Estamos en la cúspide de un cambio importante en la forma en que nuestros dispositivos hacen las cosas. La inteligencia artificial y el aprendizaje automático ya no son algo que se vería en una novela de ciencia ficción, y se están implementando máquinas inteligentes para realizar incluso las tareas más mundanas, así como cosas más de alto perfil que llaman nuestra atención. Si bien creo que todavía estamos al menos a unos pocos años del punto en que todos tenemos nuestros propios mayordomos robóticos y autos voladores, las posibilidades ya no están en duda.
Nadie quiere computadoras que sean malvadas y nadie las está construyendo.
Junto con los avances que permiten a las máquinas tomar decisiones reales viene un miedo inherente a las consecuencias. Algunos son válidos, muchos son tontos, pero cada uno de ellos es un gran titular. Ya sea informando que la cruzada de mil millones de dólares de Elon Musk para detener el Apocalipsis de la IA (un titular real) o recordándonos cómo todos están a un respiro de robar nuestra identidad, los reporteros y las publicaciones deben proporcionar ambos lados de cada problema y apuntarnos hacia recursos donde Podemos aprender más. No hacer nada nos hace sospechar innecesariamente de los avances tecnológicos que serán parte de nuestro futuro.
Voy a elegir el iPhone X hoy. Antes de que alguien se enoje, le contaré mi impresión del iPhone X sin haber tocado uno; lástima que las cosas geniales que puede hacer vinieron de Apple primero, porque realmente no quiero usar un iPhone todos los días. Es un iPhone en el cuerpo del Essential Phone con una excelente tecnología en la parte superior que puede hacer algunas cosas realmente interesantes. Si te gusta el ecosistema de iOS, parece que es el teléfono que quieres comprar. Y debido a la fascinación con todas las cosas de Apple, la prensa occidental está recibiendo la mayor parte de la atención. Sin embargo, eso podría ser algo bueno para otras compañías, ya que gran parte de la prensa que rodea las cosas que lo hacen especial no es necesariamente del tipo bueno.
Dos artículos recientes destacan sobre la nueva tecnología inteligente de hoy, cómo Apple la usa y por qué es algo de lo que preocuparse, pero estoy seguro de que hay muchos otros. En octubre, Wired habló sobre cómo el aprendizaje automático "PODRÍA SUPERAR LOS SECRETOS DE SU IPHONE" (sí, en mayúsculas) y Reuters nos contó cómo el reconocimiento facial "asusta" a los expertos en privacidad. Ambos necesitan un ojo muy crítico cuando leen.
Rene Ritchie hizo un excelente trabajo discutiendo los problemas con el artículo de Wired, que básicamente afirma que el aprendizaje automático puede encontrar tus fotos desnudas y hacer algo malo con ellas, pero aún necesito señalar un poco de texto del artículo en sí.
Los investigadores se dan cuenta rápidamente de que, si bien Core ML introduce matices importantes, particularmente en el proceso de investigación de aplicaciones, no necesariamente representa una amenaza fundamentalmente nueva. "Supongo que se podría abusar de CoreML, pero tal como están las aplicaciones ya pueden obtener acceso completo a las fotos", dice Will Strafach, investigador de seguridad de iOS y presidente del Sudo Security Group. "Entonces, si querían tomar y cargar su biblioteca de fotos completa, eso ya es posible si se les otorga el permiso".
Esencialmente, el sistema Core ML de Apple (sus algoritmos de aprendizaje automático y el hardware que puede procesar los datos) no puede hacer nada que ninguna otra aplicación pueda hacer. Incluso si le dice al sistema que elimine las fotos que parecen ser de personas desnudas, no puede hacer nada con ellas si encuentra alguna. Sin embargo, el artículo y su título alarmista están a la vista de todos.
Reuters plantea la premisa de que los investigadores de seguridad temen lo que significa el reconocimiento facial de Apple para nuestra privacidad de datos. Específicamente, que un desarrollador externo pueda usar de alguna manera los datos de la cámara del iPhone X de manera que se entrometan en nuestras vidas o incluso usar los datos como credenciales de identificación. Es bueno que los investigadores de seguridad y los defensores de la privacidad se preocupen por estas cosas. Eso es lo que se supone que deben hacer. No es tan bueno cuando Reuters no explica qué datos se comparten con terceros y qué se puede hacer con ellos una vez que nos informan que la ACLU está analizando de cerca.
El iPhone X está llamando la atención, pero estas son las nuevas tecnologías que cada empresa está utilizando en lo que viene a continuación.
Este no es un problema de Apple a pesar de que es su producto en el centro de atención. Todos hemos visto o leído sobre las cosas que Google puede hacer con sus algoritmos avanzados de aprendizaje automático, ya sea que eso signifique hacer una mejor cámara y galería para tomar y ver sus fotos o diagnosticar enfermedades antes para que el tratamiento pueda comenzar cuando más se necesita. Pero el aprendizaje automático juega un papel importante en cosas que no asociaríamos con la tecnología, como bolígrafos desechables o tomates.
Industrias enteras ya usan máquinas que toman decisiones rudimentarias y desplegarán otras aún más inteligentes a medida que se desarrollen. Muchos productos que usa (¡o incluso come!) Todos los días se procesaron a través de una línea de automatización que los fabricó, clasificó e inspeccionó utilizando cámaras y sistemas informáticos inteligentes. Luego se empacaron utilizando máquinas que sabían qué tamaño de caja usar en función de lo que se arrojó a una tolva y se colocaron en la plataforma adecuada para que pudieran ser entregados por el equipo adecuado al muelle de carga correcto.
El sensacionalismo conducirá a una supervisión innecesaria y no deseada. Siempre lo hace.
La preocupación sobre lo que podría significar aún más avance para el desempleo es algo que los laicos deberían estar discutiendo, pero es mejor dejar en manos de los expertos las preocupaciones inherentes de seguridad y privacidad hasta que se encuentren problemas reales. El sensacionalismo en esta etapa solo conducirá a regulaciones promulgadas por personas totalmente descalificadas. Imagine a su senador o miembro del parlamento tratando de diseccionar Tensorflow o Cloud ML y encontrar formas de "protegernos" de ellos.
Necesitamos personas altamente calificadas para analizar detenidamente las máquinas que pueden pensar. También necesitamos informes responsables sobre lo que esos investigadores tienen que decir en lugar de clickbait. Recuerde, cada titular que puede ver también es uno que los miembros del Subcomité Judicial del Senado de los Estados Unidos sobre Privacidad, Tecnología y Ley pueden ver. Es muy importante que todos obtengamos los hechos sin la hipérbole. No matemos la próxima gran cosa antes de que despegue.
Fotografía de Space X cortesía de Pushkr - https://www.flickr.com/photos/pushkargujar/23791728242/, Creative Commons 2.0
