Noticias de la semana - 16
Facebook plantea usar la IA para predecir acciones futuras
de los clientes para la publicidad
Un nuevo servicio permitirá analizar el posible
"comportamiento futuro" de los usuarios, según un documento
confidencial.
Después del escándalo de Cambridge Analytica, Facebook ha
empezado a modificar las medidas de seguridad de datos de sus usuarios. No
obstante, un nuevo informe confidencial, estudiado por el portal The Intercept,
muestra que los usuarios de la red social todavía deberían estar preocupados
acerca de cómo se utilizan sus datos.
El documento describe un nuevo servicio que se ofrece a los
clientes publicitarios de Facebook. La compañía ahora les propone utilizar
tecnología de inteligencia artificial (IA) para "predecir el
comportamiento futuro" del usuario y brindar así información valiosa a los
clientes publicitarios. Así, las empresas serían capaces de dirigirse a las
personas basándose en decisiones que aún no han tomado.
A continuación, estos usuarios serían 'bombardeados' con
publicidad que podría anticiparse y cambiar sus decisiones por completo, algo
que Facebook llama "una mejora en la eficiencia del 'marketing'". Se
informa que para estos fines la red social utiliza su tecnología FBLearner
Flow, presentada por primera vez en el 2016.
El documento no detalla qué información de los usuarios está
incluida en este mecanismo de predicción, pero sí menciona la ubicación, la
información sobre el dispositivo, los detalles de la red Wi-Fi, las afinidades
y detalles de las amistades. Todos estos datos pueden luego incorporarse a
FBLearner Flow, que lo utilizará para realizar una simulación por computadora
de una faceta de la vida del usuario, y los resultados se venderán a clientes
corporativos. La compañía describe esta práctica como "la experiencia en
aprendizaje automático de Facebook" utilizada para los "principales
desafíos empresariales" corporativos.
Los expertos consultados por The Intercept dijeron que los
sistemas descritos en el documento plantean serias cuestiones éticas, incluida la forma en que
la tecnología podría utilizarse para manipular a los usuarios.
Una IA se presenta por primera vez a alcalde en un distrito
de Tokio (y promete justicia para todos)
Que una Inteligencia Artificial se presente a unas
elecciones a la alcaldía parece más propio del cine o la literatura que de la
realidad, pero es precisamente lo que ha ocurrido en Tama, un distrito de
Tokio. Allí, entre el resto de candidatos humanos, se ha presentado un robot.
Tal y como cuentan desde Otaquest, la zona está repleta de
carteles que muestran los rostros de los líderes de los partidos con lemas que
prometen cambios para la ciudad. Y en la misma línea de propaganda electoral,
el candidato robot, apodado Michihito Matsuda, ha aparecido en furgonetas,
carteles e incluso fragmentos de audio inspiradores.
Si tuviéramos que buscarle un parecido homónimo humano, se
diría que estamos ante una candidata de aspecto futurista con rasgos femeninos
y un cuerpo totalmente plateado. En un intento por ofrecer “oportunidades
justas y equilibradas para todos”, el robot se compromete a analizar las
peticiones presentadas al consejo, desglosando estadísticamente los aspectos
positivos y negativos de su efecto.
No sólo eso, Matsuda también afirma que puede captar el
diálogo y los deseos de los residentes antes de calcular el mejor rumbo de
acción. Finalmente, esta IA candidata afirma comprometerse racionalmente si
surgen conflictos entre los residentes.
En realidad, mientras que el robot encabeza la aspiración de
convertirse en el primer alcalde en forma de inteligencia artificial, la
campaña está controlada por dos gurús de la tecnología, Tetsuzo Matsuda y Norio
Murakami. Matsumoto es el vicepresidente del proveedor de servicios móviles
Softbank, mientras que Murakami es un ex empleado de Google Japón. De hecho,
ambos han diseñado un sitio web de campaña para Matsuda, el robot.
Matsuda, la IA, incluso se ha atrevido con un discurso
apasionado sobre su visión política inusual para el vasto desarrollo de
viviendas que se construyó en la década de 1960 y que es el más grande de
Japón:
Tama New Town fue la ciudad más avanzada de Japón hace 40
años. Tal como está, la población que envejece seguirá creciendo, lo que
provocará la necesidad de un cambio en la actual administración. Dejemos que la
inteligencia artificial determine las políticas recopilando datos de la ciudad
y podremos crear políticas claramente definidas.
