{"id":3036,"date":"2020-06-23T20:56:55","date_gmt":"2020-06-23T18:56:55","guid":{"rendered":"https:\/\/eticasfoundation.org\/?p=3036"},"modified":"2021-09-14T19:37:12","modified_gmt":"2021-09-14T17:37:12","slug":"what-are-the-challenges-to-understanding-algorithms","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dev.eticasfoundation.org\/es\/what-are-the-challenges-to-understanding-algorithms\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 desaf\u00edos tenemos para conocer el funcionamiento de los algoritmos?"},"content":{"rendered":"

Los algoritmos han invadido casi todos los \u00e1mbitos de la vida: median la interacci\u00f3n social, facilitan tareas de gobierno, hacen negocios... Pero si bien el dominio algor\u00edtmico contin\u00faa creciendo, las formas en que operan los algoritmos permanecen ocultas a nuestra comprensi\u00f3n<\/strong>. La sociedad nota los efectos tangibles de los algoritmos, como sus externalidades negativas en forma de discriminaci\u00f3n por raza<\/a> y g\u00e9nero<\/a>, el debilitamiento de la democracia<\/a>, reproducci\u00f3n de la desigualdad<\/a>, ... pero no conocemos<\/em> c\u00f3mo se produjeron estos efectos. El primer paso hacia el desmantelamiento y la lucha contra esos efectos da\u00f1inos que supone este control es la creaci\u00f3n de un amplio conocimiento sobre el funcionamiento de los algoritmos, no s\u00f3lo en su capacidad convencionalmente entendida como instrumentos matem\u00e1ticos, sino como sistemas socio-t\u00e9cnicos con m\u00faltiples consecuencias sociales. <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Si queremos frenar el sesgo automatizado y las externalidades negativas de los algoritmos, debemos hacer frente a los actuales desaf\u00edos de conocer<\/em> los algoritmos, reconoci\u00e9ndolos como sistemas opacos, complejos y contingentes<\/em> que evaden el an\u00e1lisis simple. <\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Opacidad<\/h4>\r\n\r\n\r\n\r\n

En primer lugar, los algoritmos son dif\u00edciles de conocer <\/em>porque son, a prop\u00f3sito, opacos<\/strong>. A menos que se trate de software de c\u00f3digo abierto a trav\u00e9s de un repositorio como Github, es casi imposible ver el funcionamiento interno de un algoritmo. Esto se debe a que la mayor\u00eda de los algoritmos son de naturaleza propietaria (Kitchin 2017). En la mayor\u00eda de las industrias de Internet -motores de b\u00fasqueda, redes sociales, servicios de recomendaci\u00f3n, publicidad, etc.- los algoritmos constituyen la piedra angular de esos negocios. El valor y la ventaja competitiva de una empresa dependen de la eficacia y la capacidad de resoluci\u00f3n de problemas de sus algoritmos (ib\u00edd.). A medida que los pa\u00edses de todo el mundo hacen la transici\u00f3n a econom\u00edas plenamente basadas en bases de datos, m\u00e1s empresas tienen el incentivo de proteger sus algoritmos como secretos comerciales, revelando detalles m\u00ednimos pero nunca divulgando al p\u00fablico plenamente el funcionamiento interno de sus sistemas. <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Kitchin (2017) argumenta que tal opacidad crea obst\u00e1culos sustanciales para los investigadores. Lo expresa sucintamente: \"el problema para la experimentaci\u00f3n es que no somos personas de adentro\" (ibid). Mientras que los \"expertos\" de las empresas (por ejemplo, ingenieros y ejecutivos) tienen acceso a una visi\u00f3n transparente y panor\u00e1mica del algoritmo, los investigadores y el p\u00fablico no lo tienen. Solo podemos ver lo que sale, las consecuencias del algoritmo. Para solucionar este problema, los investigadores a menudo estudian algoritmos mediante ingenier\u00eda inversa, una tarea dif\u00edcil y lenta en la que se deconstruye el sistema experimentando met\u00f3dicamente con diferentes valores de entrada para descifrar las relaciones de los valores de salida. Desafortunadamente, incluso las t\u00e1cticas como la ingenier\u00eda inversa no son suficientes para estudiar los algoritmos dada la complejidad y contingencia de estos sistemas. <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Complejidad<\/h4>\r\n\r\n\r\n\r\n

Los algoritmos pueden ser incre\u00edblemente complejos<\/strong>, tanto que \"Ni siquiera la gente que escribe los algoritmos sabe realmente c\u00f3mo funcionan\"<\/a> En un art\u00edculo de The Atlantic, Andrew Moore, el decano de inform\u00e1tica de la Universidad Carnegie Mellon y ex vicepresidente de Google, problematiza \"cu\u00e1nto entienden los proveedores de contenido c\u00f3mo funcionan sus propios sistemas\" (ib\u00edd.). Aunque los ejecutivos e ingenieros (\"insiders\") puedan tener una perspectiva clara y abarcadora del c\u00f3digo de un algoritmo, es posible que no comprendan la funcionalidad completa de sus sistemas, incluidas sus diversas<\/a> y inesperadas<\/a> repercusiones sociales.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Adem\u00e1s, lo que a menudo imaginamos como un algoritmo singular es en realidad un sistema algor\u00edtmico, o un conjunto de algoritmos entrelazados que incluye \"potencialmente miles de individuos, conjuntos de datos, objetos, aparatos, elementos, protocolos, normas, leyes, etc. que enmarcan su desarrollo\" (Kitchin 2017). Los sistemas algor\u00edtmicos son complejos porque son heterog\u00e9neos (se ven y se comportan de manera diferente unos de otros) y est\u00e1n integrados con otros algoritmos (ib\u00edd.). La apertura de un sistema algor\u00edtmico revela una desordenada estructura de retazos que recurre a \"cientos de otros algoritmos\" (ib\u00edd.). Hace d\u00e9cadas, Foote y Yoder (1997) compararon el c\u00f3digo con una \"Gran bola de barro\", o \"una jungla de c\u00f3digo de espagueti de estructura desordenada, desparramada, descuidada, con cintas de conductos y cables de rescate\". <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Seaver (2014) se basa en esa comparaci\u00f3n de la programaci\u00f3n no directa, afirmando que \"los sistemas algor\u00edtmicos no son peque\u00f1as cajas independientes, sino masivas, conectadas en red con cientos de manos llegando a ellas, retocando y afinando, intercambiando partes y experimentando con nuevos arreglos.\u201d <\/p><\/blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n

