Archivo de la etiqueta: BIG DATA

COMUNICACIÓN Y POLÍTICA EN TIEMPOS DE BIG DATA. KATU ARKONADA

Katu-Arkonada-620x330

KATU ARKONADA

En mayo de 2018, dos reportajes en The Guardian y The New York Times, basados en los testimonios de Christopher Wylie, analista de datos y ex empleado de Cambridge Analytics, destapaban el escándalo: se habían recolectado los datos personales de alrededor de 80 millones de usuarios y usuarias de Facebook, datos que habían permitido crear perfiles (políticos y psicológicos) de votantes a quienes, mediante microsegmentación, se les habían teledirigido mensajes especialmente diseñados para cada perfil, mensajes que podrían haber sido determinantes en la elección presidencial que Trump ganó en 2016.

¿Cómo se recopilaron los datos? Pues a partir de una app llamada Thisisyourdigitallife, que, mediante una encuesta, 300.000 usuarios hicieron login en Facebook y completaron un test psicológico, entregando los resultados de manera voluntaria a la empresa Global Science Research (GSR). De manera involuntaria, y escondida entre las políticas de privacidad, quienes hicieron el test entregaron también los perfiles de sus contactos, por lo que los perfiles se multiplicaron exponencialmente.

Cambridge Analytics, que le había comprado los datos a GSR, era subsidiaria de Strategic Communication Laboratories (SCL), propiedad de Robert Mercer, el principal financiador de las campañas del Partido Republicano, tercer mayor donante de las campañas de Trump, e inversor, con 10 millones de dólares, del portal web Breitbart News que dirigía Steve Bannon.

Y aquí es donde la minería y análisis de datos (Mercer) se encuentran con la comunicación (Bannon), dando inicio a la era de las fake news y la manipulación electoral mediante microsegmentación en una campaña electoral exitosa que se tradujo en la victoria de Trump en Estados Unidos.

Después del escándalo de Cambridge Analytics, Facebook se apresuró a afirmar que no vende datos a compañías externas, aunque esto es una verdad a medias pues sí está documentado que utiliza los datos como moneda de cambio con otras empresas.

Facebook extrae nuestros datos en primer lugar de la actividad que generamos en sus empresas y productos (Instagram o Whatsapp también son de su propiedad), actividad que genera patrones muy valiosos para las empresas que nos quieren vender algo.

En segundo lugar, y quizás más importante, nuestros datos son expuestos por medio de Facebook Pixel, un código “invisible” que nos sigue en nuestro accionar diario en internet, sea cuando bajamos una app, compramos productos o servicios, o rellenamos formularios de registro.

Facebook Pixel es el responsable de que nos sintamos vigilados cuando después de haber estado buscando información sobre un determinado país, por ejemplo, nos aparecen anuncios para viajar a dicho país.

Seguir leyendo COMUNICACIÓN Y POLÍTICA EN TIEMPOS DE BIG DATA. KATU ARKONADA

#10YEARCHALLANGE ES UN PRETEXTO PARA MEJORAR SISTEMA DE RECOGIDA DE DATOS. KATE O’NEILL

KATE O’NEILL

0_qdwzm_-vr-gdnv82

Enlugar de participar en el #10YearChallange de Facebook, Instagram y Twitter, en el que las personas publican fotos de hace diez años y ahora, publiqué el siguiente tweet semi-sarcástico:

“Yo hace 10 años: probablemente habría jugado con el meme de envejecimiento de la foto de perfil de Facebook e Instagram

Yo ahora: reflexiono sobre cómo se podrían extraer todos esos datos para entrenar los algoritmos de reconocimiento facial para el análisis de la progresión de la edad y el reconocimiento de la edad.”

Mi excitante tweet comenzó a generar polémica. Mi intención no era afirmar que el meme es inherentemente peligroso. Pero sabía que el escenario de reconocimiento facial es ampliamente utilizado y esta evidencia debería ser conocida por la gente. Vale la pena considerar la profundidad y amplitud de los datos personales que compartimos sin reservas.

