¿QUÉ DIABLOS ES EL “BIG DATA” Y POR QUÉ DEBERÍA IMPORTARTE?

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Todos le producimos al Big Data, y muy pocos saben qué es y cómo nos gobierna.

Big Data -Grandes Datos- son enormes cantidades de información que no pueden ser procesadas usando herramientas tradicionales como las bases de datos. La del Big Data no se refiere a alguna cantidad de datos en específico, sino a cuando se requieren ciertos mecanismos complejos para procesarlosSegún el investigador Martín Hilbert, entrevistado por The Clinic, en el mundo existen unos 5 zettabytes de información. Si uno pusiera toda esa información en libros, se podrían hacer 4500 pilas de libros que lleguen hasta el sol.

De por sí es mucha información, pero esta aumenta exponencialmente: “desde el 2014 hasta hoy, creamos tanta información como desde la prehistoria hasta el 2014”.

Pero ¿qué es la información y de dónde viene?

Información es cualquier particularidad que podamos registrar como datos.

Supongamos que sostenemos una revista en las manos ¿cuál es la información de esa revista?, pues todo: las letras que contiene, el número de páginas, lo que pesa, lo que mide, las huellas digitales del que la sostiene, el número de átomos que contiene, quien la ha leído, donde la fabricaron…

Desde hace siglos los gobiernos y las empresas están almacenando información sobre población, transacciones comerciales, territorios, recursos, ganancias, pérdidas, etc.

A medida que se hizo muy grande para almacenarla inventaron sistemas de clasificación y archivo, pero pronto se hizo tan grande que, a finales del siglo XIX, tuvieron que empezar a buscar una forma de automatizar el manejo y almacenamiento de la misma inventando así las computadoras. Estas, eventualmente, les permitieron almacenar digitalmente en discos duros una cantidad obscena de información que físicamente, en papeles y cuadernos, no podrían almacenar.

Ahora, al Estado y las empresas se le añaden transacciones financieras realizadas en línea, análisis de redes sociales -Hilbert dice que en Twitter son cerca de 12 terabytes de tweets al día y que Facebook almacena unos 100 petabytes de fotos y videos. A esto se unen todas las actividades de los “smartphones”, unos 2.5 quintillones de bytes diariamente en el mundo.

Además de los seres humanos las máquinas contribuyen a ese crecimiento de la  información: en estos tiempos existe la comunicación de máquina a máquina. La IBM estima que hay más de 30 millones de sensores interconectados en distintos sectores como automotriz, transportación, industrial, servicios, comercial, etc. y se espera que este número crezca en un 30% anualmente.

Esta es una enorme red de comunicaciones que las máquinas hacen, en gran parte, sin que se metan los seres humanos. Y esa es una de las partes más inquietantes de esta época: la autonomía de las maquinas.

Lo Malo, lo Bueno y lo Inquietante de la Inteligencia Artificial

Manejar el Big Data planteó un problema técnico muy complejo: cualquier máquina no puede manejarla. Una de las empresas que primero se enfrentó con este problema fue Google, la cual ha tenido que invertir mucho tiempo y dinero en la inteligencia artificial pues necesitan que sus buscadores hagan interpretaciones complejas de grandes cantidades de datos, por ejemplo, que identifiquen un rostro.

La tecnología generada para eso es la de las redes neuronales artificiales que funcionan de manera similar al cerebro, a eso se le llama Deep Learning o aprendizaje profundo. Con el deep learning, es decir, con máquinas que pueden manejar enormes cantidades de datos que se generan hoy en día, no es exagerado decir que hemos entrado a una nueva época. Como todas, esta tiene cosas malas, buenas e inquietantes.

Mala: el espionaje, el marketing y el control

Como la información se produce y circula en línea, la vieja idea de privacidad y de propiedad de la información personal ha caducado: antes tenías tus fotos en un álbum físico, tus cartas en una gaveta, y a menos que la policía te siguiera y te grabara, lo que hablabas por teléfono y por donde caminabas lo sabías solo tú y unas pocas personas cercanas.

Ahora que se “conversa” por Whatsapp y se camina por ahí con un teléfono con GPS, todo queda registrado. Snowden reveló hace unos años el alcance que el espionaje ilegal había alcanzado bajo el gobierno de Obama, cuando el Almirante Alexander dirigía la NSA: llamadas, correos, mensajes de texto, nada escapaba a la supervisión del Estado.

Sin embargo, el problema no es que el Estado, a posteriori, se meta con la información de la gente, es que esa información se genera en plataformas que pertenecen a corporaciones que ganan plata con ella: al que tiene Gmail en un celular con wifi  lo pueden encontrar en Google Maps, en un mapa mundial que muestra dónde estuvo.

Como la gente genera toda su información usando esas plataformas, lo que ocurre es que las corporaciones de Silicon Valey incluyen en los términos de uso -que nadie lee- la copropiedad de los datos entre la corporación y cada usuario. Gracias a ello estas empresas valen billones de dólares solo por la información que poseen y “compensan” al usuario con un servicio supuestamente gratuito.

En realidad cada usuario de Google, Facebook o Twitter es más que cliente un trabajador impago de la empresa.

