Editor ciberpoder.net

Autor: Marc Jordà

  • Algoritmes pont: i si les xarxes socials no polaritzessin?

    Algoritmes pont: i si les xarxes socials no polaritzessin?

    Sovint costa d’entendre per què tanta gent no pensa com nosaltres, si constantment veiem notícies i dades a la xarxa que demostren que tenim raó. La resposta és senzilla: ells no veuen la mateixa informació. Veuen opinions d’ideologia contrària que també els donen la raó i, per tant, és improbable que ens posem d’acord.

    Mires a l’altra banda i penses: com tota aquesta gent pot ser tan estúpida? Mira tota aquesta informació que estic veient constantment. Com pot ser que no l’estiguin veient? La resposta és simple: ells no l’estan veient.

    El dilema social, Netflix

    Les xarxes socials estan dissenyades perquè interaccionem amb el contingut. No importa que sigui de qualitat, ni tan sols que sigui cert. Només que hi cliquem, reaccionem i el compartim. Els algoritmes calculen la probabilitat que interaccionem amb una publicació i, si és alta, ens l’ensenyen. Per què? Si passem més temps a la plataforma, ells guanyen més diners en publicitat.

    Normalment, és més probable que reaccionem quan percebem una amenaça. Per això, els influenciadors i els polítics tenen discursos sensacionalistes i hostils. Hi ha evidències que les xarxes han escampat notícies falses, radicalitzat la població i incitat a la violència: l’assalt al Capitoli, la guerra civil a Sudan del Sud… Es ressalten missatges inflamatoris, fent enfadar la població i incrementant el risc que les diferències socials acabin en violència.

    Algoritmes pont

    Les xarxes socials actualment divideixen i polaritzen. Però per què hauríem d’acceptar que siguin així per defecte? Per sort, fa poc va sorgir una alternativa esperançadora: els algoritmes pont.

    La bretxa de percepció és la diferència que percebem entre les creences dels altres respecte a les seves creences de veritat. Quan discutim, normalment no ho fem contra l’altre bàndol, sinó contra la imatge que tenim d’ell.

    Imagineu que les plataformes prioritzessin el contingut que posés d’acord diferents grups d’opinió. Els algoritmes pont (bridging algorithms) són un mètode alternatiu que funcionen amb aquest propòsit, promocionant el debat i l’acord entre diferents perspectives i fent-nos veure que, probablement, els valors dels altres són molt més semblants als nostres del que ens pensem.

    Com funcionen?

    A la imatge de sota, a l’esquerra, veiem que els sistemes actuals prioritzen contingut que més agrada a usuaris similars, independentment dels usuaris de perfils diferents. Els algoritmes pont també ensenyen publicacions que agraden als usuaris, però prioritzen les que, a més, agraden a l’altre bàndol, deixant el sensacionalisme en últim lloc.

    Com podem veure a la imatge de sota, es prioritza contingut:

    • Que tenen una distribució de reaccions no polaritzada.
    • Aprovat per persones que normalment estan en desacord amb l’autor.
    • O quan gent consulta fonts que normalment no veuen.

    Posem-ho en pràctica

    Si això us sona a utopia, bones notícies! Ja hi ha precedents exitosos. Per exemple, les «notes de la comunitat» a X, que identifiquen tuits enganyosos: tan sols es publiquen notes valorades positivament per individus d’opinions diferents. 

    El 2015, per saber l’opinió pública sobre UberX, el govern de Taiwan va usar Polis, una eina d’enquestes que identifica missatges amb el grau més gran d’acord entre persones que normalment opinen diferent.

    Facebook va fer experiments amb algoritmes pont, on millorava significativament la qualitat del contingut, molt menys probable de ser reportat per assetjament, odi o incitació a la violència. Malauradament, aquests tipus de canvis comporten una caiguda inicial d’usuaris, fins que amb el temps s’hi acaben acostumant i els agrada més. El problema? Les empreses es fan enrere abans d’observar els beneficis a llarg termini.

    Com que, avui en dia, les big tech no s’esforcen per contrarestar la polarització, les lleis les haurien d’obligar o incentivar. Els algoritmes s’han de regular com qualsevol altre àmbit, perquè ens afecten i molt.

