En 1965 todo era sumamente sencillo para encontrar pareja si uno vivía en Estados Unidos. Más aún si además se tenían tres dólares y se estaba dispuesto a sentarse durante una hora contestando un test de 110 preguntas, entre las que se encontraban perlas como “¿crees en un Dios que responde a las plegarias?”, o “mi cita ideal sería: a) muy experimentada sexualmente, b) moderadamente experimentada sexualmente, c) algo experimentada sexualmente, d) sexualmente inexperta, e) no me importa”.

Las respuestas se iban entonces a una tarjeta perforada, como las que se conocían en los setenta en Chile jugando a la Polla Gol o dando la Prueba de Aptitud Académica. Junto con la tarjeta personal, a la “máquina” -que se llamaba Operation Match y había sido creada por los estudiantes de Harvard, Jack Tarr y Vaughan Morrill, con ayuda de David Crump y Douglas Ginsburg- se ingresaban decenas de miles de cartones similares. Tantos que, con complejos algoritmos matemáticos, la entelequia, suerte de tómbola virtual, lanzaba una ganadora: la chica o chico de nuestros sueños, la persona más compatible.

Era el inicio de las citas determinadas por un ordenador, una especie de Her (la película de Spike Jonze) o Hang the DJ (el capítulo de Black Mirror) en versión steampunk (aquella corriente literaria que sitúa narrativas y símbolos punk en periodos pretéritos).

La idea de que encontrar pareja por medios electrónicos y computacionales es una buena idea se ha reforzado en el último tiempo, sobre todo por un paper que generó revuelo, y que fue publicado en mayo de 2013 por PNAS (Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America), una de las tres revistas científicas más prestigiosas del planeta.

En Marital satisfaction and break-ups differ across on-line and off-line meeting venues (algo así como Satisfacción marital y diferencias en el desglose entre lugares de encuentro en internet y fuera de internet), los especialistas John Cacioppo, Stephanie Cacioppo, Gian Gonzaga, Elizabeth Ogburn y Tayler VanderWeele decían que hoy en los Estados Unidos un 33% de las parejas se forman por estos medios online. Y lo que es mejor, estas parejas reportan, tras años de matrimonio, que están bastante más satisfechas de sus relaciones que los que siguen con modalidades offline para encontrar pareja, al punto que incluso la tasa de divorcios ha caído en aquel grupo demográfico.

Es verdad que detrás de estos sorpresivos resultados los investigadores estaban esperando unos fondos de eHarmony.com, uno de los líderes en el mercado de buscar la media naranja (mecánica), pero hasta ahora los datos no han sido refutados.

Parece entonces que la tecnología, y en especial los computadores, han crackeado (modificar para mejorar) para siempre uno de los problemas más reiterados de la humanidad: la adecuada selección de pareja.

Pero no hay que ir tan rápido.

Lo que los computadores no pueden hacer

Autos que se manejan solos, drones que reparten comida a domicilio, sistemas de neuroimagen que pueden ver nuestros sueños como si se tratara de una película. Todas estas fantasías aparentemente sacadas de la ciencia ficción, son cosas que están sucediendo, y, en ese entendido se vive una época como casi ninguna otra en que la confianza en la tecnología se halla en un punto muy alto.

A tanto llega esta concepción que un intelectual best-seller como Yuval Noah Harari ha dedicado a ella varias páginas de dos de sus libros más famosos: Homo Deus y 21 preguntas para el siglo XXI.

Harari plantea que “es fundamental darse cuenta de que la revolución de la Inteligencia Artificial no tiene que ver solo con que los ordenadores sean cada vez más rápidos y listos. Está impulsada asimismo por descubrimientos en las ciencias de la vida y las ciencias sociales. Cuanto mejor comprendamos los mecanismos bioquímicos que subyacen a las emociones, los deseos y las elecciones humanas, mejores serán los ordenadores a la hora de analizar el comportamiento humano, de predecir las decisiones de los humanos y de sustituir a los conductores, banqueros y abogados humanos”.

