\u201cTenemos que ser transparentes cuando no hay grandes pruebas\u201d, dice Amy Orben, psic\u00f3loga y l\u00edder de un grupo de salud mental y tecnolog\u00edas digitales en la Universidad de Cambridge. Quiz\u00e1 el mayor problema que afecta a la ciencia en relaci\u00f3n con las nuevas tecnolog\u00edas hoy es la falta de conclusiones que permitan responder con certeza a las preguntas que la sociedad se hace sobre los m\u00f3viles, las redes y la inteligencia artificial (IA): \u201cEs dif\u00edcil afrontar la posibilidad de que se exagere la evidencia [de esa relaci\u00f3n]aunque se haga pensando que as\u00ed van a mantener m\u00e1s seguros a los ni\u00f1os\u201d, a\u00f1ade Orben.<\/p>\n
No hay una soluci\u00f3n f\u00e1cil. Ciudadanos y pol\u00edticos a menudo deben refugiarse en prejuicios a falta de respuestas claras sobre el v\u00ednculo entre m\u00f3viles y salud mental, por ejemplo. En ocasiones, las autoridades pueden acaban regulando sin necesidad o, en cambio, dejar sin regular un problema enorme que afecta a millones de personas. \u201cQueremos animar a los cient\u00edficos a conectar con la gente y hablar claro, incluyendo lo que no sabemos\u201d, dice J. Nathan Matias, director de un laboratorio de ciudadan\u00eda y tecnolog\u00eda en la Universidad de Cornell (EE UU). Orben y Matias publican este jueves un art\u00edculo en la revista Ciencia<\/i> <\/i>para generar debate sobre la velocidad de la tecnolog\u00eda hoy y proponer medidas para que la ciencia acelere su labor. En una conversaci\u00f3n por videoconferencia con EL PA\u00cdS aclaran los puntos principales.<\/p>\n
Orben prev\u00e9 que en cinco a\u00f1os les pedir\u00e1n resultados sobre la importancia de las conversaciones de adolescentes y chatbots de IA: \u201cLlevo meses diciendo que tenemos que empezar ya a recopilar datos a largo plazo sobre c\u00f3mo usan los ni\u00f1os las aplicaciones<\/i> de chats con IA\u201d, dice Orben. EL PA\u00cdS public\u00f3 un art\u00edculo sobre ese tema hace unos d\u00edas y los cient\u00edficos consultados b\u00e1sicamente ten\u00edan una respuesta: no sabemos qu\u00e9 impacto tiene. \u201cLa ciencia rutinaria es superpoderosa, cuidadosa, precisa, y no decimos que no se deba hacer, sino que hay que acelerarla en ciertos aspectos, porque ahora mismo todo el sistema a nuestro alrededor acelera\u201d, a\u00f1ade Orben.<\/p>\n Las grandes compa\u00f1\u00edas tecnol\u00f3gicas no van a ayudar. Su prioridad es l\u00f3gicamente otra: ganar dinero. Las propuestas de Orben y Matias van dirigidas a la comunidad cient\u00edfica, no a las compa\u00f1\u00edas: \u201cHist\u00f3ricamente, las empresas han tendido a no querer saber algunas cosas\u201d sobre el efecto de sus productos, describe Matias. \u201cNos preocupa que pase lo mismo con las tecnolog\u00edas digitales. Si las empresas temen filtraciones, es comprensible que sus l\u00edderes se pregunten: \u00bfno ser\u00e1 mejor no tener ning\u00fan registro sobre si este da\u00f1o es real? Queremos cambiar esos incentivos\u201d.<\/p>\n Matias y Orben aspiran a que todo esto no suene solo a \u201cla ciencia es demasiado lenta\u201d y que hay que despreciar la evidencia, pero s\u00ed que en una \u00e9poca donde las grandes tecnol\u00f3gicas tienen toda la informaci\u00f3n y pueden probar nuevos productos sin parar, la ciencia debe adaptarse. \u201cLas empresas tecnol\u00f3gicas aceleran c\u00f3mo desarrollan sus productos porque siempre est\u00e1n probando. Hacen pruebas A\/B todo el tiempo, cambian cosas, ven qu\u00e9 pasa, y obtienen conocimiento r\u00e1pido. No decimos \u2018bajemos el est\u00e1ndar de evidencia para decir que algo es da\u00f1ino\u2019. Lo que decimos es que, aunque la evidencia no sea perfecta, deber\u00edamos empezar a probar antes si ciertos cambios ayudan\u201d, dice Orben.