    A més, les big tech tindrien altres beneficis. Si hi ha menys incentius per generar toxicitat, es reduirà el cost de la moderació. Probablement, reduirien danys reputacionals i legals. Per exemple, Facebook ha estat demandat per incitar a la violència a Myanmar, Sri Lanka i Etiòpia per valor de 150 bilions de dòlars.

    Reptes

    És important que hi hagi conflicte, perquè és una forma d’aconseguir que la societat millori. L’objectiu dels algoritmes pont no és eliminar el desacord, sinó promoure formes constructives de conflicte entre els que pensen diferent. A més de mitigar els riscos de les disputes més perilloses. 

    Lògicament, cap solució és perfecta. Aquest sistema funciona millor amb qüestions de resposta oberta que preguntes de sí o no o en temes amb posicions molt marcades.

    Què passa, per exemple, si gent de diferents ideologies comparteixen un prejudici sobre una minoria? Probablement, s’hauran d’afegir restriccions específiques per evitar conseqüències indesitjables, ja que no es tracta de promoure contingut aprovat per la majoria, sinó per audiències diverses.

    Si la nostra societat no divideix per defecte, les xarxes tampoc ho haurien de fer. Tant les companyies tecnològiques com els usuaris les hem de modelar de forma ètica, amb sentit comú i auditoria democràtica, per crear comunitats en línia que reflecteixen el millor de nosaltres. Per primer cop, hem trobat una via que trenca el dogma que les xarxes socials només poden polaritzar. Les eines ja les tenim. Ara tan sols hem d’atrevir-nos a fer-les servir.

    Referències

    La imatge de l’article ha estat generada amb Copilot Designer, eina d’Intel·ligència Artificial Generativa de Microsoft

    Thorburn, L; Ovadya, V; Knight First Amendment Institute, Columbia University; 2023; Sistemes pont: Problemes oberts per contrarestar la divisió destructiva mitjançant classificacions, recomenadors i governança.

    Sieker, F; Bertelsmann Stiftung; 2024. Construir ponts en lloc de polaritzar.

    Sieker, F; Bertelsmann Stiftung; 2024. Construir ponts en lloc de polaritzar: com els algoritmes poden millorar el discurs digital.

    Thorburn, L; Ovadya, V; The Conversation; 2023. Com redissenyar els algoritmes de les xarxes socials per unir ponts.

    Grant, A; Raskin, A; WorkLife; 2024. Reimaginant la tecnologia i parlant als animals.

  • S’ha acabat! El clam de les futbolistes contra el masclisme estructural

    S’ha acabat! El clam de les futbolistes contra el masclisme estructural

    Diumenge, 20 d’agost del 2023. Estadi Accor, Sydney. Final de la Copa del Món de futbol: Espanya – Anglaterra. Minut 29. Aitana recupera la pilota al cercle central. Li cau a Tere, que canvia el joc cap a Mariona. La balear dona temps perquè Olga arribi per l’esquerra i la convida amb una passada a l’espai. Quan tothom espera una centrada, creua un xut molt precís al segon pal, impossible per a Earps, i anota el gol que li dona a la selecció espanyola femenina el seu primer Mundial…

Aquest no serà el tema de l’article, malauradament. Però en tractarem un de molt més important. 

    Se sol dir que el futbol és la cosa més rellevant d’entre totes aquelles que no importen gens. Però el futbol, que és el màxim exponent del panem et circenses en aquest país, també pot ser un vehicle molt efectiu per transmetre valors positius i transformadors de la societat. Per això, encara que no parlarem de futbol, sí que parlarem de futbolistes. Parlarem d’heroïnes.

    Aquests últims dies, hem vist que el futbol espanyol està controlat per una estructura retrògrada que no respecta les professionals, pressiona a institucions i controla a mitjans de comunicació. Les queixes de les jugadores contra la Reial Federació Espanyola de Futbol (RFEF) no són noves. Fa un any, van demanar que es prenguessin el futbol femení seriosament, que professionalitzessin la metodologia i, fins i tot, una quinzena d’elles van comunicar que no estarien disponibles per culpa d’una situació insostenible i per salut mental.

