El investigador explica la tecnología en YouTube: «De la inteligencia artificial solo recibimos malas noticias» | Tecnología

Jordan Harrod (Nueva Jersey, 1996) lleva una doble vida. En la mitad que estaba en sus planes se dedica a la investigación en ingeniería biomédica. Como parte de su doctorado, estudia lo que sucede en el cerebro cuando está bajo anestesia y desarrolla métodos para medir la actividad cerebral.

La mitad que no tenía es la de youtuber. ¿Puede la inteligencia artificial cambiar nuestros recuerdos? ¿Identificar nuestras emociones? ¿Prevenir el cambio climático? ¿Detectar el coronavirus? ¿Generando diversidad? ¿Se inteligente? Estas son algunas de las preguntas que Harrod ha respondido desde que lanzó su canal de YouTube hace tres años. “Estos sistemas no son neutrales, pueden tener consecuencias que no esperamos”, explica a EL PAÍS en entrevista por videoconferencia.

La investigadora, que entró por primera vez en un laboratorio a la edad de 16 años y encontró su ecosistema perfecto, «Me encanta aprender con las manos en la masa», ha visto cómo lo que comenzó como un pasatiempo se convirtió en un trabajo. Ahora tiene casi 70.000 seguidores, una agencia y cientos de videos detrás de él. “El único inconveniente es el costo del éxito. Ahora el canal requiere tanta energía como el doctorado ”, admite.

Solicitud. ¿Te estás perdiendo un tercer trabajo más convencional?

Respuesta. En la universidad hice una pasantía en la industria farmacéutica. Allí me di cuenta de que la mayor parte del trabajo involucrado consiste en aplicar un conjunto de habilidades muy específicas a un puñado de proyectos. Me interesa mucho más tener un proyecto que gestiono por mi cuenta, aunque suponga aprender muchas cosas que no sé para seguir adelante.

pag. ¿El aprendizaje automático es uno de ellos?

R. Pasé un verano en Stanford investigando sobre aprendizaje automático e imágenes médicas y estaba interesado en aprender más. Pero no estaba seguro de cómo encajaría en mi doctorado. El canal de YouTube es una forma de mantenerme actualizado sobre los desarrollos en este campo, incluso si no es parte de mi tesis. Sabía que no quería hacer un doctorado basado en un 100% de aprendizaje automático.

pag. ¿Por alguna razón en particular?

R. No me gusta pasar todo el día planeando. Cuando pasé ese verano en Stanford, lo hice. Después de un tiempo se vuelve aburrido y solitario. Creo que muchos laboratorios de programación pura tienden a ser menos sociales. La gente trabaja a distancia con más frecuencia. Además, me gusta construir cosas, desarmarlas y volver a montarlas. No podía hacer mucho físicamente en esa área.

pag. ¿Cómo nació el canal de YouTube?

R. Todo comenzó cuando estaba en la escuela secundaria. Fui a un programa llamado Splash que el MIT hace todos los años que tiene todo tipo de cursos: fui a clases en cadena correo, meme, ruso, química de explosivos … Es un programa muy interesante que te expone a temas que no encontrarás en la educación convencional.

Cuando llegué a la universidad en Cornell, estaban comenzando su programa Splash y un amigo me inscribió como maestra. Terminé enseñando cuatro años de lecciones sobre cómo crear superpoderes con ingeniería. Quería hacer algo que fuera interesante para los estudiantes de secundaria y preparatoria.

Luego comencé a escribir artículos sobre política científica en los medios especializados, pero perdí el interés porque el público que llega a estos escritos son personas que ya están interesadas en la ciencia. Mi objetivo era llegar a un público más amplio y pensé que YouTube era una opción interesante.

pag. ¿Ha cambiado su concepto de esta tecnología?

R. Sí. Siempre está cambiando. Una vez equiparó el aprendizaje automático con la inteligencia artificial y lo asoció específicamente con las redes neuronales, porque de eso estábamos hablando. Ahora sé que es mucho más, especialmente si miramos fuera de la arquitectura del modelo y los métodos de optimización.

pag. ¿Cuándo notó el éxito del canal?

R. Durante los primeros seis meses tuve unos 500 suscriptores. De ahí que Austin McConnel «otro» youtuber Con más de un millón de seguidores, publicó un video titulado 5 Great Channels con menos de 1,000 suscriptores. Y no tengo idea de cómo me encontró, pero me agregó a la lista y pasé de 500 a 5,000 en un día. Esta fue la primera pista.

