Todo el funcionamiento de Internet se basa en unos algoritmos contra la corrupción. Este hecho provoca la desconfianza de muchos usuarios que no terminan de comprender cómo funcionan, ni las inteligencias artificiales o el machine learning.
El objetivo de los algoritmos contra la corrupción, las inteligencias artificiales y del machine learning es replicar los procesos de decisión del cerebro humano.
Funcionamiento de los algoritmos contra la corrupción
El algoritmo realiza todo el proceso de búsqueda, imitando la forma en la que lo haría un ser humano, en pocos segundos y muestra al usuario el resultado. Este proceso sería muy largo si lo realizara una persona. Los algoritmos desarrollados artificialmente pueden hacerlo en pocos segundos.
Los algoritmos son un grupo de acciones que se realizan de forma muy rápida dentro de un ordenador. A partir de una pregunta, tomará diferentes decisiones en base a la respuesta dada.
Por ejemplo, al buscar “Bicicleta Estática”, Google tomará una serie de decisiones automáticas antes de ofrecerte una respuesta. Estas decisiones se toman en base a toda la información que tiene sobre el usuario como la geolocalización o el historial de búsqueda. Al final, en base a toda esa información es posible que te muestre un resultado de búsqueda u otro en base a los datos que tenga.
La Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial está siendo la promotora de la buena administración y la lucha contra la corrupción. Algunos ejemplos de herramientas inteligentes de anticorrupción empleadas actualmente por las administraciones son el conocido programa ARACHNE, desarrollado por la Comisión Europea, o el sistema de alertas (SALER) de la Comunidad Valenciana.
Estas herramientas pueden suponer un gran avance en la prevención y control de la corrupción. Su uso por parte de las administraciones no es todavía pacífico.
Los datos a los que estos programas pueden tener acceso o la cantidad de información que puede publicarse (o ser objeto de acceso) sobre estos algoritmos es una de las principales cuestiones que se suscitan. Todo ello sin desvirtuar su capacidad preventiva o de control de ilícitos.
El Machine Learning
El ‘machine learning’ es una rama de la inteligencia artificial que permite que las máquinas aprendan sin ser expresamente programadas para ello. Esta rama tiene la habilidad y la capacidad de hacer sistemas capaces de identificar patrones. Todo ello usando datos para hacer predicciones. Esta tecnología está presente en un sinfín de aplicaciones como las recomendaciones de Netflix o Spotify o el habla de Siri y Alexa.
Es el responsable de las recomendaciones de películas en plataformas digitales, del reconocimiento por voz de los asistentes virtuales o la capacidad de los coches autónomos para ver la carretera.
El ‘machine learning’ es el especialista por excelencia del reconocimiento de patrones, y es capaz de convertir una muestra de datos en un programa informático. Esta capacidad de aprendizaje se emplea también para la mejora de motores de búsqueda.
La estadística es la base fundamental del aprendizaje automático. Éste consiste en una serie de algoritmos capaces de analizar grandes cantidades de datos para deducir cuál es el resultado más óptimo.
El resurgir de la Inteligencia Artificial
Con la llegada de internet a finales del siglo XX las cantidades de información disponibles para entrenar los modelos fueron masivas.
Ahora podemos hacer lo mismo que antes, pero mucho más rápido y con mayor agilidad. Los algoritmos son capaces de probar 500.000 millones de veces una misma combinación de datos hasta darnos un resultado óptimo. Ahora lo hacen en cuestión de horas. Antes les hacía falta semanas o incluso meses.
Actualidad y Sociedad
En la actualidad han aparecido una serie de retos sociales, éticos y legales relacionados con la toma de decisiones de manera algorítmica, que afectan a cuestiones como la privacidad, la seguridad, la transparencia, la ambigüedad con relación a la responsabilidad o a la discriminación.
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