De los que criticaron mi tesis, muchos argumentaron que las imágenes ya estaban disponibles de todos modos. La refutación más común fue: “Los datos ya están disponibles. Facebook ya tiene todas las fotos de perfil”.

Por supuesto que lo hacen. En varias versiones del meme, las personas recibieron instrucciones de publicar su primera imagen de perfil junto con su imagen de perfil actual, o una imagen de hace 10 años junto con su imagen de perfil actual. Entonces, sí: estas imágenes de perfil existen, tienen registros de tiempo en que se cargó, muchas personas tienen muchas de ellas y, en su mayor parte, son de acceso público.

Pero vamos a poner en práctica esta idea.

Imagine que desea entrenar un algoritmo de reconocimiento facial sobre características relacionadas con la edad y, más específicamente, sobre la progresión de la edad (por ejemplo, cómo es probable que las personas se vean a medida que envejecen). Idealmente, querría un conjunto de datos amplio y riguroso con imágenes de muchas personas. Sería útil si supiera que se tomaron con un número fijo de años, por ejemplo, 10 años.

Seguir leyendo #10YEARCHALLANGE ES UN PRETEXTO PARA MEJORAR SISTEMA DE RECOGIDA DE DATOS. KATE O’NEILL

EMBERS, POTENTE HERRAMIENTA PARA MODELAR ESCENARIOS EN AMÉRICA LATINA. EVGENY PASHENTSEV

El experto ruso Evgeny Pashentsev denuncia un sistema de inteligencia artificial desarrollado por EEUU para pronosticar y eventualmente detonar procesos políticos en la región.

1_y5lhRlzp-oGDDAZzForKQA

Intervención del Prof. Evgeny Pashentsev en la mesa redonda sobre “Libertad de expresión en el entorno digital en el contexto de la discusión de temas internacionales de seguridad de la información en plataformas internacionales especializadas”, en el Ministerio de Relaciones Exteriores de la Federación de Rusia, en el cual analiza las nuevas oportunidades y los nuevos riesgos para la seguridad psicológica nacional e internacional por el rápido desarrollo de las tecnologías y mercados de Inteligencia Artificial (IA).

EVGENY PASHENTSEV

Evgeny PashentsevLas posibilidades de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están creciendo a una velocidad sin precedentes. Estas tecnologías tienen muchas áreas de utilidad social: desde la traducción automática hasta el diagnóstico médico. Los próximos años y décadas brindarán inmensas oportunidades para tales aplicaciones.

El volumen de inversión en el campo de la inteligencia artificial en las próximas dos décadas podría ser de billones de dólares. Así, según el informe de la compañía internacional Pricewaterhouse Coopers Middle East (PwC), publicado en Dubai durante la Cumbre Mundial del Gobierno, en el 2030 el crecimiento económico en el mundo se beneficiará en un 14% mediante del uso de inteligencia artificial, con valores superiores a los 15,7 billones de dólares.

Las posibilidades de la AI para acelerar el crecimiento económico, de acuerdo con el PwC, podrían beneficiar a China (hasta un 26% del crecimiento económico del país a expensas de AI en el 2030).

Debido a las oportunidades del uso de la inteligencia artificial, este ámbito es seguido con suma atención por equipos de investigación en diferentes países del mundo y por organizaciones internacionales líderes.

Según un nuevo informe publicado por Allied Market Research, titulado, Artificial Intelligence Market for Technology and Industry Verticals: Global Opportunity Analysis and Industry Forecast, 2018–2025, el mercado de inteligencia artificial representó más de 4 mil millones de dólares en 2016, y se espera que alcance 169 mil millones de dólares para 2025.

En 2017, China publicó su “Plan de Desarrollo de Inteligencia Artificial de Próxima Generación”, que estableció acciones para convertirse en el líder mundial en inteligencia artificial, con una industria nacional en este campo por valor de casi 150 mil millones de dólares. El Plan tiene tres pasos: en primer lugar, debe ser capaz de seguir el ritmo de toda la tecnología de inteligencia artificial líder, y su aplicación en general, para 2020. En segundo lugar, lograr avances importantes para el año 2025, que permitan cumplir la tercera parte del Plan: convertir a China en líder mundial en el campo de la IA para 2030. Es un plan muy ambicioso y realista.