<\/p>\n Las medidas concretas que proponen Orben y Matias son cuatro.<\/p>\n El art\u00edculo pide que las tecnolog\u00edas digitales puedan aparecer en los registros p\u00fablicos cuando un funcionario registra posibles causas de muerte o da\u00f1os. \u201cSe podr\u00eda empezar a incluir informaci\u00f3n sobre tecnolog\u00eda en sistemas como los registros de mortalidad, los informes de accidentes laborales o los informes policiales sobre violencia de pareja, igual que ya se hace con los accidentes de tr\u00e1fico\u201d, escriben Matias y Orben.<\/p>\n Ser\u00eda un modo de tener m\u00e1s visi\u00f3n real sobre d\u00f3nde puede estar afectando la tecnolog\u00eda: \u201cMuchas veces, por ejemplo, con los j\u00f3venes de ahora, tardamos much\u00edsimo en entender qu\u00e9 hacen realmente y c\u00f3mo les afecta. Y necesitamos afinar m\u00e1s el o\u00eddo a lo que pasa en la vida real\u201d, detalla Orben.<\/p>\n El art\u00edculo incluye esta frase sobre c\u00f3mo gestionar el nivel de peligro: \u201cLas p\u00e9rdidas empresariales son m\u00e1s f\u00e1ciles de revertir que las vidas\u201d. Las grandes tecnol\u00f3gicas aprovechan la falta de evidencia clara para decir que no hay que alarmarse. Su temor es perder dinero. Igual hay que replantearse este baremo entre beneficios y salud, dicen los cient\u00edficos.<\/p>\n Las pruebas causales perfectas en estos \u00e1mbitos son muy exigentes de lograr. A menudo se oye la frase que hay correlaci\u00f3n, pero no casualidad. Por ejemplo, coincide una peor salud mental de algunos adolescentes de hoy con m\u00e1s uso de m\u00f3viles, pero esa coincidencia (correlaci\u00f3n) no est\u00e1 claro que sea causal (no es f\u00e1cil aislar las causas para decir con certeza que son sobre todo los m\u00f3viles). Son sistemas muy complejos, pero eso no tiene que significar que no se pueda pensar en soluciones. \u201cA menudo, si me preguntan si tenemos buena evidencia sobre algo, mi respuesta puede ser que no. Pero entonces, \u00bfcu\u00e1l es el siguiente paso? Lo que planteamos es que, adem\u00e1s de decir que la evidencia es d\u00e9bil, tanto la ciencia como los pol\u00edticos deber\u00edan empezar a hablar de si la evidencia no es buena, \u00bfactuamos ya? \u00bfCu\u00e1les son los riesgos y beneficios de hacerlo? \u00bfO esperamos? Necesitamos una conversaci\u00f3n m\u00e1s abierta sobre esto\u201d, dice Orben.<\/p>\n Un ejemplo podr\u00eda ser si los chatbots <\/i>de IA deber\u00edan tener medidas de seguridad para evitar que fomenten el suicidio, dice Matias. \u201cHay gente que defiende, y se puede leer en manifiestos de capitalistas de riesgo, que las medidas de seguridad basadas en evidencia son enemigo de la innovaci\u00f3n y de las ganancias. Esa es una visi\u00f3n que pone los beneficios corporativos de un lado y las vidas de las personas y la ciencia del otro. As\u00ed que pedimos a los cient\u00edficos que adem\u00e1s de buscar la evidencia y hacer una evaluaci\u00f3n, piensen en lo que realmente est\u00e1 en juego cuando damos respuestas a pol\u00edticos y p\u00fablico\u201d, explica.<\/p>\n Los experimentos sociales llevan a menudo a\u00f1os de preparaci\u00f3n, ejecuci\u00f3n y an\u00e1lisis. Orben y Matias proponen en algunos casos poner en marcha varias acciones en paralelo, al mismo tiempo. \u201cEn cierto modo, se trata de hacer las cosas m\u00e1s r\u00e1pido, pero eso no significa saltarse ciertas etapas. Hay que acelerar, pero de una manera definida y cuidadosa\u201d, dice Orben.