    La resposta de la RFEF, amb el president Luis Rubiales i l’entrenador Jorge Vilda al capdavant, va ser agressiva, barroera i intimidant. Van pressionar les jugadores en reunions individuals per trencar el grup, van filtrar correus i van atacar-les des dels principals mitjans de comunicació de Madrid, titllant-les de consentides i xantatgistes. Que fàcil que és guiar l’opinió pública quan disposes de la connivència dels poders mediàtics. En aquest país, la llibertat de premsa és una rara avis. Digues-me qui et paga… i et diré qui ets.

    Mesos més tard, i després de mínimes millores, algunes van tornar per disputar la copa del món. D’altres, no les van trobar suficients i hi van renunciar per principis. Les jugadores es van conjurar i, amb tot mereixement, van ser campiones. I en lloc de tractar-les amb reconeixement i respecte, va començar un lamentable espectacle on el senyor Rubiales i l’entitat que representa van dur a terme un seguit d’abusos i extorsions propis d’algú alienat que es creu per sobre de la llei:

    • Agafar-se els testicles al costat de la família reial
    • Ser bavós amb les jugadores
    • Fer un petó no consentit als llavis a Jennifer Hermoso
    • Insultar públicament als que s’havien indignat
    • Pressionar a la jugadora i la seva família per sortir en un vídeo
    • Difondre falses declaracions de la jugadora
    • Emetre comunicats culpabilitzant la víctima, amenaçant les jugadores i analitzant imatges dels fets
    • Destituir tots els vicepresidents excepte un, per poder escollir el seu successor
    • Amenaçar al Govern en fer fora als equips espanyols de les competicions europees

    I per rematar-ho, a l’assemblea de la RFEF, va fer un discurs esperpèntic, misogin i d’extrema dreta. Quan va dir que el «fals feminisme és la xacra d’aquest país», bona part de la sala va començar a aplaudir, mostrant que Rubiales no és un fruit podrit del futbol espanyol, sinó que tot el bosc fa pudor de ranci. Digues-me a qui aplaudeixes… i et diré qui ets.

    Les reaccions no es van fer esperar. Alguns membres de la junta directiva van plegar. El cos tècnic —excepte Vilda, és clar— va dimitir i denunciar pressions per seure a primera fila. El Consell Superior d’Esports (CSD) va iniciar els tràmits per denunciar-lo i inhabilitar-lo. Nombroses entitats, partits polítics i patrocinadors van demanar-ne el cessament. Finalment, la FIFA el va suspendre provisionalment i li va prohibir posar-se en contacte amb la víctima.

    Les jugadores —les veritables protagonistes— van organitzar-se i van anar amb tot. Alèxia encenia la metxa amb un tuit inaugurant el clam de condemna que ha triomfat en aquesta revolta: «s’ha acabat» (#SeAcabó):

    Moltes la van seguir i va sortir un comunicat digital conjunt, a través del sindicat FutPro, en què condemnaven els fets, exigien canvis estructurals reals i comunicaven que no tornarien a la selecció mentre seguissin els actuals dirigents:

    Després de tot aquest huracà de successos —al que li queden uns quants capítols—, Rubiales caurà, però això no soluciona res. Molts dels seus subordinats són com ell. Joan Soteras, president de la Federació Catalana de Futbol (FCF), va lloar el discurs. Els entrenadors de les seleccions absolutes, Luis de la Fuente i Jorge Vilda, van aplaudir dempeus. Nombrosos professionals del món del futbol i de la premsa fa dècades que cometen abusos. A la pel·lícula El Guepard (1958), els poderosos deien «que tot canviï perquè tot continuï igual». I això fa venir calfreds. Necessitem una neteja a fons.

    És cert que l’opinió pública s’ha posicionat en contra de Rubiales. I és molt positiu que la societat s’eduqui en valors de respecte i s’entengui que un petó sense consentiment és agressió sexual. Però algunes veus estan sumant-se a aquest corrent d’opinió perquè els convé. Fa un any, gairebé ningú va donar suport a les jugadores i ha hagut de passar quelcom molt greu perquè se les escoltés.

