La receta para hornear un pastel, el método que usamos para resolver un problema de división larga, el proceso de lavar la ropa y la funcionalidad de un motor de búsqueda son todos ejemplos de un algoritmo.
Un algoritmo es un procedimiento o fórmula para resolver un problema, basado en la realización de una secuencia de acciones específicas. Un programa de computadora puede ser visto como un algoritmo elaborado. En matemáticas e informática, un algoritmo generalmente significa un pequeño procedimiento que resuelve un problema recurrente.
Los algoritmos se utilizan ampliamente en todas las áreas de TI (tecnología de la información). Un algoritmo de motor de búsqueda, por ejemplo, toma cadenas de búsqueda de palabras clave y operadores como entrada, busca en su base de datos asociada páginas web relevantes y devuelve resultados.
Un algoritmo de cifrado transforma los datos de acuerdo con acciones específicas para protegerlos. Un algoritmo de clave secreta como el Estándar de cifrado de datos (DES) del Departamento de Defensa de EE. UU., por ejemplo, utiliza la misma clave para cifrar y descifrar datos. Siempre que el algoritmo sea lo suficientemente sofisticado, nadie que carezca de la clave puede descifrar los datos.
La palabra algoritmo deriva del nombre del matemático, Mohammed ibn-Musa al-Khwarizmi, que formó parte de la corte real en Bagdad y vivió entre 780 y 850. El trabajo de Al-Khwarizmi es la fuente probable de la palabra álgebra como la conocemos hoy.
Cuando una persona busca en línea un nuevo par de zapatos, elige una película para transmitir en Netflix o solicita un préstamo para un automóvil, es probable que un algoritmo tenga algo que decir sobre el resultado.
Las fórmulas matemáticas complejas están jugando un papel cada vez más importante en todos los ámbitos de la vida: desde detectar cánceres de piel hasta sugerir nuevos amigos de Facebook, decidir quién consigue un trabajo, cómo se despliegan los recursos policiales, quién obtiene un seguro a qué costo o quién está en un ” lista de no volar”.
Los algoritmos se están utilizando, de manera experimental, para escribir artículos de noticias a partir de datos sin procesar, mientras que la campaña presidencial de Donald Trump fue ayudada por especialistas en marketing conductual que utilizaron un algoritmo para ubicar las concentraciones más altas de “votantes persuasivos”.
Pero si bien tales herramientas automatizadas pueden inyectar una medida de objetividad en decisiones subjetivas anteriores, aumentan los temores sobre la falta de transparencia que pueden implicar los algoritmos, con una presión creciente para aplicar estándares de ética o “responsabilidad”.
Los algoritmos no son intrínsecamente justos, porque la persona que construye el modelo define el éxito. Si bien algunos algoritmos pueden ser útiles, otros pueden ser nefastos, por ejemplo:
– En 2010, las escuelas públicas de Washington DC despidieron a más de 200 maestros, incluidos varios instructores muy respetados, según los puntajes de una fórmula algorítmica que evaluaba el desempeño.
– Un hombre diagnosticado con trastorno bipolar fue rechazado para trabajar en siete minoristas importantes después de que una prueba de “personalidad” de un tercero lo considerara de alto riesgo según su clasificación algorítmica.
– Muchas jurisdicciones están utilizando “vigilancia predictiva” para trasladar recursos a posibles “puntos críticos”. Dependiendo de cómo se introduzcan los datos en el sistema, esto podría conducir al descubrimiento de más delitos menores y un “bucle de retroalimentación” que estigmatiza a las comunidades pobres.
– Algunos tribunales se basan en fórmulas clasificadas por computadora para determinar las sentencias de cárcel y la libertad condicional, que pueden discriminar a las minorías al tener en cuenta factores de “riesgo”, como sus vecindarios y los vínculos de amigos o familiares con el crimen.
– En el mundo de las finanzas, los corredores “extraen” datos en línea y de otras fuentes en nuevas formas de tomar decisiones sobre créditos o seguros. Con demasiada frecuencia, esto amplifica los prejuicios contra los desfavorecidos.
Estos hallazgos se hicieron eco en un informe de la Casa Blanca el año pasado que advierte que los sistemas algorítmicos “no son infalibles: se basan en entradas imperfectas, lógica, probabilidad y personas que los diseñan”. El informe señaló que los sistemas de datos idealmente pueden ayudar a eliminar el sesgo humano, pero advirtió contra los algoritmos que “perjudican sistemáticamente a ciertos grupos”.
Las decisiones automatizadas a menudo se basan en datos recopilados sobre personas, a veces sin su conocimiento. Estos sistemas computacionales pueden inferir todo tipo de cosas sobre una personasa partir de las migajas digitales (un tipo de esquema de navegación secundario que revela la ubicación del usuario en un sitio web o aplicación web. El término proviene del cuento de hadas de Hansel y Gretel en el que los dos niños del título dejan caer migas de pan para formar un camino de regreso a su hogar). Pueden inferir la orientación sexual, los rasgos de personalidad, las inclinaciones políticas. Tienen poder predictivo con altos niveles de precisión.
Dicha información puede ser útil en ciertos contextos, como ayudar a los profesionales médicos a diagnosticar la depresión posparto, pero injusta en otros. Parte del problema se deriva de pedirle a las computadoras que respondan preguntas que no tienen una única respuesta correcta. Son preguntas subjetivas, abiertas y cargadas de valor, que preguntan a quién debería contratar la empresa, qué actualización de qué amigo debería mostrarse, qué convicto tiene más probabilidades de reincidir.