Contingencia<\/h4>\r\n\r\n\r\n\r\n

Adem\u00e1s de ser complejos y opacos, los algoritmos desaf\u00edan a los investigadores porque son sistemas contingentes<\/strong> o dependientes del tiempo y el espacio y que se adaptan constantemente a los inputs contextuales que se les presentan. Dado que los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico incorporan y aprenden de los conjuntos de datos en tiempo real (cambiando a su vez su l\u00f3gica interna en tiempo real), es imposible suponer que se interact\u00faa con el mismo algoritmo dos veces (Seaver 2014). A trav\u00e9s de la personalizaci\u00f3n, tambi\u00e9n mutan, reaccionan y se adaptan seg\u00fan el perfil y el comportamiento \u00fanicos de un usuario, lo que hace que el m\u00e9todo de experimentaci\u00f3n de un solo usuario sea obsoleto (ibid). <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Seaver (2014) da un ejemplo de c\u00f3mo se desarrolla esta caracter\u00edstica en la realidad: una empresa de radio por Internet no identificada no implementa solo un algoritmo para seleccionar listas de reproducci\u00f3n de canciones, sino que hay 5 algoritmos maestros (cada uno utilizando diferentes l\u00f3gicas internas) que se asignan a los oyentes en base a su perfil de comportamiento-escucha. Esto significa que los oyentes y los investigadores nunca pueden estar seguros de con cu\u00e1l<\/em> algoritmo han interactuado, as\u00ed como de si su interacci\u00f3n individual con un algoritmo puede repetirse alguna vez. Tal incertidumbre asegura que cualquier conocimiento que se haya recogido con respecto al algoritmo \"no se puede extrapolar de forma simple a todos los casos\" (Kitchin 2017). <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Conclusi\u00f3n<\/h4>\r\n\r\n\r\n\r\n

Los algoritmos no son intr\u00ednsecamente imposibles de entender, ni se puede pretender que sean los escudos de los desarrolladores de algoritmos por la plena responsabilidad de construir m\u00e1quinas tan poderosas (Kroll 2018). <\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Reconocer los algoritmos como sistemas opacos, complejos y contingentes<\/em> que a menudo desaf\u00edan los m\u00e9todos de investigaci\u00f3n tradicionales no nos exime -como usuarios de Internet, investigadores y ciudadanos del siglo XXI- de nuestra responsabilidad de investigarlos y limitar sus efectos nocivos. Al contrario, deber\u00eda estimularnos a seguir presionando.<\/strong><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

\r\n
<\/div><\/div>\r\n<\/div><\/div>\r\n\r\n\r\n\r\n

Mientras los algoritmos incrementan su rol en la toma de decisiones en nuestras vidas, Eticas Foundation est\u00e1 comprometida en hacer frente a los desaf\u00edos que implica su comprensi\u00f3n. A trav\u00e9s de OASI (Observatorio de Algoritmos con Impacto Social), esperamos avanzar en su conocimiento p\u00fablico, mediante la creaci\u00f3n de una base de datos que compila y clasifica historias reales de algoritmos y sus impactos humanos de alrededor del mundo. Pod\u00e9is visitar el proyecto OASI aqu\u00ed. <\/a><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Bibliograf\u00eda<\/h4>\r\n\r\n\r\n\r\n

Foote, B., & Yoder, J. (1997). Big Ball of Mud. Pattern Languages of Program Design, 4, 654\u2013692.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Kitchin, R. (2017). Thinking critically about and researching algorithms. Information, Communication & Society, 20: http:\/\/mural.maynoothuniversity.ie\/11591\/1\/Kitchin_Thinking_2017.pdf<\/a><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Kroll, J. (2018). The fallacy of Inscrutability. Phil. Trans. R. Soc. A 376: 20180084<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

https:\/\/royalsocietypublishing.org\/doi\/10.1098\/rsta.2018.0084<\/a><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Lafrance, A. (2015). Not Even the People Who Write Algorithms Really Know How They Work. The Atlantic <\/em>https:\/\/www.theatlantic.com\/technology\/archive\/2015\/09\/not-even-the-people-who-write-algorithms-really-know-how-they-work\/406099\/<\/a><\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

Seaver, N. (2014). Knowing algorithms. Media in Transition 8, MIT<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n

https:\/\/static1.squarespace.com\/static\/55eb004ee4b0518639d59d9b\/t\/55ece1bfe4b030b2e8302e1e\/1441587647177\/seaverMiT8.pdf<\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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