China ya es líder en financiación de la IA. El año pasado, el 48 por ciento del total de fondos de capital de las nuevas empresas de AI en todo el mundo provino de China, en comparación con el 38 por ciento financiado por los Estados Unidos y el 13 por ciento por el resto del mundo. Este es un salto significativo respecto al 11.3 por ciento del presupuesto mundial que aportó China en 2016.

Aunque se estima que el mercado ruso de IA es solo el 0,7% del mercado mundial, se espera que crezca 40 veces para 2020. “Las estimaciones del mercado ruso son muy diferentes: de varios cientos de millones de rublos a decenas de miles de millones. Este diferencial es principalmente debido al hecho de que la mayoría de las grandes empresas ya están implementando proyectos en el campo de la IA, pero aún no revelan datos sobre inversiones y resultados”, dijo Dmitry Shushkin, CEO de ABBYY Rusia — empresa líder de soluciones para el procesamiento de información intelectual .

Rusia se ha unido recientemente a la creación de estándares internacionales en el campo de la IA. Asumir el desafío de desarrollar estándares de IA es asunto central del nuevo Subcomité 42 del Comité Técnico Conjunto 1 (JTC 1), constituido a su vez por dos organismos de estándares ampliamente respetados, la Organización Internacional de Normalización ( ISO) y la Comisión Electrotécnica Internacional (IEC). (Su nombre completo abreviado ISO es, por lo tanto, ISO / IEC JTC 1 / SC 42.). Con la participación de expertos rusos en la primera etapa, se desarrollarán proyectos en tres estándares. Este acuerdo se alcanzó en una reunión del Subcomité internacional de Normalización en California.

Desde nuestro punto de vista, algunas herramientas basadas en la IA introducidas con el propósito de contrarrestar la criminalidad organizada y el terrorismo pueden potencialmente introducir desequilibrios en la vida social y política y ser herramientas bastante eficientes de guerra psicológica.

Comento varios ejemplos de esto. Seguir leyendo EMBERS, POTENTE HERRAMIENTA PARA MODELAR ESCENARIOS EN AMÉRICA LATINA. EVGENY PASHENTSEV

EL GOBIERNO DE EE.UU. CONSIDERA OFICIALMENTE A GOOGLE DENTRO DEL COMPLEJO INDUSTRIAL-MILITAR. JAKE ANDERSON

google-militar 2ai-war-1024x536
Hola, Google! Dime a quién debería matar hoy el gobierno de los Estados Unidos?

JAKE ANDERSON

Apenas unos meses después de que se revelara que el Pentágono estaba usando inteligencia artificial (IA) para cazar terroristas, los funcionarios ahora han reconocido que Google ha estado colaborando con el Departamento de Defensa para utilizar IA en el análisis de imágenes de drones. La divulgación se produce en medio de un alboroto entre los empleados de Google que no están contentos de ayudar en el desarrollo de aplicaciones militares.

Si bien Google ya ha tenido contratos polémicos con el gobierno, sobre todo con la NSA, este es su proyecto “piloto” con Project Maven, que es en sí mismo el principal programa de inteligencia artificial armado del Pentágono. El objetivo de Project Maven es implementar Big Data y el aprendizaje automático en el ejército de los EE. UU., Que los funcionarios dicen que se encuentra actualmente en una nueva carrera de armamentos de inteligencia artificial con China y Rusia. Según la información de una lista de correo interna, Google ahora se unirá a esta carrera de armamentos y ayudará al Departamento de Defensa a almacenar y analizar los enormes fragmentos de datos de los drones aéreos.

