4.3: Jason A. Clark
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Profesor, Jefe, Colecciones Especiales e Informática Archivística, Biblioteca de la Universidad Estatal de Montana http://www.jasonclark.info
A riesgo de usar el sombrero de papel de aluminio, estoy sugiriendo que lo primero que la gente necesita saber sobre los algoritmos y su impacto es que muchos de nuestros sistemas de toma de decisiones cotidianos están aplicando procesos algorítmicos. Las decisiones de cobertura de seguros, análisis médicos, decisiones de elegibilidad de tarjetas de crédito están cada vez más sujetas a estas reglas computacionales. El giro tecnológico en nuestra sociedad, que me deja ser claro, he construido mi carrera dentro y amo el potencial de este giro, hace de los algoritmos un hecho cotidiano. Abstenerte de las redes sociales o tomar decisiones informadas mientras participas en tecnologías comunes no te protegerá completamente. En cuanto a los siguientes pasos, hemos reconocido dentro de nuestro proyecto de conciencia algorítmica trabajo 127 que enseñar en torno a los conceptos primarios e introducir alfabetizaciones de datos esenciales que sustentan algoritmos es un comienzo, pero no es suficiente. Más allá de la alfabetización algorítmica básica, me vienen a la mente tres enfoques: herramientas transparentes, regulación y marcas de agua tecnológicas. Primero, necesitamos comenzar a construir e introducir herramientas donde la transparencia sobre el uso de datos y las decisiones computacionales sea una característica, no un error (por ejemplo, ver herramientas como el navegador Brave Web o el motor de búsqueda DuckDuckGo). En segundo lugar, necesitamos más regulación como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) que afirma y confiere el “derecho a la explicación” (un derecho a la información sobre decisiones individuales tomadas por algoritmos). 128 Y finalmente, debemos considerar cómo las marcas de agua tecnológicas como las huellas digitales de clave pública/privada o una matriz de secuencias de bytes dentro de los archivos podrían “marcar con agua” cuando los archivos han sido sometidos a procesos algorítmicos o mejoras (por ejemplo, en la era de las falsificaciones profundas, esta autenticidad digital huella digital será un marcador esencial).
Referencias
- Jason A. Clark, “Re:Search - Desempaquetando los algoritmos que dan forma a nuestra UX”. Los entregables incluyen un plan de estudios de enseñanza, un programa de estudios y un prototipo de software que demuestra algoritmos en acción, https://github.com/jasonclark/algorithmic-awareness
- Margot E. Kaminski (2019), “El derecho a la explicación, explicado”, Berkeley Technology Law Journal 34 (1), DOI: https://doi.org/10.15779/Z38TD9N83H