Combinar la IA y las ciencias del comportamiento de forma responsable

Un término que está casi tan de moda como el de IA es el aprendizaje automático, un subconjunto de la IA que describe sistemas capaces de aprender automáticamente de la experiencia, como los humanos. Las plataformas de redes sociales utilizan ampliamente el aprendizaje automático para predecir los tipos de contenido que es más probable que leamos, desde los artículos de noticias que aparecen en nuestros feeds de Facebook hasta los vídeos que nos recomienda YouTube. Según Facebook6, su uso del ML es para "conectar a la gente con el contenido y las historias que más les interesan".

Sin embargo, quizá sólo tendemos a interesarnos por aquello que refuerza nuestras creencias. Un análisis de McKinsey & Company sostiene que las redes sociales utilizan algoritmos de inteligencia artificial para "[filtrar] las noticias en función de las prefe^rencias de los usuarios [y reforzar] el sesgo de confirmación natural de los lectores".7 Para los gigantes de las redes sociales, el sesgo de confirmación es una característica, no un error.

A pesar de la preocupación que suscitan los bucles de retroalimentación generados por el ML que crean cámar^as de eco ideológicas en las redes sociales8 -lo que podría ser un axioma basado en una visión incompleta de la dieta mediática de los individuos, según una iⁿvestigación del Oxford Internet Institute9-, estas (y muchas otras) aplicaciones del ML no son intrínsecamente negativas. En la mayoría de los casos, puede ser beneficioso para nosotros estar conectados con las personas y los contenidos que más nos interesan. Sin embargo, los usos problemáticos de la ML pueden causar malos resultados: Si programamos las máquinas para que optimicen resultados que se ajusten a nuestros puntos de vista y objetivos normativos, podrían hacer precisamente eso. Las máquinas de IA son tan inteligentes, racionales, reflexivas e imparciales como sus creadores. Y, como nos dice el campo de la economía conductual, la racionalidad humana tiene sus límites.

La existencia de sesgos no significa necesariamente que debamos ralentizar o detener nuestro uso de la IA. Más bien, debemos ser conscientes de ello para que la IA no se convierta en una especie de enigmática caja negra sobre la que aparentemente tenemos poco control. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son simplemente herramientas que tenemos a nuestra disposición; depende de nosotros decidir cómo utilizarlas de forma responsable. Se requiere una atención especial cuando utilizamos una herramienta tan poderosa como el ML, que, cuando se asocia con la ciencia del comportamiento, tiene el potencial de exacerbar los sesgos que afectan a nuestra toma de decisiones a una escala sin precedentes. Los malos resultados de esta asociación podrían incluir un refuerzo de los prejuicios que tenemos hacia las personas marginadas, o la miopía hacia el progreso equitativo en nombre de la optimización calculada. Los resultados mediocres podrían incluir el uso de intervenciones de la ciencia del comportamiento infundidas con ML para vendernos más cosas que no necesitamos o para burocratizar nuestros entornos de elección en una red de tedio. Estas herramientas también podrían fomentar la perniciosa búsqueda de rentas por parte de empresas poco inspiradas, lo que conduciría a una innovación sofocada y a una menor competencia.

¿Existe algo bueno en la intersección entre el ML y las ciencias del comportamiento? Con un asterisco que advierte enérgicamente contra los usos malos o mediocres -o el acto de etiquetar descuidadamente el ML como una panacea sin fallos-, la respuesta es sí. Las soluciones de las ciencias del comportamiento mejoradas con ML pueden predecir mejor qué intervenciones serán más eficaces y para quién. El ML también puede permitirnos crear incentivos personalizad^os para ampliarlos a poblaciones grandes y heterogéneas.10 Estos incentivos personalizados podrían hacer maravillas para resolver las dudas sobre la validez externa de los ensayos controlados aleatorios, un tipo de experimento que se utiliza habitualmente en las ciencias del comportamiento para determinar qué intervenciones funcionan y en qué grado. No es necesario soñar despierto para pensar en los muchos y acuciantes problemas políticos que podrían beneficiarse de los nudges precisos. Desde la predicción de los mensajes que más interesan a cada persona hasta las recomendaciones sanitarias personalizadas basadas en nuestra composición genética, hay muchos ámbitos políticos que pueden ser candidatos idóneos para este tipo de intervenciones.

Los beneficios de utilizar el ML para mejorar las aplicaciones de las ciencias del comportamiento pueden, de hecho, superar los riesgos de crear malos resultados -y, quizás de forma más generalizada, mediocres-. Para que lo hagamos bien, la ciencia del comportamiento debe desempeñar un papel en la identificación y corrección de los sesgos perjudiciales que afectan tanto a nuestras decisiones como a las decisiones de nuestras máquinas inteligentes. Al utilizar la IA, debemos mantenernos fieles a un principio clave de la ciencia del comportamiento: Las intervenciones deben influir en nuestro comportamiento para que podamos tomar mejores decisiones por nosotros mismos, todo ello sin interferir en nuestra libertad de elección. Al igual que sus creadores, las máquinas inteligentes pueden ser tendenciosas e imperfectas. Es crucial que seamos conscientes de ello a medida que madura el matrimonio entre la ciencia del comportamiento y la IA, para que podamos utilizar estas herramientas de forma intencionada y ética.