    Però per desgràcia encara hi ha gent que es posiciona amb l’agressor. Ni uns fets gravats que ha vist tot el món són suficients. Com no ha de tenir por algú de denunciar una agressió sexual del seu entorn en casos molt més difícils de demostrar? Les víctimes estan molt indefenses i sovint es dubta abans d’elles que dels agressors.

    Aquestes futbolistes són unes referents en l’esport i en la defensa dels drets de les dones. Per això, ara hi haurà moltes nenes que voldran recuperar pilotes com la Mapi o controlar el joc com l’Aitana. Noies que somiaran ser Pilotes d’Or com l’Alèxia o marcar en la final d’un mundial com l’Olga. I dones que s’alçaran contra les agressions masclistes de forma tan valenta com ho han fet la Jenni i les seves companyes. Encara estem lluny d’erradicar el masclisme. Però les futbolistes s’han plantat per marcar un punt d’inflexió. S’ha acabat.

    Referències

    La imatge de l’article ha estat generada per DALL-E (OpenAI), un model generatiu d’art d’intel·ligència artificial.

    Espanya no pot escapar a la pregunta que repeteixen un cop darrere l’altre els estrangers al Mundial: «Què va passar amb les 15?» (Mayca Jiménez, Relevo, 2023).

  • Podrà ChatGPT competir amb el cercador de Google?

    Podrà ChatGPT competir amb el cercador de Google?

    Canvis en els equilibris del sector tecnològic

    Segur que has sentit a parlar de ChatGPT, un bot de conversa basat en intel·ligència artificial que ha revolucionat les xarxes per la complexitat de les tasques que pot dur a terme: escriure codi, narrar històries o resoldre deures universitaris…

    Aquesta irrupció ha trasbalsat el sector tecnològic perquè, per primer cop en molt de temps, Google veu en ChatGPT un possible competidor per al seu cercador. Però pot ChatGPT arribar a competir amb el buscador de Google? Serà capaç de canviar la manera com busquem informació a Internet?

    Encara més disruptiva ha estat l’entrada en escena de Microsoft, invertint 10.000 milions de dòlars en OpenAI, la companyia creadora del bot. La intenció de Microsoft és incloure ChatGPT al seu motor de cerca, Bing —sí, encara existeix!— a partir del març. Això podria alterar el monopoli que té Google en aquest camp des de fa dues dècades.

    Preocupació a Google

    ChatGPT ha encès totes les alarmes a Alphabet, empresa matriu de Google. Sundar Pichai, el seu CEO, vol centrar esforços a treure al mercat productes similars. Google, de fet, ja disposa de models de llenguatge, com LaMDA o Sparrow —aquest últim de DeepMind, adquirit per Google (500M $, 2014)—, que tindrien accés a Internet i inclourien informació actualitzada i referències en les respostes.

    Alguns treballadors creuen que s’ha perdut una oportunitat, però Alphabet tenia motius per ser prudent. Un bot conversacional no dirigeix a altres webs ni incorpora anuncis, que suposen el 60% d’ingressos de l’empresa. A més, respostes errònies o discriminatòries podien danyar la imatge de la marca. En poques paraules, millor no tocar el que ja funciona. En canvi, OpenAI i Microsoft poden assumir riscos perquè tenen molt menys a perdre.

    Punts forts de ChatGPT

    L’experiència en el ChatGPT és personalitzada i natural, resolent dubtes a través del mètode pregunta-resposta. A més, s’ocupa de tasques increïblement complexes amb resultats sorprenentment bons i els explica de forma tan senzilla que ha captat l’atenció de milions d’usuaris. Fins i tot, és capaç d’escriure codi, tot i que alguns estudis alerten de possibles forats de seguretat i problemes de propietat intel·lectual.

    Als usuaris els agrada especialment l’estalvi que suposa en temps de cerca, ja que no han de filtrar resultats innecessaris ni destriar informació. A més, evitar visitar multitud de pàgines també estalvia enfrontar-se a galetes i anuncis empipadors. La interfície és minimalista: més neta, sense distraccions i amb un missatge clar. I, fins i tot, continua funcionant sense connexió a Internet.

