que tiraban los hilos.

¬ŅPodr√≠amos decir lo mismo hoy d√≠a? Aunque los instrumentos y las creencias que cubren la manipulaci√≥n y el adoctrinamiento de la poblaci√≥n han cambiado, lo que no ha cambiado es la idea de que el conocimiento se pueda convertir en poder. Alguien esta recopilando datos, escribiendo algoritmos y benefici√°ndose con ello. Pero, la gran mayor√≠a de nosotros no sabemos qu√© es lo que los algoritmos saben y c√≥mo funcionan debido al secreto, seg√ļn la presunci√≥n prevalente.

Si hay una ‚Äúcaja negra‚ÄĚ que contiene la infraestructura algor√≠tmica, es porque los dise√Īadores construyeron tal ‚Äúcaja‚ÄĚ a partir de una compleja mezcla matem√°tica, legal y burocr√°tica. Su conocimiento, entonces, es posible y si los que estamos siendo impulsados por lo Algoritmos: de la ‚Äúcaja negra‚ÄĚ a la evaluaci√≥n de impacto - Conexi√≥n Intalque est√° dentro de ‚Äúla caja‚ÄĚ no tenemos este conocimiento es porque no tenemos acceso a √©l o, al menos, no todav√≠a. En principio, podr√≠amos acceder a √©l si adquirimos esa especializaci√≥n cognitiva.

Aqu√≠ uno podr√≠a preguntar si realmente es √©ste el caso. Tal vez la suposici√≥n de que siempre hay un ser humano en ‚Äúel circuito‚ÄĚ ya no corresponde a los hechos. Seg√ļn Andrew Moore, ex vicepresidente de Google, los codificadores escriben algoritmos. Los algoritmos producen resultados. Pero la forma en que se produjeron estos resultados no est√° clara, no s√≥lo para aquellos de quienes se tratan los resultados, sino tambi√©n para los mismos autores de los c√≥digos que producen los resultados.

Mientras las m√°quinas aprenden m√°s y m√°s acerca de nosotros, nosotros aprendemos menos y menos acerca de ellas. Y esto no porque las m√°quinas nos enga√Īen, sino porque ellas, seg√ļn Moore, no son tan inteligentes, ya que solo siguen las reglas. Y lo curioso es que cada vez m√°s se esta dando el caso de que nadie sabe c√≥mo estas m√°quinas est√°n siguiendo las reglas o qu√© informaci√≥n se incluye o excluye.

¬ŅPor qu√©, entonces, a pesar de que nadie sabe realmente c√≥mo funcionan estos algoritmos, todav√≠a confiamos en ellos? Nietzsche dir√≠a que es porque nadie sabe c√≥mo los algoritmos funcionan. Mientras mayor sea la opacidad, mayor el misterio y mayor la fe. Los humanos son falibles y cuanto menos sea el papel que ellos jueguen en los algoritmos, m√°s grande es el aura de infalibilidad que los rodea. Sabemos que los algoritmos cometen errores, pero √©stos son atribuidos a errores humanos, no mec√°nicos.

Si una predicci√≥n algor√≠tmica, dice Gertz, recomienda incorrectamente un producto, si niega incorrectamente un pr√©stamo bancario o un dron apunta incorrectamente al objetivo deseado, se cree que √©ste es el resultado de una parcialidad o prejuicio humano o a una falta de informaci√≥n en el dise√Īo del algoritmo. La primera excusa puede usarse para justificar el reemplazo de humanos por m√°quinas, en tanto que la segunda puede usarse para justificar a√ļn m√°s el reemplazo de los valores humanos, como la privacidad, por los valores de la m√°quina, como la eficiencia, por ejemplo.

Podemos confiar en los algoritmos para hacer negocios? - Alto NivelA medida que los algoritmos se vuelven m√°s complejos y m√°s integrados en la sociedad, es cada vez mas probable que nos quedemos sin otra alternativa que tratar de que los algoritmos ‚Äúbuenos‚ÄĚ luchen contra los algoritmos ‚Äúmalos‚ÄĚ. Al final terminamos de todas maneras con que las decisiones las hacen los algoritmos. Podemos cerrar nuestras aplicaciones y dispositivos con la ilusi√≥n de que podemos escapar a su influencia, pero en √ļltima instancia ellos no se desconectan de nosotros.

Las nuevas tecnologías digitales son invasivas no solo en términos de nuestra privacidad, sino también en términos de nuestra perceptividad. Podemos pasear en el parque sin teléfono con el fin de encontrar una experiencia sin intermediarios y, aun así, seguimos experimentando el mundo a través de nuestros dispositivos. Si vemos, por ejemplo, una rosa de un brillante amarillo la percibimos no solamente como hermosa, sino como digna de Instagram o cuando experimentamos un evento lo experimentamos no sólo como algo memorable sino también como algo digno de Twitter.

Perfeccionar las tecnolog√≠as , ¬Ņayuda o dificulta nuestros intentos de mejorarnos? Y, m√°s importante… ¬Ņqu√© significa ‚Äúmejorar‚ÄĚ?

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