VERIFICA ANTES DE CONFIAR

Ha pasado siempre. Hoy, quizá, pasa más a menudo.

Las personas hablan convencidas de saber lo que dicen. Hablan con la seguridad de quien ya ha dictado sentencia, de quien cree que su punto de vista no es un punto de vista, sino el paisaje entero. Luego se encuentran con alguien dispuesto a aclarar, a separar una cosa de otra, a llevar luz allí donde, un momento antes, solo había opinión.

Y a veces se detienen y escuchan.

No todas lo hacen.

A partir de 1980 todo se aceleró de verdad. Quizá por miedo a que el Universo y sus habitantes nos dejaran atrás, pasamos del sonido de los tambores y de las señales de humo a hablar en la calle, en el trabajo, en los trenes, en todas partes, con desconocidos.

Desconocidos, sí, pero ya informados.

O al menos convencidos de estarlo.

Y sin embargo mi madre, desde que yo era niño, siempre me advirtió que no hablara con desconocidos.

¿Cómo podría explicarle hoy que el mundo exige exactamente lo contrario?

Desde donde está ahora, claro, no puede usar la tecnología. Pero que nadie se equivoque: una mujer calabresa como ella no está en ninguna cárcel. Ha vuelto a la casa del Padre para desempeñar otras tareas y asumir otros papeles.

Quizá vuelva a nacer como mujer en algún lugar de mi familia y me observe como hacía cuando yo era un muchacho, intentando domarme con una simple mirada.

Pero yo era, y sigo siendo, indomable.

No le pido permiso a nadie.

La tecnología moderna también lo sabe. Cuando me encontré y choqué con la IA y con los algoritmos, los hice explotar. No porque declarara la guerra a las máquinas, sino porque ni las máquinas ni sus dueños tenían la capacidad de someterme.

Llegados a este punto, sin embargo, se hace necesaria una pregunta: ¿quiénes son, en realidad, estos dos personajes, el algoritmo y la Inteligencia Artificial?

Los nombramos constantemente, como si fueran parientes cercanos. Los invocamos cuando algo nos facilita la vida y los culpamos cuando algo se nos va de las manos. Sin embargo, a menudo los confundimos, como si fueran la misma cosa con dos trajes distintos.

No lo son.

Un algoritmo es un procedimiento. Una secuencia de instrucciones. Alguien le dice: si pasa esto, haz aquello. Si la carretera está cortada, cambia de ruta. Si el número es par, divídelo entre dos. Si falta un ingrediente, detente o sustitúyelo según la regla que recibiste.

Un algoritmo no discute. No interpreta. No se ofende.

Sobre todo, no inventa.

Ejecuta.

Es gramática.

La Inteligencia Artificial, en cambio, es el intento de construir sistemas capaces de afrontar tareas que, hasta ayer, asignábamos solo a los seres humanos: reconocer un rostro, interpretar un texto, traducir una frase, encontrar conexiones en los datos, elaborar una respuesta, predecir un comportamiento.

No es una mente humana trasladada a una computadora, y tampoco es conciencia.

Es un conjunto de técnicas diseñadas para reproducir de forma aproximada tareas cognitivas.

Para quedarnos en el mundo de la escritura, el algoritmo es la gramática: ordenada, necesaria, inflexible. La IA es el escritor que ha leído una biblioteca inmensa y ahora intenta componer una página nueva.

Puede sorprenderte. Puede parecer brillante. Puede incluso dar con una frase que te impacte.

Pero también puede equivocarse con absoluta seguridad. Puede confundir un detalle, inventarse una fuente, juntar palabras persuasivas sin poseer la verdad.

Y esa es la diferencia que importa.

Un algoritmo tradicional necesita que alguien le muestre el camino. Si la situación cambia y nadie le ha enseñado qué hacer, se queda prisionero de sus instrucciones.

La IA, al menos la parte basada en el machine learning, recibe ejemplos y busca regularidades en los datos.

No le entregas todas las respuestas.

Le muestras casos, información, intentos. El sistema busca patrones por sí solo y construye una respuesta plausible. El aprendizaje automático gira en torno a sistemas que se adaptan a partir de los datos para mejorar su rendimiento con el tiempo.

Eso no significa que la IA lo sepa todo.

Solo significa que puede reconocer patrones con una velocidad, y con una memoria, que ningún ser humano posee. Pero reconocer un patrón es algo distinto de comprender el mundo.

Un sistema puede traducir una metáfora a treinta y tres idiomas y, al mismo tiempo, fallar ante una pregunta sencilla mal planteada, un contexto incompleto o una mentira escrita con elegancia.

El algoritmo es rígido.

La IA es más adaptable, pero eso no la hace libre.

Un algoritmo puede calcular la ruta más corta hacia un destino. La IA puede examinar una fotografía y decirnos qué parece contener, escuchar una pregunta y construir una respuesta, analizar miles de páginas y producir un resumen.

Pero detrás de ambos hay siempre una mano humana: la persona que escribió las reglas, seleccionó los datos, estableció el objetivo, decidió qué debía premiarse y qué debía descartarse.

Así que la IA y los algoritmos no son opuestos.

La Inteligencia Artificial vive de algoritmos, pero no todo algoritmo es Inteligencia Artificial. La IA moderna utiliza a menudo algoritmos de aprendizaje automático: instrumentos que ajustan sus parámetros internos a partir de los datos disponibles para generar predicciones, clasificaciones o respuestas.

Es matemática a gran velocidad, no magia.

Es construcción estadística, no revelación.

Y así volvemos a las personas que hablan convencidas de saber.

No todo el que habla sabe lo que dice.

Vale para el hombre del bar, para el profesor distraído, para el político de la televisión, para quien escribe en las redes sociales e incluso para una máquina capaz de responder en cuestión de segundos.

Dentro de cada sistema, con palabras distintas pero con el mismo sentido, cuelga una pequeña advertencia:

Atención: puedo cometer errores. Comprueba siempre lo que digo. Verifica antes de confiar.

Es una frase que mi madre habría aprobado.

Me la repetía, de otras formas, incluso antes de que yo tuviera novia. Naturalmente, no sabía que yo ya había realizado extensas pruebas de rendimiento y fiabilidad, también con otras, a costo cero.

Pero eso, como toda buena investigación, fue trabajo de campo.