Profesor: Los liberales militantes están politizando la inteligencia artificial

¿Qué haces si las decisiones que solían tomar los humanos, con todos sus sesgos, comienzan a ser tomadas por algoritmos que son matemáticamente incapaces de sesgo? Si eres racional, deberías celebrar. Si eres un liberal militante, reconoces este desarrollo por la amenaza mortal que es y luchas por recuperar el control.

Puede ver este desarrollo en las conferencias de AI. La semana pasada asistí a la edición 2020 de NeurIPS, la principal conferencia internacional sobre aprendizaje automático. Lo que comenzó como una pequeña reunión ahora reúne a suficientes personas para llenar un estadio deportivo. Este año, por primera vez, NeurIPS requirió que la mayoría de los documentos incluyeran una declaración de 'impactos más amplios' y que estuvieran sujetos a revisión por parte de una junta de ética. Cada artículo que describa cómo acelerar un algoritmo, por ejemplo, ahora necesita tener una sección sobre los bienes y males sociales de este oscuro avance técnico. 'Independientemente de la calidad o contribución científica', decía la convocatoria de artículos, 'una presentación puede ser rechazada por... incluidos métodos, aplicaciones o datos que crean o refuerzan un sesgo injusto'.

Este fue solo el último giro del trinquete. Los anteriores incluyeron cambiar el nombre de la conferencia a algo más políticamente correcto y exigir a los asistentes que acepten explícitamente un "código de conducta" integral antes de poder registrarse, lo que permite que la conferencia expulse a los asistentes por publicar algo en las redes sociales que los funcionarios desaprobaron. Más en serio, ha surgido todo un subcampo de la IA con el propósito expreso de, entre otras cosas, 'eliminar el sesgo' de los algoritmos. Eso ahora está en pleno apogeo.

Publiqué algunos tweets que planteaban preguntas sobre los últimos cambios, y la multitud de cancelaciones se abalanzó sobre mí. Insultos, burlas, amenazas, lo que sea. Uno pensaría que los científicos estarían por encima de tales comportamientos, pero no. Señalé que NeurIPS es un caso atípico al requerir declaraciones de impacto más amplias, y los canceladores cambiaron repetidamente de tema. Argumenté en contra de la politización de la IA, pero lo tomaron como una negación de que cualquier consideración ética sea válida. Un director corporativo de investigación de aprendizaje automático, también profesor de Caltech, publicó en Twitter para que todos vieran una larga lista de personas para cancelar, cuyo único delito fue haberme seguido o haber dado me gusta a uno de mis tweets. La misma multitud logró que mi universidad emitiera una declaración en la que desaprobaba mis puntos de vista y reafirmaba sus credenciales liberales.

¿Por qué el alboroto? Los datos pueden tener sesgos, por supuesto, al igual que los científicos de datos. Y los algoritmos que están codificados por humanos pueden, en principio, hacer cualquier cosa que les digamos. Pero los algoritmos de aprendizaje automático, como casi todos los algoritmos que se encuentran en los libros de texto de informática, son esencialmente fórmulas matemáticas complejas que no saben nada sobre raza, género o estatus socioeconómico. No pueden ser racistas o sexistas más de lo que puede hacerlo la fórmula y = ax + b.

El libro más vendido de Daniel Kahneman, Pensar, rápido y lento, tiene un capítulo completo sobre cómo los algoritmos son más objetivos que los humanos y, por lo tanto, toman mejores decisiones. Para la mente liberal militante, sin embargo, son pozos negros de iniquidad y deben ser limpiados.

Lo que significa limpiar los algoritmos, en la práctica, es insertarles sesgos que favorezcan a grupos específicos, restableciendo en efecto de forma automatizada los controles sociales que la izquierda política tiene tanto empeño. En otras palabras, 'eliminar el sesgo' significa agregar sesgo. No es sorprendente que esto provoque que los algoritmos funcionen peor en su función prevista. Los algoritmos de puntuación de tarjetas de crédito pueden rechazar a los solicitantes más calificados para garantizar que se acepte la misma cantidad de mujeres y hombres. Los algoritmos de consulta de libertad condicional pueden recomendar dejar en libertad a los delincuentes más peligrosos para que se libere a un número proporcional de blancos y negros. Algunos incluso abogan por prohibir el uso en algoritmos de todas las variables correlacionadas con la raza o el género, con el argumento de que equivalen a una línea roja. Esto no solo haría esencialmente imposible el aprendizaje automático y todos sus beneficios, sino que es particularmente irónico dado que esas variables son precisamente lo que necesitamos para separar las decisiones de las que queremos excluir.

Si cuestiona esta o cualquier otra de una amplia gama de demandas liberales sobre la IA, se encontrará con un gran dolor. Cuanto más prominente sea el investigador que sea cancelado, mejor, porque envía el mensaje más escalofriante a todos los demás, especialmente a los investigadores jóvenes. Jeff Dean, el legendario jefe de inteligencia artificial de Google, y Yann LeCun, científico jefe de inteligencia artificial de Facebook y cofundador de aprendizaje profundo, tienen ambos se encontraron en el extremo receptor del descontento de la pandilla liberal.

Hasta ahora, los conservadores han sido en gran medida ajenos a la aceleración de la invasión de la IA por parte de la política progresista. Si la IA aún fuera un campo oscuro e inmaduro, esto podría estar bien, pero el tiempo para eso ya pasó. Los algoritmos gobiernan cada vez más nuestras vidas, y pueden imponer una sociedad militantemente liberal (en realidad antiliberal) por la puerta de atrás. Cada vez que realiza una búsqueda en la web, usa las redes sociales u obtiene recomendaciones de Amazon o Netflix, los algoritmos eligen lo que ve. Los algoritmos ayudan a seleccionar candidatos para el trabajo, votantes a los que apuntar en campañas políticas e incluso personas para salir. Tanto las empresas como los legisladores deben asegurarse de que no sean manipulados. Y todos debemos ser conscientes de lo que está sucediendo, para poder opinar. Yo, por mi parte, después de ver cómo los progresistas alegremente asignan prejuicios incluso a algoritmos que transparentemente no pueden tener ninguno, he comenzado a cuestionar la visión ortodoxa de los prejuicios humanos. ¿Somos realmente tan profunda e irremediablemente racistas y sexistas como afirman? Yo creo que no.

Pedro Domingos es profesor emérito de informática e ingeniería en la Universidad de Washington.

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