Revisión del optimismo de los macrodatos: riesgos de los algoritmos de caja negra impulsados por datos para la...

Área de la Ciencia:

• Ciencias de la Computación
• Sociología
• Políticas Públicas

Sus antecedentes:

• Los algoritmos de macrodatos y la IA se utilizan cada vez más en la ciencia, la sociedad y las políticas públicas.
• Estas tecnologías tienen como objetivo mejorar la eficiencia, pero a menudo no logran garantizar la equidad o el empoderamiento.
• Problemas como el sesgo, el error de medición y la dependencia excesiva de la predicción pueden conducir a resultados injustos y opacos.

Objetivo del estudio:

• Examinar críticamente los riesgos éticos y los efectos secundarios sociales de los macrodatos y la IA.
• Abogar por un cambio de la optimización a corto plazo hacia la resiliencia sistémica y la supervisión participativa.
• Proponer vías para la innovación responsable en tecnologías impulsadas por datos.

Principales métodos:

• Análisis crítico de la aplicación de algoritmos de macrodatos e IA.
• Examen de consideraciones éticas, incluido el sesgo, la equidad y la transparencia.
• Exploración de impactos socioeconómicos y dinámicas de poder.

Principales resultados:

• La implementación de macrodatos e IA puede exacerbar las desigualdades existentes e introducir nuevos sesgos.
• La toma de decisiones automatizada puede reemplazar el juicio humano, lo que lleva a una menor equidad y transparencia.
• La búsqueda de la optimización pura pasa por alto riesgos éticos cruciales y consecuencias sociales.

Conclusiones:

• La innovación responsable en macrodatos e IA requiere un enfoque en los riesgos éticos y los efectos secundarios sociales.
• Es crucial una reorientación hacia la «resiliencia sistémica» y la «supervisión participativa».
• La integración de la ciencia de la complejidad con los valores constitucionales y culturales puede fomentar relaciones simbióticas entre humanos y tecnología.