Pero ¿por qué vale tanto esa información? Porque gracias a ella se puede predecir y controlar el comportamiento de la gente, sea para la guerra, sea para el espionaje, sea para el marketing. Hilbert, en su entrevista, lo deja muy claro:

“…sabemos dónde están las personas, pero también sabemos qué compran, qué comen, cuándo duermen, cuáles son sus amigos, sus ideas políticas, su vida social (…) Teniendo entre 100 y 250 likes tuyos en Facebook, se puede predecir tu orientación sexual, tu origen étnico, tus opiniones religiosas y políticas, tu nivel de inteligencia y de felicidad, si usas drogas, si tus papás son separados o no. Con 150 likes, los algoritmos pueden predecir el resultado de tu test de personalidad mejor que tu pareja. Y con 250 likes, mejor que tú mismo…”

Desde que se inventaron las estadísticas los gobiernos han fantaseado con predecir el futuro, con computarlo. Ahora con el Big Data y el Deep Learning creen poder lograrlo: Obama y Trump han usado intensamente la información de las redes sociales para clasificar a la gente en categorías y variar o adaptar los mensajes que les dirigen. La idea es que, conociendo a la gente mejor de lo que ella se conoce, se puede no solo predecir sino controlar lo que decidirá en el futuro.

Lo Bueno

La parte buena es evidente: se pueden hacer muchas cosas que antes no se podían y se abren nuevas posibilidades. Pese a eso hay mucha gente resentida y culpable con la tecnología, a la que no pueden separar del capitalismo.

Pero pensemos: no solo en los millones de vidas que se salvan con inventos como los antibióticos, las vacunas y la cirugía moderna, sino en que gracias a las máquinas, los seres humanos -y los animales- pueden librarse de trabajos durísimos, degradantes o peligrosos. Impresoras 3d pueden imprimir órganos y partes del cuerpo, robots podrán ejecutar operaciones quirúrgicas…

Y en el corazón de todo esto está el Big Data y la Inteligencia Artificial pues todo esto funcionaría en red. Y eso revolucionará, una vez más, el mundo del trabajo:

“Más del 50% de los actuales empleos son digitalizables (…) Y ya no hablamos de reemplazar a los obreros, como en la revolución industrial, sino también los trabajos de la clase más educada: médicos, contadores (…) Pero esto ya ha pasado antes y no fue el fin de la historia.”

El problema es que culpamos a las máquinas -o la tecnología- de cosas que hace el capitalismo como reducir puestos de trabajo. La cosa es que si los patronos quisieran podrían mantener el mismo número de trabajadores en jornadas más cortas y pagarles lo mismo.

Pero eso no les conviene. Y eso ya no es un problema tecnológico.

Cuando Snowden reveló el nivel del espionaje que había en los EEUU la gente prácticamente no reaccionó. Nadie lucha con corporaciones como Google o Facebook sobre cómo y para qué se pueden usar los datos o para arrancar mayores derechos para los usuarios.

Y por más inteligentes que hayan sido Obama y Trump para explotar la información de las redes, ninguna Inteligencia Artificial puede hacer a la gente creer que todos los musulmanes son terroristas o que el Calentamiento Global es un “cuento chino”.

Entonces, tal vez sea posible una nueva relación con las máquinas, solo que pegados viendo el teléfono, nadie se anima a hacer nada.

En el siglo XIX visionarios como Marx y Samuel Butler previeron no solo la complejidad que en el futuro tendrían  las máquinas, sino que, de alguna forma, humanos y máquinas convergerían en algo más, de hecho  Butler fue el primero que habló de que desarrollarían una “consciencia”.

Y eso nos lleva a lo Inquietante

Frankenstein, Terminator, la temida “singularidad”, es decir, la inteligencia artificial que toma control del mundo y lo domina, ese es el cliché en que todos sacan cuando piensan en la Inteligencia Artificial.

¿Y por qué no asustarse? Las máquinas calculan mucho mejor que los humanos y ya los han vencido en juegos como el Ajedrez y el Go pudiendo computar tantas jugadas a la vez. ¿Cómo es posible que podamos ganarles?

Lo que muchos no comentan es que muchas operaciones sencillas son todavía imposibles para las máquinas más inteligentes, por ejemplo, decidir si un periódico viejo es basura o no. En realidad, la inteligencia de las máquinas es una continuación de la nuestra.

Por ejemplo en este año, varios programas fallaron, simplemente, porque sus creadores les transfirieron sus prejuicios: un programa al que pusieron de juez en un concurso de belleza resultó “racista” y una cuenta de twitter llevada por una Inteligencia Artificial se había vuelto nazi en pocas horas.

Ni hablar todavía de que una máquina pueda escribir un libro, criar a un niño o gobernar un país.

Sin embargo, en este punto ya somos co-dependientes con las máquinas. Vivimos en un mundo de grandes estructuras artificiales principiando por las ciudades, y esas estructuras son administradas, en gran parte, por sistemas de máquinas que funcionan por si solas.

Así ocurre con el Internet, los cajeros, la navegación de barcos y aviones.

Así que, lo que estamos haciendo es converger con las máquinas: la imagen del Cyborg con el brazo artificial o de los personajes de Matrix con el cable en la cabeza no son más que símbolos de esa convergencia. Como dice Hilbert:

“Y lo que creo que va a terminar haciendo la digitalización es convertirnos a nosotros en células de un organismo mayor un supraorganismo con el que nos estamos fusionando, y la digitalización es como el aceite que nos une (…) estamos convergiendo con la tecnología para crear un ente superior, que se llama sociotecnología, tecnosociedad o como lo quieras llamar”.

Es probable, entonces, que el problema no sea que, como creen muchos, la tecnología sea mala en sí y por tanto sea malo converger con la máquinas: el problema es de qué manera vamos a hacerlo y si eso va a servir para consolidar todas las desigualdades que hemos arrastrado hasta ahora.

Pero eso ya no sería culpa de los datos, o de los programas o de la técnica, sino de nosotros: por ahora los humanos siguen al timón aunque a veces no parezca.

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Por Fabio Zuluaga / Supuesto Negado