Computación Humana: luces y sombras

Computación Humana: luces y sombras

La “Computación Humana” es una técnica que deriva o externaliza a grupos masivos de personas ciertos pasos del proceso computacional que los ordenadores no hacen bien, en una especie de simbiosis que busca optimizar el ratio de habilidades/costes en la interacción hombre-ordenador.
14 Agosto 2018

 En la computación clásica el hombre utiliza a los ordenadores para resolver problemas, le asigna tareas; mientras que aquí se produce un cambio de roles dado que es la computadora la que “asigna” tareas a grupos de personas, y después colecta, interpreta e integra los resultados que éstas les envían.

Pondré un ejemplo sencillo para que esto se entienda. Una empresa necesita procesar y agregar metadatos de miles de imágenes para extraer conclusiones en un estudio que está haciendo. Esas imágenes están en bruto, y los metadatos que se buscan no pueden ser obtenidos de forma automática por un ordenador. Lo que se hace, entonces, es diseñar un programa que convierta el análisis de las imágenes en “microtareas” realizables por personas, y ofrecerlas en una plataforma (marketplace) a cambio de “micropagos”. Los trabajadores interesados se bajan las imágenes, las analizan y suben a la plataforma los metadatos. Después el programa de ordenador procesa y agrega toda la información aportada por los participantes para conseguir el resultado que buscaba la empresa.

¿Qué sentido tiene esto? Pues bien, hay ciertas tareas en las que los humanos, afortunadamente (y de momento), seguimos siendo más eficaces que las máquinas. Por ejemplo: clasificar fotos, detectar errores, taxonomizar documentos con fines archivísticos, introducir tags, realizar dibujos, buscar información (p.ej. precios) sobre determinados productos, verificar direcciones en guías de negocios, definir relevancia o rankings en resultados de búsquedas por Internet, transcribir a ordenador textos escritos a mano alzada, realizar traducciones, y por supuesto, generar contenidos (por ejemplo, posts) sobre determinados temas. Podríamos incluir en este listado, incluso, tareas aún más subjetivas como valorar los sentimientos o emociones que generan tuits, blogs, comentarios, películas o programas políticos.

Ya debes imaginarte que los procesos de Human Computation son también una modalidad de “Crowdsourcing”, que consiste en proponer actividades, desafíos y problemas a cantidades masivas de colaboradores externos para que los solucionen a cambio de algún beneficio. Ésta es una práctica muy empleada dentro de las lógicas de Innovación Abierta, y tiene su parte positiva en la medida que facilita procesos de creatividad y aprendizaje colectivos; pero también ha sido objeto de muchas críticas (cada vez más justificadas) porque funciona a veces como una estrategia encubierta de las empresas para generar mecanismos de autoexplotación de los voluntarios que participan en estos procesos sin darse cuenta que la verdadera intención es abaratar la mano de obra.

Estos avances de la Computación Humana no son mera ciencia ficción, sino que ya tienen un reflejo real en la prestación de nuevos servicios. Me consta que hay varias plataformas disputándose este mercado. Amazon Mechanical Turk es, con diferencia, la más conocida y mediática. Pero también destacan CrowdFlower y Samasource, entre otras. Estas plataformas lo que hacen, como ya he dicho, es descomponer proyectos complejos en pequeñas tareas simples (“micro-tareas”) que ofertan a trabajadores digitales del Crowd a cambio de bajas remuneraciones.

Amazon Mechanical Turk (AMT) es el ejemplo paradigmático en esta categoría. Veamos como ellos mismos se presentan:

Mechanical Turk tiene como objetivo que el acceso a la inteligencia humana sea sencillo, escalable y rentable. Las empresas o los desarrolladores que necesiten que les hagan tareas (denominadas “Tareas de Inteligencia Humana” o “HITs” según sus siglas en inglés) pueden utilizar las potentes API de Mechanical Turk para acceder a miles de empleados a medida, de calidad alta, a bajo coste y de todo el mundo y, a continuación, integrar mediante programación los resultados de dicho trabajo directamente en sus procesos y sistemas empresariales” [por cierto, si quieres hacerte una idea más concreta de lo que son los “HITs”, échale un vistazo a este listado de microtareas que publicaba ayer AMT en su plataforma].

Como ves, más claro que el agua… así que cada cual saque sus conclusiones. Por eso en la conferencias de Inteligencia Colectiva a las que suelo asistir hay una presencia tan significativa de expertos en Mechanical Turk a los que les preocupa fundamentalmente cómo optimizar los procesos de Crowdsourcing que esa plataforma promueve para mejorar los rendimientos que generan a sus clientes, es decir, las empresas.

Pero entre tanto esfuerzo por flexibilizar la relación laboral y acceder a mano de obra barata, también hay ejemplos muy positivos que abren oportunidades para reinventar la naturaleza de esta paradójica relación hombre-máquina. Uno de ellos es el proyecto de Harvard Tuberculosis Lab, que utilizó la plataforma CrowdFlower para pedir a un millar de estudiantes de postgrado de Medicina que analizaran imágenes de la corteza para identificar células de tuberculosis resistentes a los fármacos anti-tuberculosos, lo que permitió recortar en gran medida el tiempo del proyecto sin afectar su fiabilidad. Samasource, por su parte, pretende dar trabajo a personas del Tercer Mundo a través de estas microtareas, pero desconozco todavía si esta intención se enmarca dentro de una relación de simetría o no.

Por resumir, hay dos tipos de debates. Uno estrictamente técnico que se centra en cómo mejorar variables críticas que condicionan la eficacia y eficiencia de estos sistemas como el control de calidad o la detección de errores, los incentivos a la participación y los modelos de interacción según el tipo de tareas, entre otras. Y otro que tiene que ver con los aspectos éticos, laborales y sociales que se derivan de estas prácticas, y en qué medida son o no asimétricos para el “digital worker” que participa.

Hay mucha discusión alrededor de esto, y con posturas bastante encontradas. Algunos creen que hay un exceso de expectativas en relación con modelos computacionales basados en el crowdsourcing. Hay cada vez más sensibilidad acerca de la importancia de que exista un código de buenas prácticas éticas y laborales que regulen esta actividad. Esto se enmarca dentro de una corriente que exige a los expertos computacionales que vean más su trabajo como diseñadores de sistemas que implican valores éticos. Por ejemplo, que tengan en cuenta el significado de devaluar el trabajo humano a tareas que no aportan ningún sentido de autonomía y desarrollo personal. Esa crítica es razonable, porque buena parte de las microtareas que se externalizan desde estas plataformas buscan optimizar a la vez costes y calidad, y eso plantea un balance delicado.

Dicho eso, sería un error demonizar la herramienta. Todo depende de cómo y para qué se utilice. Soy de los que creen que la Computación Humana es una disciplina que puede abrir grandes oportunidades, y que incluso puede contribuir a una Inteligencia Colectiva de calidad. Tendremos ejemplos positivos y negativos, pero es un campo que dará mucho que hablar en el futuro, con sus luces y sus sombras.

Nota: La imagen pertenece al album de Steve Jurvetson en Flickr

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