Cuando varios empleados anónimos de Google expresaron su indignación por la divulgación, como informó por primera vez Gizmodo, un portavoz de la compañía emitió la siguiente declaración:

“Durante mucho tiempo hemos trabajado con agencias gubernamentales para proporcionar soluciones tecnológicas. Este proyecto específico es un piloto con el Departamento de Defensa, para proporcionar API TensorFlow de código abierto que pueden ayudar en el reconocimiento de objetos en datos no clasificados “, dijo el vocero. “La tecnología muestra imágenes para revisión humana, y es solo para usos no ofensivos. El uso militar del aprendizaje automático naturalmente plantea preocupaciones válidas. Estamos discutiendo activamente este tema importante internamente y con otros a medida que continuamos desarrollando políticas y salvaguardas en torno al desarrollo y el uso de nuestras tecnologías de aprendizaje automático”.   Seguir leyendo EL GOBIERNO DE EE.UU. CONSIDERA OFICIALMENTE A GOOGLE DENTRO DEL COMPLEJO INDUSTRIAL-MILITAR. JAKE ANDERSON

IMPACTOS INVISIBLES DE LA ERA DIGITAL. SILVIA RIBEIRO

SILVIA RIBEIRO 4
SILVIA RIBEIRO / EL VIEJO TOPO
Cuando pensamos en la era digital, probablemente lo primero que acude a la mente son computadoras, teléfonos móviles y otros elementos obvios de lo que se ha dado en llamar TIC: tecnologías de información y comunicación. Parece algo etéreo, pero en realidad conlleva enormes impactos ambientales y energéticos.

Además, la industria digital va mucho más allá de esas primeras imágenes. Es una de las bases fundamentales del tsunami tecnológico que ya está sobre nosotros, pero que difícilmente percibimos en todas sus dimensiones. Entre ellas, por ejemplo, el rápido avance del Internet de las cosas, que se propone sustituir al comercio convencional –incluyendo hasta la compra semanal de los hogares–; la tecnología digital que mueve los mercados financieros; las transacciones y monedas digitales; la digitalización de la agricultura, con el uso de autómatas, drones, satélites, sensores y big data; la optogenética que propone manipular seres vivos a distancia; la omnipresencia de cámaras y sensores que se comunican con gigantescas bases de datos, que pueden incluir hasta nuestros datos genómicos; el Internet de los cuerpos, con la digitalización de la medicina y las nuevas biotecnologías, y el avance de la inteligencia artificial que subyace a todo ello. Todas son áreas de fuertes impactos –escasamente comprendidos por la sociedad– y la lista apenas comienza.

Uno de los aspectos más pesados y a la vez invisibles de la era digital, es que contrariamente a lo que se podría pensar, los impactos materiales, en el medio ambiente, en recursos y demanda de energía son enormes. Jim Thomas, codirector del Grupo ETC, ejemplifica esto en tres sectores: el iceberg de la infraestructura digital, la demanda de almacenamiento de datos y la voraz demanda energética del uso de las plataformas digitales.

La infraestructura digital y de telecomunicaciones ya instalada es muy desigual. Mientras en la mayoría de países de África y otros países del Sur global no llega a 20 por ciento de acceso de la población, en América del Norte supera 90 por ciento. En conjunto, constituye lo que Benjamin Bratton llama la mayor construcción accidental de infraestructura que la humanidad haya hecho jamás. Es decir, la infraestructura está conectada –o pretende estarlo– a todos los rincones del planeta, pero nunca se han tomado decisiones de conjunto sobre ésta, sus múltiples implicaciones e impactos. La mayor parte de la discusión global al respecto, a menudo promovida por empresas de telecomunicación y big data, es sobre supuestos aspectos de equidad (todos deben tener derecho de acceder a la red), y por tanto lo que plantean es que los gobiernos o agencias de apoyo al desarrollo deben construir y pagar por la infraestructura donde no la hay, y en muchos casos le dan prioridad frente a otras necesidades. Lo que en general no se nombra es que la expansión de la infraestructura digital implica, entre otras cosas, aumentar la red de radiación electromagnética a todas partes, que tiene efectos negativos graves, pero poco estudiados, sobre la salud y la biodiversidad. Es, además, un motor de conflictos para extraer los materiales necesarios para construir teléfonos celulares y otros aparatos de trasmisión y recepción.

Paralelamente, el almacenamiento de toda la información digital generada en el planeta se estimó para 2016 en 16.1 zettabytes (un zettabyte es un billón de gigabytes). Para 2025, se calcula que se requerirán 163 zettabytes, 10 veces más (IDC).

