No seremos capaces de afrontar la crisis climática, sin la IA

Nuria Oliver, Doctora de MIT (Massachusetts Institute of Technology) y cofundadora de la Fundacion Unidad ELLIS (Laboratorio Europeo de Aprendizaje y Sistemas Inteligentes) Alicante.

“Las intersecciones entre la IA y la crisis climática son múltiples. Empezando por el modelado y predicción del clima del planeta, y los desastres naturales. Hay también una interacción estrecha entre las energías renovables y la IA. Tener buenos pronósticos de sol y viento es fundamental para la energía solar y eólica. Con técnicas de IA se puede predecir la demanda y así optimizar la eficiencia de la red eléctrica, evitando sobrecargas en la red. Hay, por otra parte, un movimiento enorme en lo que se entiende como agricultura de precisión, optimizando los cultivos a las características del suelo, del clima, del agua o los cultivos históricos de ese suelo”. Nuria Oliver se atreve a decir que “no seremos capaces de afrontar la crisis climática, sin la IA. No es la solución, pero formará parte de la mayoría de las soluciones y tecnologías que usemos para combatir la crisis”.

“Los ODS serán más difíciles sin la IA”

Nuria Oliver recuerda cómo al mismo tiempo que se definían los 17 objetivos, la ONU encargó un informe sobre “El valor de los datos en un mundo que cuente” Al aceptar los 17 objetivos de desarrollo sostenible (ODS) consensuados en 2016, se desarrolló un movimiento mundial sobre cómo los datos pueden ayudar a su consecución de dos maneras. Primero para poder medir mejor si estamos logrando los objetivos. “Para poder afirmar que el objetivo nº 1 sobre la erradicación de la pobreza se está cumpliendo o no, no es viable preguntárselo a los más de 7.000 millones de habitantes del planeta. Gracias a técnicas de IA, se puede estimar la pobreza en el mundo a partir de distintas fuentes de datos de consumo energético, uso de la red de telefonía móvil, etc…. Lo mismo pasa con el resto de los objetivos”.    

Además de medir, se trata de acelerar la consecución de los mismos. ¿Cómo? En el caso del primer objetivo, por ejemplo, ayudando a detectar de una manera temprana regiones que comiencen a dar señales de decaimiento, y poder actuar preventivamente para así frenar el empeoramiento.

Nuria Oliver ha trabajado personalmente en varios proyectos de inclusión financiera de la población sin cuenta bancaria (más de 1.000 millones de personas). “Sin acceso a créditos difícilmente pueden prosperar, pero la mayoría de personas tiene acceso a un móvil. Utilizando algoritmos de IA se pueden elaborar ‘modelos de riesgo crediticio’ que les pueden ayudar a demostrar que son fiables ante una entidad financiera y así conseguir crédito de manera más ventajosa. Este trabajo inspiró al gigante tecnológico Mahindra a crear la empresa de inclusión financiera Yabx”.      

La IA es demasiado importante para dejarla en manos de los grandes de Internet

Desde hace una década estamos comprobando la creciente ubicuidad de la IA y la realidad de que nos rodea y nos permite hacer las cosas de manera más eficiente. “Conforme los algoritmos de la IA penetran en la toma de decisiones en ámbitos que inciden directamente en la vida de las personas: diagnósticos médicos, concesión de créditos, sentencias judiciales o procesos de admisión de personal, es indispensable una regulación. Sin ella, no hay garantías de que los algoritmos no discriminen, de que sean transparentes. La Comisión Europea ha publicado una propuesta de regulación de la IA en Europa, pendiente de ser aprobada por los gobiernos de la UE y la propia eurocámara, “para erradicar posibles casos de discriminación o potencial manipulación del ser humano”. “La clave va a estar en la implementación y la supervisión de que la regulación se cumple y las consecuencias de no ser así. Tarea muy compleja porque los algoritmos permean todos los ámbitos de nuestra sociedad” decía Nuria Oliver, Doctora en IA del MIT de Massachusetts y cofundadora de ELLIS Alicante (Laboratorio Europeo de Aprendizaje y Sistemas Inteligentes).

Además, los algoritmos de IA  son software, que pueden estar siendo permanentemente actualizados y mejorados en ciclos muy cortos. Los próximos meses y años serán decisivos en comprobar el impacto de esta regulación.