Harari se ha erigido en un enconado defensor de la revolución de los datos y el procesamiento computacional. De aquello que se relaciona con el Big Data, con la Inteligencia Artificial y el Machine Learning. Y, aunque es cierto que no se compra todo en estas áreas y que en ocasiones sus predicciones futurológicas no son del todo optimistas (donde se halla más cerca de Alvin Toffler que de Jared Diamond), hay un dejo en sus textos de que el shock del futuro computacional está cerca.

Por contraparte se tiene a Meredith Broussard, una especialista en periodismo de datos, ciencias de la computación y profesora de la New York University. Broussard publicó el año pasado Artificial Unintelligence” (que se podría traducir por “Estupidez Artificial”), un libro escrito desde el corazón de la investigación justamente en Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning, que alerta sobre el sesgo del que Harari no parece darse cuenta: el tecnochovinismo, y con ello se emparenta -tal como Harari con Toffler- ella misma con Hubert Dreyfus, quien indagaba en la década de los setentas en “lo que las computadoras no pueden hacer”.

¿Qué es el tecnochovinismo, para Broussard?

Simple: la idea de que la solución a todos los problemas de la humanidad pasa por preguntarle a los computadores.

En el que es quizá el más notable de los capítulos de esta obra publicada por la prestigiosísima editorial universitaria MIT Press, Broussard aborda una sencilla tarea de Machine Learning que consiste en, a partir de diversos datos de los pasajeros y pasajeras del Titanic, poder realizar una rutina que dé cuenta de cuáles de ellos sobrevivieron al hundimiento del transatlántico hace más de cien años.

Y, en el camino desliza estos párrafos:

“Aquí hay un secreto a voces del mundo del Big Data: todos los datos están sucios. Todos ellos. Los datos son elaborados por personas que van y cuentan cosas, o por sensores que son hechos por personas. En cada columna aparentemente ordenada de números, hay ruido. Hay desorden. Hay incompletitud. Así es la vida. El problema es que los datos sucios no se computan. Por lo tanto, en el aprendizaje automático, a veces tenemos que hacer cosas para que las funciones se ejecuten sin problemas".

"¿Estás horrorizado ahora? Yo lo estaba la primera vez que me di cuenta de esto. Como periodista, no puedo hacer nada. Necesito revisar cada línea y justificarla por un verificador de hechos o por un editor o por mi audiencia, pero en el aprendizaje automático, la gente a menudo inventa cosas cuando es conveniente”, escribe.

Broussard se da tiempo en Artificial Unintelligence para relativizar la confianza en cosas como los drones que reparten comida o los autos que se manejan solos, indicando que “nuestro entusiasmo colectivo por aplicar la tecnología informática a todos los aspectos de la vida ha dado como resultado una enorme cantidad de sistemas mal diseñados” y que “estamos tan ansiosos por hacer todo digitalmente: contratar, conducir, pagar facturas, incluso elegir parejas románticas, que hemos dejado de exigir que nuestra tecnología realmente funcione”.

Pero Broussard no es ni una ludita (el término que se ocupaba al inicio de la Revolución Industrial para designar a las personas que estaban firmemente contra la irrupción tecnológica) ni una crítica cultural posmoderna. Ello, porque ella misma -como se ha indicado más arriba- ha participado de toda la empresa actual de la tecnología de las computadoras. Su crítica se hace desde dentro y teniendo a la luz cómo funcionan estos sistemas, por lo que sus señales de alerta parecen provenir de una fuente más que privilegiada.

Como señala la reseña de MIT Press de su libro, finalmente, lo que Broussard defiende es que “si entendemos los límites de lo que podemos hacer con la tecnología, podemos hacer mejores elecciones sobre lo que deberíamos hacer para mejorar el mundo para todos”.