Para hacer la cifra un poco más tangible, serían unos 16 mil millones de dispositivos de almacenamiento, aproximadamente dos discos duros de alta capacidad por cada persona en el planeta. Esto requiere una cantidad gigante de materiales, que incluyen minería de muchos elementos, incluyendo raros y escasos, la producción masiva de químicos sintéticos (y basura tóxica) y una enorme cantidad de energía para extracción, fabricación, distribución y uso, incluyendo la operación y ventilación de los dispositivos, etcétera.

Los requerimientos energéticos son a menudo invisibilizados, porque se supone que la digitalización demandaría menos energía que otras actividades, lo cual podría suceder en algunos casos. No obstante, uno de los ejemplos más contundentes de lo contrario es el uso de monedas digitales como el bitcoin. Según datos recientes, una simple transacción en bitcoin, requiere la misma cantidad de energía que usa una casa promedio en Estados Unidos ¡durante dos semanas! (Digiconomist.net)

Estos son algunos ejemplos de los impactos que en general no se consideran. Todos ellos implican además efectos devastadores sobre las comunidades y poblaciones de donde se extraen los recursos, además de las consecuencias sobre la salud de usuarios y quienes están cerca de las líneas y torres de trasmisión, así como sobre fauna, vegetación y biodiversidad.

La tremenda demanda de energía de la infraestructura y operación digital se suma a los factores principales causantes del cambio climático. Por todo ello es necesario que desde las bases de la sociedad asumamos el análisis y evaluación múltiple de los desarrollos tecnológicos, incorporando todos sus aspectos, no solamente los que las industrias quieren vendernos.

Artículo publicado originalmente en La Jornada

CONSPIRACY THEORIES: CAMBRIDGE ANALYTICA. SPY CULTURE

 

cambridge analytica 1

CLANDESTIME 135

Cambridge Analytica are a big data marketing firm who, according to numerous media commentators, were the critical factor in the election of Donald Trump.  They are the subject of many officially-endorsed, fully-mainstreamed conspiracy theories proposed by different segments of the political-media spectrum.  This week we take a critical look at these theories and ask whether those who believe in them are confusing technological sophistication with real-world effectiveness.  We also examine an alternative conspiracy theory about the company and their associations.

Transcript

I am sure most (if not all) of you have heard about Cambridge Analytica, the big data marketing firm who won the presidential election for el Trumpo. While calling this a ‘conspiracy theory’ isn’t strictly accurate, since we’re talking about a private firm being hired to provide a service, it has been treated as such by the media that have covered it. What makes it particularly interesting to me is that it is an officially-endorsed conspiracy theory – certain parts of the mainstream media, senior political figures and large sections of the public believe in this. It is a socially-acceptable, politically-correct conspiracy theory.

But is it true? I am not convinced. I’ve had friends and relatives talk to me about Cambridge Analytica, including one who – somewhat ironically – claims they are secretly ruling the world. But I want to offer a different perspective on this, and explain why it is that I’m not as fearful about this as many of the people who’ve read or watched the various media on this topic.

Before we get into that, we should get everyone on the same page, in case there are people listening who either don’t know or have forgotten who Cambridge Analytica are and what they do. So I’m going to play for you this quite widely-used and well-known presentation by Alexander Nix, the CEO of Cambridge Analytica, on The Power of Big Data and Psychographics.

Now, I understand why this makes people nervous. Nix himself comes across like a Bond villain, and has a hairstyle that is reminiscent of the Joker from Batman. He is talking about big data analysis and marketing techniques that he is portraying in a way that makes them sound revolutionary, a paradigm shift in political and psychological manipulation.

The first bone of contention is whether psychographics is more effective than demographics. Cambridge Analytica and those who want to accuse them of politically-motivated black magic want you to believe it is. In his presentation Nix pulls a fast one, asking ‘why should all women receive the same messaging just because of their gender? Or all African Americans, all old people’ and so on. But for decades the use of demographics has been more complex than that, for example they’ll give a different message to a 25 year old African American woman from a poor part of Detroit than they’ll give to a better-off 50 year African American man from California. Nix is simplifying demographics to make it sound like psychographics is more sophisticated and more effective.