<\/p>\n \u201cA menudo nos pasamos un mont\u00f3n de tiempo discutiendo si un da\u00f1o existe o no. Y luego hay un umbral alt\u00edsimo para actuar, y solo entonces empezamos a pensar qu\u00e9 hacer\u201d, a\u00f1ade Orben. Un ejemplo es c\u00f3mo medir si las redes afectan el sue\u00f1o de adolescentes. \u201cManipular un sistema y cambiar algo nos da evidencia bastante buena de cu\u00e1l podr\u00eda ser el impacto\u201d, explica. En lugar de solo debatir si las redes sociales afectan el sue\u00f1o, algo que es muy dif\u00edcil de medir en datos a gran escala y a largo plazo, proponen: \u201cIgual deber\u00edamos ser m\u00e1s r\u00e1pidos. Decimos a algunos padres que saquen el m\u00f3vil del dormitorio, a otros no les decimos nada durante unas semanas, y vemos c\u00f3mo afecta eso a los j\u00f3venes. Ese tipo de pruebas podr\u00eda ayudar a entender mejor los posibles da\u00f1os\u201d.<\/p>\n Hace a\u00f1os que hay preocupaci\u00f3n por el impacto ambiental y en la salud de distintos tipos de qu\u00edmicos que se usan para limpiar, pintar o como pesticidas. Esos qu\u00edmicos eternos son dif\u00edciles de descomponer, causan c\u00e1ncer y se sintetizaron por primera vez en los a\u00f1os 30. No fue hasta como los 2000 que los cient\u00edficos por fin juntaron las pruebas definitivas y ha habido una revoluci\u00f3n de qu\u00edmicos verdes, que defiende que, en lugar de esperar a ver si algo perjudica debe darse prioridad al desarrollo de alternativas m\u00e1s seguras: \u201cEstamos animando a que se adopte un enfoque parecido con la tecnolog\u00eda digital\u201d, dice Matias.<\/p>\n \u201cA veces no est\u00e1n seguros de si un compuesto concreto causa c\u00e1ncer o alg\u00fan otro problema, pero tienen una lista de cu\u00e1nto se usa, qu\u00e9 incidentes han aparecido en registros de mortalidad, y luego los emprendedores pueden ver esa lista y desarrollar productos nuevos que sean m\u00e1s seguros. Hay mucho que ganar con un proceso similar de listas: \u2018Aqu\u00ed est\u00e1n los dise\u00f1os que preocupan a la gente\u2019, incluso mientras tratamos de definir la evidencia, podemos empezar ya a encontrar mejores alternativas. Es algo que requiere negociaci\u00f3n y una entidad que se encargue de mantener esa lista. Pero es una soluci\u00f3n basada en ciencia, en el mercado y en regulaciones que en otras \u00e1reas ha acelerado la creaci\u00f3n de productos m\u00e1s seguros\u201d, a\u00f1ade Matias.<\/p>\n La comparaci\u00f3n entre las aplicaciones y la industria del tabaco no es muy precisa. \u201cEl tabaco es un compuesto estable, no hay muchas formas de hacerlo m\u00e1s seguro. Se habla mucho del tabaco comparado con las redes sociales, pero es distinto, porque con las redes s\u00ed podr\u00edamos dise\u00f1ar algo mucho m\u00e1s seguro\u201d, dice Orben.<\/p>\n Los productos qu\u00edmicos son un mejor modelo, insiste Matias: \u201cLos qu\u00edmicos tienen much\u00edsimos usos valiosos. Y a la vez hay compuestos que son t\u00f3xicos. As\u00ed que el reto para la sociedad es ir mejorando constantemente, pero tambi\u00e9n saber identificar las cosas que son tan malas que, simplemente, hay que prohibirlas\u201d.<\/p>\n<\/div>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u201cTenemos que ser transparentes cuando no hay grandes pruebas\u201d, dice Amy Orben, psic\u00f3loga y l\u00edder de un grupo de salud mental y tecnolog\u00edas digitales en la Universidad de Cambridge. 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<\/span>1. Mejores datos sobre las consecuencias<\/h3>\n
2. Ajustar la balanza del peligro<\/h3>\n
3. Trabajar en paralelo<\/h3>\n
4. Una lista de los problemas<\/h3>\n