    Limitacions actuals

    Google és el lloc web més visitat del planeta i és extremadament fiable: suporta més de vuit mil milions de cerques al dia. Ha marcat la manera com entenem la xarxa, ja que per a qualsevol empresa, el més rendible és posicionar-se primera en els resultats del buscador. ChatGPT, en canvi, és encara un prototip i els servidors cauen sovint.

    Visitar múltiples pàgines pot ser positiu si necessites diferents punts de vista o, simplement, la teva pregunta no té una resposta simple. A més, Google pot complementar les respostes amb imatges i vídeos i suggerir noves preguntes a partir del dubte inicial.

    Però la informació que extreus de Google no es pot ni comparar amb la que ell extreu de tu. A partir de les teves dades, ofereix resultats que s’adapten als teus interessos. I tot i que això és còmode, també genera molts dubtes de privacitat.

    Ara per ara, una de les grans limitacions de ChatGPT és que està entrenat amb dades fins al 2021. Per tant, no serveix per a notícies recents o esdeveniments que s’actualitzen a temps real. 

    Tampoc aporta referències en el contingut. Només hi ha una única veu erudita que dilueix la responsabilitat del missatge i impedeix verificar la informació. En altres paraules: és una caixa negra. Això fa que algunes webs (GitHub, Stack Overflow, Reddit…) puguin expressar dubtes sobre formar part de les dades d’entrenament. Alguns programadors han denunciat que el xat, literalment, copiava els seus repositoris de codi. Elon Musk, tot i ser fundador d’OpenAI, ha prohibit utilitzar Twitter com a font d’informació per a ChatGPT:

    Finalment, tot i que sempre mostra un to confiat, de vegades ChatGPT s’equivoca estrepitosament. És més, els models de llenguatge tendeixen a reproduir contingut racista, homòfob o masclista. I quan reps una resposta d’una veu que suposadament ho sap tot, cal vigilar-ho molt de prop.

    Conclusions

    De moment, Sam Altman (CEO d’OpenAI) és prudent, perquè hi ha molt marge de millora. Va dir que ChatGPT és «increïblement limitat» i que «seria un error confiar-hi per a res important ara mateix». OpenAI, però, ja treballa per millorar-lo. A més, hi haurà una versió de pagament, ChatGPT Professional, que estarà sempre disponible i no tindrà límit de línies ni de nombre de preguntes.

    Cal remarcar que un cercador i un model de llenguatge són diferents i estan destinats a complementar-se. ChatGPT és una eina espectacular per resoldre certes tasques i revolucionarà algunes consultes, però sovint sortirà a compte la recerca crítica entre els resultats de Google. 

    Així d’entrada, l’hegemonia del buscador de Google no sembla estar en perill immediat i, a més, no trigarà a integrar tecnologies similars. Tot i això, dos fets podrien alterar aquest paradigma. El primer és l’habilitat que tingui OpenAI de millorar el seu producte, ja que la majoria de problemes que té avui en dia ChatGPT no semblen ni molt menys impossibles de solucionar. El segon són els hàbits de consum. Google sap que milers de milions d’usuaris tenen automatitzat l’ús del seu cercador com a porta d’entrada a Internet. Però, compte! Exactament pel mateix motiu, poc servirà que Google tregui bots similars si el públic ja s’ha acostumat a fer servir ChatGPT.

    Prepareu les crispetes. La batalla està servida.

    I què n’opina, ChatGPT?

    Per acabar, com no podia ser d’altra manera, li hem preguntat a ChatGPT la seva opinió sobre el tema:

    ChatGPT: Està el cercador de Google en perill?

El cercador de Google és una eina molt popular i ha estat el líder del mercat dels motors de cerca durant molt de temps. Tot i això, cal tenir en compte que el camp de la tecnologia està en constant evolució i hi ha nous desenvolupaments i competidors emergents en el mercat.

Pel que fa a ChatGPT, és un model de llenguatge avançat que s’utilitza per generar text de forma automàtica, però no està dissenyada per reemplaçar al cercador de Google. Mentre que ChatGPT és capaç de respondre preguntes i generar text, no té accés a la quantitat d’informació que té Google, i no està dissenyat per realitzar cerques a Internet. És important continuar usant eines com Google per buscar informació precisa.