He goes on to say that psychographics is better because it is concerned with personality, and personality drives behaviour, and behaviour determines how you vote. Let’s take a look at this iron-clad logical syllogism for a second: personality drives behaviour in terms of intent, but economics and geographics limit behaviour in practical ways. This in turn has an influence on personality – a poor person or someone who lives in the wrong part of the country to do something they want to do might become frustrated. So, to take a relatively cliched example, you might have someone growing up on a farm in the middle of nowhere in Utah whose family is deeply Republican, but due to media exposure or whatever the person is more liberal minded. But they live in a place where they cannot explore that side of themselves, and might become resentful of that. In turn this could go one of several ways – their frustrations might lead to them changing their political views to fit in with those around them. It might result in them upping sticks and moving to San Francisco, where they might become a card-carrying liberal or they might find the local culture very alien and not what they expected, turning them into a California Republican, like Arnold Schwarzenegger.

So I’m not convinced – I think people are far more complex and unpredictable than Nix makes out, and that there are so many factors affecting what political beliefs someone has that trying to determine and influence that from a set of largely meaningless data points derived from social media profiles is, frankly, idiotic.

Meanwhile, let’s apply a little scientific method to this supposedly scientific approach to mass marketing. Ted Cruz, whose policies were pretty similar to Trump’s, was using Cambridge Analytica for considerably longer than Trump. If they were so effective then Cruz would have won the Republican nomination, backed by the unstoppable tide of big data black magic delivered by button-down British psychopaths like Nix. But Cruz didn’t win the nomination, Trump did. This effectively falsifies any claim that Cambridge Analytica was a key factor in the election – that a candidate that used them more was less successful.  Seguir leyendo CONSPIRACY THEORIES: CAMBRIDGE ANALYTICA. SPY CULTURE

TRUMP, BIG DATA Y LOS RIESGOS DE CONFIAR DEMASIADO EN FACEBOOK

TRUMP MICHAL KOSINSKI DAS MAGAZIN
El psicólogo Michal Kosinski

DAS MAGAZIN / PABLO REYES

MICHAL KOSINSKI: YO NO CONSTRUÍ LA BOMBA, SÓLO DEMOSTRÉ QUE EXISTÍA

La extraña conexión entre el psicólogo Michal Kosinski y la victoria de Trump.

Nota: Este artículo es una traducción personal al castellano del original “Ich habe nur gezeigt, dass es die Bombe gibt”, publicado por Das Magazin. La traducción no se hizo en base al original alemán, sino a una versión inglesa ahora desaparecida encontrada en aNtiDiTe Zine, y que ahora está disponible en VICE. La infografía siguiente es elaboración propia. (PABLO REYES)

El 9 de Noviembre sobre las 8:30am, Michal Kosinski se despertaba en el Hotel Sunnehus en Zurich. El investigador, de 34 años, había venido a dar una charla al Instituto Federal de Tecnología Suizo (ETH) sobre los peligros del Big Data y la revolución digital. Kosinski da estas charlas con frecuencia en todo el mundo. Kosinski es experto en psicometría, una rama de la psicología donde se miden y cuantifican variables psicológicas. Cuando encendió la televisión esa mañana, descubrió que la bomba había explotado: En contra de lo previsto por los mejores estadistas, Donald J. Trump había sido elegido Presidente de los Estados Unidos.

Durante un rato, Kosinski observó las celebraciones de la victoria de Trump y los resultados de cada estado. Tenía el presentimiento de que el resultado de las elecciones tenían algo que ver con sus investigaciones. Respiró profundamente y apagó la televisión.

Ese mismo día, una pequeña y poco conocida empresa británica ubicada en Londres enviaba una nota de prensa: “Estamos encantados de que nuestro revolucionario método de comunicación basado en datos haya jugado un papel tan importante en la extraordinaria victoria del presidente electo Donald Trump.”, firmaba un tal Alexander James Ashburner Nix. Nix es británico, de 41 años, y CEO de Cambridge Analytica. Siempre luce inmaculado en trajes a medida y gafas de diseño, con su ondulado pelo rubio peinado hacia atrás.

