1
00:00:00,684 --> 00:00:03,060
Los algoritmos no son objetivos.

2
00:00:03,341 --> 00:00:07,253
La IA y todas estas nuevas tecnologías 
están perpetuando los prejuicios.

3
00:00:07,253 --> 00:00:10,015
Están prediciendo el futuro, 
hacen el futuro.

4
00:00:11,325 --> 00:00:14,075
Continuando la conversación:

5
00:00:14,075 --> 00:00:19,736
El dilema de la discriminación

6
00:00:19,736 --> 00:00:24,073
He pasado gran parte de mi tiempo
pensando en los prejuicios,

7
00:00:24,179 --> 00:00:26,046
pero es que yo soy así.

8
00:00:26,161 --> 00:00:28,771
Y también, la falta de conocimiento

9
00:00:28,771 --> 00:00:30,999
del gobierno para entender estos problemas

10
00:00:30,999 --> 00:00:34,396
resulta en una falta de regulación
y leyes que realmente ayudarían

11
00:00:34,396 --> 00:00:37,915
a minimizar algunos de los problemas 
que ya hemos identificado a través de la IA.

12
00:00:38,191 --> 00:00:40,835
Los algoritmos no son objetivos.

13
00:00:41,185 --> 00:00:44,965
Los algoritmos están optimizados 
para alguna definición de éxito.

14
00:00:44,965 --> 00:00:49,055
Utilizan datos históricos
para predecir un futuro exitoso.

15
00:00:49,055 --> 00:00:51,419
La gente cree ciegamente

16
00:00:51,419 --> 00:00:54,183
que los algoritmos son justos
y objetivo por naturaleza

17
00:00:54,183 --> 00:00:57,173
y en parte porque 
creen en esta lealtad,

18
00:00:57,173 --> 00:00:58,575
no cuestionan el algoritmo.

19
00:00:58,575 --> 00:01:02,205
Así que cuando el algoritmo termina 
siendo racista como los datos

20
00:01:02,205 --> 00:01:04,015
que insertamos en él,

21
00:01:04,015 --> 00:01:08,632
reproduce exactamente los patrones
que desearíamos que trascendieran.

22
00:01:09,322 --> 00:01:13,092
Los sistemas están introduciendo toneladas
de información sin contexto,

23
00:01:13,092 --> 00:01:16,242
sin historia, e incluso 
sin cuestiones políticas,

24
00:01:16,242 --> 00:01:18,642
económicas y sociales,

25
00:01:18,642 --> 00:01:23,121
entonces tienes una mayor
probabilidad de un sistema de IA

26
00:01:23,121 --> 00:01:26,241
que encarna estos prejuicios 
o incluso los empeora.

27
00:01:26,402 --> 00:01:28,402
Hay cuatro tipos de algoritmos

28
00:01:28,402 --> 00:01:31,279
que creo que se utilizan 
indebidamente

29
00:01:31,279 --> 00:01:35,341
y esto podría causar 
graves daños a la sociedad.

30
00:01:35,341 --> 00:01:37,051
Las cuatro categorías son:

31
00:01:37,051 --> 00:01:37,976
Financiero.

32
00:01:37,976 --> 00:01:39,772
Son algoritmos que deciden

33
00:01:39,772 --> 00:01:41,992
si la gente comprará un 
seguro y por cuánto..

34
00:01:41,992 --> 00:01:43,360
si consiguen buenas tarjetas de crédito...

35
00:01:43,360 --> 00:01:44,660
si consiguen hipotecas...

36
00:01:44,660 --> 00:01:45,830
si consiguen una vivienda …

37
00:01:45,830 --> 00:01:48,000
Si abres el 
sitio web de una tarjeta de crédito,

38
00:01:48,000 --> 00:01:50,698
no conseguirás 
información de las tarjetas de crédito.

39
00:01:50,698 --> 00:01:53,938
Te miden y te analizan,

40
00:01:53,938 --> 00:01:57,448
y son ellos los que te enseñan qué tarjeta
creen que te mereces.