Todas estas ideas las expone en el curso “Inteligencia Artificial para el Bienestar y Sostenibilidad de las Sociedades” de los Cursos de Verano de la UPV/EHU, organizado conjuntamente por el Centro Vasco para el Cambio Climático (BC3) y el Centro Vasco de Matemáticas Aplicadas (BCAM).

Los sesgos en la IA pueden ser debidos, entre otras cosas, a que los datos utilizados para entrenarlos tengan sesgos que, muchas veces, son sesgos existentes en la realidad. Hay un área de investigación centrada en la denominada Justicia Algorítmica para asegurar que los algoritmos de IA no promuevan la discriminación, la minimicen y, al mismo tiempo, maximicen “su performance, su buen uso”. Es una de las líneas de investigación de la unidad Ellis de Alicante, en la que Nuria Oliver es directora científica, y que lleva el sobrenombre de Instituto de Inteligencia Artificial Centrado en la Humanidad. “Es una fundación sin ánimo de lucro fundada hace un año en pro de una investigación de primer nivel en la intersección de los seres humanos y la IA”. Es la única unidad ELLIS en España. ELLIS es una red de excelencia europea en investigación en inteligencia artificial basada en el aprendizaje a partir de datos.

Nuria Oliver ha sido miembro del Grupo de Expertos de alto nivel de la Comisión Europea sobre el intercambio de datos entre empresas y gobiernos (B2G). “Datos de diversa naturaleza que ahora son custodiados por instituciones privadas tienen un enorme valor para el bien común”. El grupo presentó en febrero de 2020 a la Comisión Europea una serie de recomendaciones. “Con la pandemia se ha podido corroborar el valor de estos datos”. Nuria lidera desde marzo de 2020 un grupo de una veintena de investigadores en Valencia para ayudar mediante el uso de la inteligencia artificial y las ciencias de datos en la toma de decisiones en contexto de la pandemia. La primera línea de trabajo es el modelado de la movilidad humana a gran escala, ya que una enfermedad infecciosa de transmisión de humano a humano –como es el coronavirus—no se convierte en pandemia si no nos movemos. De ahí las medidas de confinamiento y de ahí la importancia de poder medir la movilidad. Es importante medir si las medidas de confinamiento funcionan o no, y evaluar si esa restricción es suficiente para controlar la pandemia. Esta labor se hizo a través del análisis de datos anonimizados y agregados derivados de las antenas de telefonía móvil de las tres empresas de telecomunicaciones más importantes de nuestro país, compartidos por el INE. La Comunitat Valenciana fue considerada la región-piloto durante la primavera del 2020. Estos datos están disponibles públicamente en la página del INE desde el verano del 2020. “Es un ejemplo inspirador de la colaboración público-privada para el bien social, hoy por hoy, no muy común.”

Entre las recomendaciones que se realizaron a la Comisión Europea se incluían incentivos para esa compartición de datos; de capacitación y de creación de la figura del coordinador de los datos; de consideración de posibles modelos de negocio sostenibles para las empresas privadas en función de la gravedad, impacto o urgencia en el uso de esos datos.

Nuria Oliver considera que “las grandes compañías tecnológicas son conscientes del valor de sus datos para el bien común y la mayoría de ellas tienen proyectos para ese uso, algo que no se daba hace tan sólo 5 años. Facebook, Microsoft o Google están explorando los casos de uso de datos orientados a las ODS.

Pero tampoco podemos olvidar que “todos y todas y cada día con los servicios que usamos, interactuamos con algoritmos de inteligencia artificial que nos recomiendan todo tipo de cosas. Están de una manera subliminal, influyendo y manipulando nuestro comportamiento, con un impacto directo en el principio de la autonomía humana, según el cual los humanos deberíamos ser libres de nuestras acciones y pensamientos.

Incidiendo en la idea, Nuria Oliver distingue claramente lo que puede ser la publicidad tradicional de la publicidad hiperpersonalizada. “lo que yo veo, lo veo solo yo y esta optimizado para mí, en función de mi perfil demográfico, mis intereses, gustos e incluso comportamiento. No es un anuncio en una valla publicitaria de mi ciudad o en el periódico que compro. Los algoritmos pueden identificar mis debilidades y aprovecharlas sin que seamos conscientes de ello.”