Entonces me uní a mi agencia de patrocinio. Ese fue el punto de inflexión en el que dije: «Está bien, ahora es un negocio que dirijo». Ahora estoy en el punto de tener que lidiar con acuerdos legales, contratar editores y actuar como un jefe para otras personas.

pag. ¿Tiene miedo de quedarse sin rincones desde los que abordar estas tecnologías?

R. Todo el mundo viene a YouTube por miedo a quedarse sin ideas. Pero a medida que el canal crece y llega a una audiencia, el problema es el contrario. La mayoría de mis suscriptores son adultos jóvenes curiosos que no son necesariamente expertos en estos campos, pero tienen preguntas interesantes sobre cómo estas cosas pueden afectar nuestras vidas. Este es el público que busco, el problema es que el porcentaje de mujeres es del 22%, me gustaría que aumentara.

pag. Su video más visto es el que dedicó a responder la pregunta de si la inteligencia artificial puede atraparnos haciendo trampa en un examen. ¿Contaba con eso?

R. Si y no. Pensé que estaría bien porque lo grabé durante la pandemia y la gente estaba preocupada por estos problemas. No esperaba que fuera recomendado para personas que buscan formas de hacer trampa en sus exámenes. El video no habla de eso, pero ahora recibo muchos mensajes privados de personas en la escuela secundaria que quieren saber cosas como dónde poner sus costillas para que no vean el programa. No te ayudaré a hacer trampa, pero literalmente no lo sé.

pag. ¿Qué otros aspectos de la IA están cautivando a las audiencias de YouTube?

R. El reconocimiento facial tiende a llamar mucho la atención sobre cómo entrenar su primer modelo de aprendizaje automático. Además, preguntas básicas como ¿Cómo funciona la inteligencia artificial? tienden a hacerlo bien, no necesariamente a corto plazo, sino a lo largo del tiempo.

pag. Si pudieras elegir tres cosas que todos deberían saber sobre la inteligencia artificial, ¿qué elegirías?

R. Lo primero es que no es neutral. En el mundo académico, a menudo existe la narrativa de que los algoritmos son árbitros neutrales de los hechos y este no es el caso. Tanto en estudios sociológicos como empíricos podemos ver cómo afectan a personas de diferentes grupos y cómo amplifican el sesgo en los datos. Los algoritmos son tan neutrales como las personas que los crean y cada uno tiene sus propios sesgos.

Otra idea importante es que lo que llamamos inteligencia artificial suele ser un objetivo en movimiento, es un término muy amplio que tiende a exagerar y que se puede aplicar a diferentes cosas. Hay muchas herramientas que están tan estandarizadas que no las consideramos inteligencia artificial, como los motores de búsqueda. Recuerda que hay muchas formas en que la inteligencia artificial nos afecta.

Lo último es que cualquiera puede ingresar a este campo. Puedes provenir de diferentes disciplinas, no es necesario haber estudiado matemáticas. Hay muchas oportunidades para las personas que realizan investigaciones en otras áreas.

pag. ¿Por qué persiste la brecha entre cómo funcionan estos sistemas y lo que el público sabe sobre ellos?

R. Es lo mismo que otras tecnologías: como regla general, las personas no necesitan saber cómo funcionan en su vida diaria. Ahora, algunos niños están empezando a aprenderlo en la escuela, pero para la mayoría de los adultos no fue así. Además, lo que aprendemos sobre la inteligencia artificial y el aprendizaje automático es lo que es noticia: exageración o cosas malas. Esta es una perspectiva muy limitada sobre cómo funcionan estos sistemas y lo que significan para una persona normal.

El principal argumento para llenar este vacío es el mismo que usamos para enseñar a los niños a usar computadoras en la escuela y enseñarles habilidades digitales para que puedan usar Internet y saber si lo que ven es información real o no. Estos sistemas con los que interactuamos tienen ramificaciones significativas a lo largo de nuestras vidas. No necesitamos tener un doctorado, pero deberíamos poder identificarlos o administrarlos. Lo hacemos con literatura, historia, informática, desinformación … No veo por qué no podríamos hacerlo con inteligencia artificial.

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