41
00:01:57,448 --> 00:02:00,393
La segunda categoría
está relacionado con la libertad.

42
00:02:00,393 --> 00:02:01,813
¿Cómo te controlas?

43
00:02:01,813 --> 00:02:03,277
¿Cuánto tiempo vas a la cárcel?

44
00:02:03,277 --> 00:02:05,737
¿Fuiste encarcelado mientras
esperabas por un juicio?

45
00:02:05,737 --> 00:02:08,151
La tercera categoría es
la de los medios de subsistencia:

46
00:02:08,167 --> 00:02:09,401
su trabajo.

47
00:02:09,401 --> 00:02:11,941
¿Obtienes una entrevista para
el trabajo que solicitas?

48
00:02:11,941 --> 00:02:13,269
¿Conseguiste el trabajo?

49
00:02:13,269 --> 00:02:14,429
¿Recibes un aumento de sueldo?

50
00:02:14,429 --> 00:02:16,727
¿Cuál es tu horario de trabajo?

51
00:02:16,727 --> 00:02:19,800
Un ejemplo que atrajo
la atención de los medios de comunicación

52
00:02:19,800 --> 00:02:21,437
era un algoritmo de contratación

53
00:02:21,437 --> 00:02:25,460
que favoreció desproporcionadamente a
individuos que se llamaban Jared

54
00:02:25,460 --> 00:02:26,950
y que jugaban al lacrosse porque

55
00:02:26,950 --> 00:02:30,470
la mayoría de los individuos que tenían 
un buen rendimiento en esa empresa

56
00:02:30,470 --> 00:02:32,590
tenían estos dos hechos en común.

57
00:02:33,004 --> 00:02:35,979
Y la cuarta categoría es la información en sí misma.

58
00:02:35,979 --> 00:02:37,421
¿Cómo se obtiene la información?

59
00:02:37,421 --> 00:02:38,391
¿En qué creemos?

60
00:02:38,391 --> 00:02:40,291
Información política, principalmente.

61
00:02:40,433 --> 00:02:42,353
Sus cosas son
algoritmos ahora.

62
00:02:42,353 --> 00:02:44,145
Y a menudo son injustas.

63
00:02:44,145 --> 00:02:45,615
Y a menudo ilegales.

64
00:02:45,615 --> 00:02:49,916
Pero no hemos descubierto cómo aplicar 
nuestras leyes contra la discriminación.

65
00:02:49,916 --> 00:02:53,463
La distopía que me preocupa es de

66
00:02:53,463 --> 00:02:58,543
nosotros no frenamos
a los oscuros y peligrosos algoritmo.

67
00:02:58,543 --> 00:03:00,693
"Oye, te hemos estado siguiendo
desde tu nacimiento.

68
00:03:00,693 --> 00:03:02,233
Entendemos que tu...

69
00:03:02,233 --> 00:03:03,333
tuviste una infancia pobre,

70
00:03:03,333 --> 00:03:05,863
en un barrio donde mucha gente
no ha alcanzado el éxito.

71
00:03:05,863 --> 00:03:07,291
Y...

72
00:03:07,291 --> 00:03:09,707
Vamos a predecir que
no lograrás el éxito.

73
00:03:09,707 --> 00:03:11,724
No sólo vamos a predecir esto,

74
00:03:11,724 --> 00:03:13,822
nos aseguraremos de que
no consigas el éxito".

75
00:03:13,822 --> 00:03:15,562
No vas a ir a 
una buena universidad.

76
00:03:15,562 --> 00:03:16,460
Ni obtendrás un buen trabajo.

77
00:03:16,460 --> 00:03:17,790
Y ni siquiera un buen préstamo.

78
00:03:17,790 --> 00:03:19,890
Porque eso es lo que
los algoritmos hacen, realmente

79
00:03:19,890 --> 00:03:22,610
No predicen el futuro. 
Ellos hacen el futuro.

80
00:03:24,678 --> 00:03:26,897
El dilema social.

81
00:03:26,897 --> 00:03:30,047
Nuestro dilema social.