Uuna forma de remediar los efectos injustos puede ser hacer cumplir las leyes existentes sobre protección al consumidor o prácticas engañosas. La ley de protección de datos de la Unión Europea, establecida a partir del próximo año para crear un “derecho de explicación” cuando los consumidores se vean afectados por una decisión algorítmica, como un modelo que podría expandirse. Esto obligaría a la transparencia o impediría que los algoritmos se usen en ciertos contextos.
Mientras tanto, otros advierten que los algoritmos no deben convertirse en el chivo expiatorio de los males sociales. La gente se enfada y busca a quién culpar. Es preocupante los sesgos, la responsabilidad y las decisiones éticas, pero estos factores existen tanto si se utilizan algoritmos como si no.
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La receta para hornear un pastel, el método que usamos para resolver un problema de división larga, el proceso de lavar la ropa y la funcionalidad de un motor de búsqueda son todos ejemplos de un algoritmo.
Un algoritmo es un procedimiento o fórmula para resolver un problema, basado en la realización de una secuencia de acciones específicas. Un
programa de computadora puede ser visto como un algoritmo elaborado. En matemáticas e informática, un algoritmo generalmente significa un pequeño procedimiento que resuelve un problema recurrente.
Los algoritmos se utilizan ampliamente en todas las áreas de TI (tecnología de la información). Un algoritmo de motor de búsqueda, por ejemplo, toma cadenas de búsqueda de palabras clave y operadores como entrada, busca en su base de datos asociada páginas web relevantes y devuelve resultados.
Un algoritmo de cifrado transforma los datos de acuerdo con acciones específicas para protegerlos. Un algoritmo de clave secreta como el Estándar de cifrado de datos (DES) del Departamento de Defensa de EE. UU., por ejemplo, utiliza la misma clave para cifrar y descifrar datos. Siempre que el algoritmo sea lo suficientemente sofisticado, nadie que carezca de la clave puede descifrar los datos.
La palabra algoritmo deriva del nombre del matemático, Mohammed ibn-Musa al-Khwarizmi, que formó parte de la corte real en Bagdad y vivió entre 780 y 850. El trabajo de Al-Khwarizmi es la fuente probable de la palabra álgebra como la conocemos hoy.
Cuando una persona busca en línea un nuevo par de zapatos, elige una película para transmitir en Netflix o solicita un préstamo para un automóvil, es probable que un algoritmo tenga algo que decir sobre el resultado.
Las fórmulas matemáticas complejas están jugando un papel cada vez más importante en todos los ámbitos de la vida: desde detectar cánceres de piel hasta sugerir nuevos amigos de Facebook, decidir quién consigue un trabajo, cómo se despliegan los recursos policiales, quién obtiene un seguro a qué costo o quién está en un ” lista de no volar”.
Los algoritmos se están utilizando, de manera experimental, para escribir artículos de noticias a partir de datos sin procesar, mientras que la campaña presidencial de Donald Trump fue ayudada por especialistas en marketing conductual que utilizaron un algoritmo para ubicar las concentraciones más altas de “votantes persuasivos”.
Pero si bien tales herramientas automatizadas pueden inyectar una medida de objetividad en decisiones subjetivas anteriores, aumentan los
temores sobre la falta de transparencia que pueden implicar los algoritmos, con una presión creciente para aplicar estándares de ética o “responsabilidad”.
Los algoritmos no son intrínsecamente justos, porque la persona que construye el modelo define el éxito. Si bien algunos algoritmos pueden ser útiles, otros pueden ser nefastos, por ejemplo:
Estos hallazgos se hicieron eco en un informe de la Casa Blanca el año pasado que advierte que los sistemas algorítmicos “no son infalibles: se basan en entradas imperfectas, lógica, probabilidad y personas que los diseñan”. El informe señaló que los sistemas de datos idealmente pueden ayudar a eliminar el sesgo humano, pero advirtió contra los algoritmos que “perjudican sistemáticamente a ciertos grupos”.
Las decisiones automatizadas a menudo se basan en datos recopilados sobre personas, a veces sin su conocimiento. Estos sistemas computacionales pueden inferir todo tipo de cosas sobre una personasa partir de las migajas digitales (un tipo de esquema de navegación secundario que revela la ubicación del usuario en un sitio web o aplicación web. El término proviene del cuento de hadas de Hansel y Gretel en el que los dos niños del título dejan caer migas de pan para formar un camino de regreso a su hogar). Pueden inferir la orientación sexual, los rasgos
de personalidad, las inclinaciones políticas. Tienen poder predictivo con altos niveles de precisión.
Dicha información puede ser útil en ciertos contextos, como ayudar a los profesionales médicos a diagnosticar la depresión posparto, pero injusta en otros. Parte del problema se deriva de pedirle a las computadoras que respondan preguntas que no tienen una única respuesta correcta. Son preguntas subjetivas, abiertas y cargadas de valor, que preguntan a quién debería contratar la empresa, qué actualización de qué amigo debería mostrarse, qué convicto tiene más probabilidades de reincidir.
Uuna forma de remediar los efectos injustos puede ser hacer cumplir las leyes existentes sobre protección al consumidor o prácticas engañosas. La ley de protección de datos de la Unión Europea, establecida a partir del próximo año para crear un “derecho de explicación” cuando los consumidores se vean afectados por una decisión algorítmica, como un modelo que podría expandirse. Esto obligaría a la transparencia o impediría que los algoritmos se usen en ciertos contextos.
Mientras tanto, otros advierten que los algoritmos no deben convertirse en el chivo expiatorio de los males sociales. La gente se enfada y busca a quién culpar. Es preocupante los sesgos, la responsabilidad y las decisiones éticas, pero estos factores existen tanto si se utilizan algoritmos como si no.
PrisioneroEnArgentina.com
Mayo 6, 2022