De estos tres individuos – el reflexivo Kosinski, el inmaculado Nix y el sonriente Trump -, uno de ellos permitió la revolución digital, otro la hizo realidad y otro se benefició de ella.  Seguir leyendo TRUMP, BIG DATA Y LOS RIESGOS DE CONFIAR DEMASIADO EN FACEBOOK

MARTIN HILBERT: “OBAMA Y TRUMP USARON EL BIG DATA PARA LAVAR CEREBROS”

 

DANIEL HOPENHAYN / THE CLINIC

Lo conocen en la academia de las TICs por haber creado el primer estudio que estimó cuánta información hay en el mundo, cifras que acá comenta en un castellano aliñado con modismos chilenos, tecnicismos gringos y erres alemanas. Martin Hilbert (39), Doctor en Ciencias Sociales y PhD en Comunicación, es alemán, pero vivió largos años en Chile como funcionario de la Cepal. Hoy trabaja en la Universidad de California, es el asesor tecnológico de la Biblioteca del Congreso de Estados Unidos y vive a cuarenta minutos de Silicon Valley, donde un futuro inevitable toma forma. En esta entrevista, no apta para amantes de la vida retirada, explica cómo el Big Data permite a la información interpretarse a sí misma y adelantarse a nuestras intenciones, cuánto saben las grandes empresas de nosotros, y lo que más le preocupa: lo fácil que está siendo convertir la democracia en una dictadura de la información, haciendo de cada ciudadano una burbuja distinta. También habla sobre la posibilidad de que la inteligencia artificial llegue a generar una conciencia superior. Cree que eso va a ocurrir, pero no hay que tener miedo: “No va a ser Terminator contra nosotros”.

¿Cuánta información hay en el mundo?
–La última vez que actualicé este estudio, hace dos años, había 5 zetabytes. Un ZB es un 1 con 21 ceros, lo cual no te dirá mucho. Pero si tú pones esta información en libros, convirtiendo las imágenes y todo eso a su equivalente en letras, podrías hacer 4500 pilas de libros que lleguen hasta el sol. O sea, hay mucha información.

¿Y a qué ritmo está creciendo?
–A un ritmo exponencial. Se duplica cada dos años y medio. Entonces, ahora probablemente son 10 ZB.

O sea, ocho mil pilas de libros que llegan al sol.
–Ocho o nueve mil pilas, sí. Piensa en esto: desde el 2014 hasta hoy, creamos tanta información como desde la prehistoria hasta el 2014. Y lo más impresionante, para mí, es que la información digital va a superar en cantidad a toda la información biológica que existe en el planeta. La vida es procesamiento de información, ¿no? Toma del ambiente moléculas normalmente muertas, toma fotones del sol, y los convierte en estructuras complejas de información con un código base que es el ADN. Y ya existe más información digital que código genético humano. Aun contando cada copia de ADN en las trillones de células de cada persona en el mundo, en la humanidad hay como 1 ZB de información. Y durante este siglo, la información digital va a superar a toda la información genética que existe en la biósfera. Todo lo cual lleva a muchas preguntas sobre el futuro de la humanidad, ¿no?

Parece que la pregunta existencial más importante va a ser cómo interpretamos tantos datos.
–Y la respuesta es que la única manera de interpretarlos es con máquinas también. Este procesador [apunta a su cerebro] no aguanta eso, sabe hacer otras cosas. Ahora, lo bueno es que la información crece muy rápido, pero nuestro poder de computación crece tres veces más rápido. Se duplica en menos de un año. Porque la tecnología siempre es mejor pero también porque tenemos muchas más máquinas, ¿no? Tú mismo tienes ahora un celular, un computador, etc., que interpretan muchos datos por ti. Y ahí viene toda la cuestión de la inteligencia artificial [en adelante, IA] y el Deep Learning, que ahora es lo más importante.  Seguir leyendo MARTIN HILBERT: “OBAMA Y TRUMP USARON EL BIG DATA PARA LAVAR CEREBROS”