Este concepto cuenta con una colección de significados que atraviesan las matemáticas, la ciencia computacional y el discurso público (Mittelstadt, Allo, Taddeo, Wachter y Floridi, 2016). A pesar de ser conocido como un componente de la arquitectura informática moderna, posee una larga historia. Pasquinelli (2023) sostiene que desde tiempos antiguos los algoritmos son procedimientos de naturaleza económica, diseñados para obtener un resultado en el menor número de pasos, consumiendo la menor cantidad de recursos: espacio, tiempo, energía y trabajo.
El vínculo entre matemática y lógica, reacomodado en el siglo XIX según las exigencias del formalismo, postularía la centralidad del concepto de algoritmo entendido como «un conjunto finito de instrucciones o pasos que sirven para ejecutar una tarea o resolver un problema. Los algoritmos, que siempre existieron en la matemática, encuentran una definición más precisa y a la vez se manifiestan en una máquina» (Rodríguez, 2019: 72).
Tomado como un constructo matemático, se define al algoritmo como «una estructura de control finita, abstracta, efectiva y compuesta, dada imperativamente, para cumplir un propósito bajo disposiciones dadas» (Hill, 2015: 47). En este enfoque se incluye la implementación del constructo matemático al interior de una tecnología y la aplicación de esa tecnología configurada para una tarea en particular.
Ejemplo de algoritmo de clasificación K-nearest neighbors
En el marco de las arquitecturas de plataformas conectivas, se define al algoritmo como un set de instrucciones automatizadas que transforman datos (inputs) en un resultado (output) deseado. Las plataformas utilizan algoritmos para filtrar de manera automática cantidades enormes de contenido y conectar usuarios con servicios, contenidos y publicidad (van Dijck, Poell y De Waal, 2018).
¿Quieres saber más sobre los algoritmos y su vínculo con la producción y el consumo mediático?
Los estudiosos de los medios de comunicación recientemente han comenzado a reconocer e investigar la importancia de los algoritmos en una amplia gama de procesos relacionados con la producción y el consumo de contenido mediático. Se puede explorar la utilidad de la teoría institucional como un marco analítico potencialmente útil para la investigación continua sobre el papel de los algoritmos en el funcionamiento de los sistemas mediáticos; y las formas en que un marco analítico institucional puede extenderse a contextos algorítmicos.
Implementación de algoritmos
En el discurso público no se encuentran normalmente referencias a los algoritmos como constructos matemáticos, sino como implementaciones particulares de ellos. Por ejemplo, los algoritmos de perfilado y clasificación que determinan cómo se les da forma y se gestiona la actividad de individuos y grupos. Sumado a ellos, los sistemas de recomendación dan a los usuarios directivas acerca de qué comprar, qué contenido leer, qué recorrido hacer, qué información consumir y con quién contactarse, en una especie de «sociabilidad programada» [1] diseñada y esculpida de maneras específicas y codificadas (Bucher, 2018). Por su parte, los algoritmos de minería de datos pretenden ayudar a comprender las corrientes emergentes de datos comportamentales.
A pesar de estos ejemplos, cabe remarcar que para que su implementación sea exitosa, los algoritmos deben complementarse con la acción humana, ya que no suelen funcionar más allá de esa intervención cuando se trata de tareas complejas (Gillespie, 2018). Así, los algoritmos, al igual que las personas que los programan, parecen tener vidas sociales. Agencia humana y algoritmos [2] no resultan opuestos sino interrelacionados, ya que los humanos son tan parte del software como del código informático mecánico (Bucher, 2018).
Podcast Solaris
Capítulo 18. Algoritmos creativos
Con José Miguel Tomasena y Emma Rodero
Sesgo algorítmico
Los algoritmos están inexorablemente cargados de valores. En un sistema social, siguiendo a Feenberg (2012), los valores se instalan en el propio diseño de los procedimientos racionales y de las máquinas a través del código técnico. Este sedimenta de modo imperceptible valores e intereses en forma de procedimientos y reglas en instrumentos y artefactos. La falta de certeza y la opacidad del trabajo realizado por los algoritmos y su impacto social resultan crecientemente problemáticos. Los algoritmos procesan datos y están por ello sujetos a una limitación del procesamiento: el output nunca puede exceder al input.
El efecto resultante es el sesgo algorítmico, una amplificación adicional del sesgo histórico y del sesgo de datos producido por los algoritmos de aprendizaje maquínico [3]. Estos sistemas de aprendizaje automático están diseñados para hacer generalizaciones a partir de grandes conjuntos de datos y para clasificar nuevas observaciones. Están entre los más eficientes para la compresión de información, lo cual genera cuestiones de resolución, difracción y pérdida de información, dando lugar al efecto de caja negra, realizando un tipo de inducción que podría generar errores de clasificación o desviación (Pasquinelli y Joler, 2021).
What is Algorithmic Bias in AI?
De esta forma, el uso de algoritmos puede perpetuar la Discriminación estructural [4] que existe en las sociedades. De acuerdo con Crawford (2023), estos reducen la complejidad y eliminan contextos significativos para hacer el mundo más computable. Además, la información detallada acerca de la funcionalidad de los algoritmos es poco accesible. Los algoritmos de propiedad privada son mantenidos en secreto en nombre de la competencia, la seguridad nacional o la privacidad. La transparencia de los algoritmos es esencial para poder controlar, monitorear y corregir su desempeño.
Notas
[1] Para una sistematización de la literatura sobre este tema ver: G. Sued (2022): Culturas algorítmicas: conceptos y métodos para su estudio social.
[2] Conferencia de Mercedes Bunz (2019) en Congreso futuro. El impacto de la Inteligencia Artificial en nuestras relaciones humanas (YouTube).
[3] Para ampliar esta información: Extractivismo de datos (PDF)
[4] Inteligencia artificial y sesgos. El caso de la predicción del embarazo adolescente en Salta (2023) de Karina Pedace, Tobías Schleider y Tomás Balmaceda.