Como explican Matsuda y Murakami, el futuro pasa por
algoritmos capaces de analizar los deseos y las peticiones de la población,
satisfaciendo necesidades y resolviendo conflictos como ya lo hace su
sistema,“la IA lo cambiará todo es solo cuestión de tiempo. Podremos
desarrollar políticas imparciales y equilibradas. Implementaremos medidas
rápidamente, acumulando información y liderando la próxima generación”.
Desarrollan IA para mostrar cambios en estereotipos: Se analizó a mujeres; asiáticos y el Islam
El machine learning, también conocido como aprendizaje
automático es un subcampo de la computación y una de las ramas de la
inteligencia artificial (IA), cuyo objetivo es desarrollar técnicas para que
las computadoras puedan aprender. Específicamente, se crean programas capaces
de generalizar comportamientos por medio de datos suministrados en forma de
ejemplos. Es un proceso de inducción del conocimiento y se centra mucho en el
estudio computacional de los problemas. Entre sus aplicaciones se incluyen
motores de búsqueda, detección de fraude, diagnósticos médicos, análisis de los
mercados de valores, además de reconocimiento del habla y lenguaje escrito.
Dentro de ella se encuentran las incrustaciones de las
palabras, las cuales consisten en la representación de cada palabra en inglés,
por medio de un vector; de modo que la geometría entre los vectores, captura
las relaciones semánticas entre las palabras correspondientes. Un grupo de
científicos comandados por Nikhil Garg, demostró el uso de las incrustaciones
como una herramienta en la cuantificación de las tendencias históricas y el
cambio social. Para ello, hicieron uso de las métricas en la caracterización de
los cambios en los estereotipos de sexo y actitudes hacia las mujeres y
minorías en Estados Unidos de los siglos XX y XXI.
Sobre los hallazgos y el análisis sobre los asiáticos, los
investigadores encontraron los adjetivos más sesgados de Asia en 1910, 1950 y
1990. Antes de 1950, las palabras muy negativas, en especial las utilizadas
para describir foráneos, se encuentran dentro de las palabras más asociadas a
los asiáticos, por ejemplo: bárbaro, odioso, monstruoso, extraño y cruel. No
obstante, después de ese año y específicamente en 1980, la población asiática
creció en Estados Unidos y las palabras comenzaron a reemplazarse por otras
ahora consideradas estereotipos como sensibles, pasivos, complacientes, activos
y cordiales.
Aprendizaje sistemático permitió el análisis de los
estereotipos de mujeres, asiáticos y del Islam a través de los años y sus
cambios
Por otro lado, se analizó también el grupo de las mujeres.
Durante el estudio se dieron cuenta que se pueden utilizar las incrustaciones
para hacer afirmaciones comparativas y demostraron cómo la descripción de las
mujeres también cambió a lo largo de tiempo por medio de los adjetivos en la
literatura y la cultura popular. El movimiento de las mujeres entre los años 60
y 70 provocó un cambio sistemático en en análisis. En 1910 los adjetivos más
utilizados eran: encantadora, delicada, apasionada, dulce, soñadora,
indulgente, juguetona y sentimental.
Transparente, infantil, aburrida, insípida y agradable
fueron algunos adjetivos añadidos en 1950 y para el año de 1990, se utilizaron
otros como maternal, macabra, artificial, física, cariñosa, emocional,
protectiva, atractiva y pulcra. Los investigadores notaron que la competencia
percibida y la apariencia física son solo dos componentes de los estereotipos
de género.
Otros estereotipos culturales y étnicos analizados fueron
los relacionados con el Islam y el terrorismo. De acuerdo con el estudio,
durante más de dos décadas en el New York Times, las palabras relacionadas con
el Islam se relacionaron con el terrorismo. Algunas de las palabras vinculadas
con "terrorismo" fueron bomba, terror y violencia. Conforme pasó el
tiempo, dentro del New York Times, el Islam se asoció más con el terrorismo que
el cristianismo y esto aumentó después de los atentados del 9 de septiembre
(9/11) en Estados Unidos.
Los expertos señalan en las ciencias sociales cuantitativas
estándar, el aprendizaje automático toma el rol de una herramienta en el
análisis de datos. "Nuestro trabajo muestra cómo los artefactos del
machine learning, pueden ser objetos interesantes de análisis sociológico y
creemos este cambio de paradigma puede conducir a muchos estudios
fructíferos".