Encara que hi ha alguns competidors emergents, Google continua sent un líder en el mercat dels motors de cerca i compte amb una gran base d’usuaris i un algoritme molt avançat, això no significa que no pugui haver-hi canvis en el futur, però ara per ara Google continua sent líder en aquesta àrea.

    Referències

    1. La imatge de l’article ha estat generada per DALL-E, un model generatiu d’art d’OpenAI, sota la petició «End of Google’s dinasty» («Fi de la dinastia de Google»)
    2. Estevez, Á; Bolsamanía; 2023. Microsoft estudia invertir 10.000 milions en OpenAI, creadora del bot de IA ChatGPT.
    3. Márquez, J; Xataka; 2023. Era qüestió de temps que OpenAI comencés a cobrar per ChatGPT: aquest oferirà versió de pagament.
    4. Wiggers, K; TechCrunch+, 2022. El codi generat per IA pot introduir vulnerabilitats de seguretat, segons un estudi.
    5. Pitt, S; CNBC; 2022. Google vs ChatGPT: això ha passat quan he canviat els serveis per un dia.
    6. Millán, V; hipertextual; 2022. «Pregunta a OpenAI» en lloc de «busca-ho a Google»: ChatGPT pot canviar (o no) com busquem a Internet.
    7. Richards, L; IMPAKTER; 2023. Google vs ChatGPT: Qui en sap més?
    8. Bastian, M; The decoder; 2022. ChatGPT vs Google: Qui guanya a 500 cerques?
  • Llops, targetes de crèdit i algoritmes que discriminen

    Llops, targetes de crèdit i algoritmes que discriminen

    La intel·ligència artificial en un entorn massa salvatge

    Fa uns anys, uns investigadors volien diferenciar imatges de huskies i de llops. Amb tècniques de Machine Learning, van crear una xarxa neuronal que rebia una imatge i endevinava de quin animal es tractava. I gairebé no fallava mai. A continuació, exemples de cinc encerts i un error:

    Fins aquí res estrany, no? La intel·ligència artificial resolent una tasca que no sembla excessivament difícil. Huskies i llops, per favor. No hi havia cap repte més complicat? 

    Però els investigadors volien entendre per què la xarxa neuronal de vegades s’equivocava. Llavors, van buscar en quines parts de les imatges es fixava el model per decidir entre un animal o l’altre. La cara? Les orelles? El tipus de pèl? Mireu el resultat, que és sorprenent:

    El model es fixava en el fons de la imatge! Si hi havia neu, deia llop. Una classe de parvulari hauria arribat a la mateixa conclusió a canvi d’una bosseta de llaminadures. No és que el model fos dolent, però no feia el que volien. No diferenciava huskies i llops. Era un detector de neu!

    Aquests investigadors van cometre un error groller: haurien d’haver utilitzat imatges de llops amb neu i sense. I aquesta anècdota sembla inofensiva, però no és un cas aïllat. Sovint, no es recullen dades amb diversitat suficient. Per exemple, en els estudis per relacionar el genoma humà amb risc de malalties, el 2019 el 80% dels individus de les bases de dades eren europeus. Aquests exemples semblen fàcils de corregir, però, de vegades, es cometen errors molt més subtils i amb conseqüències catastròfiques.

    Una targeta de crèdit… sexista?

    L’agost del 2019, Apple va treure als Estats Units una nova targeta de crèdit. L’Apple Card havia de ser una revolució. En paraules seves: «Construïda sota els principis de simplicitat, transparència i privacitat, l’Apple Card no té taxes, es paguen menys interessos, facilita entendre les despeses i proporciona un nou nivell de seguretat». Ah, i era d’un color platejat espectacularment bonic. Apple, sempre grandiloqüent. I aquest cop de la mà de Goldman Sachs.

    Uns mesos després, David Heinemeier, un emprenedor del món tecnològic, va escriure un tuit molt polèmic. Denunciava que, tot i tenir exactament les mateixes condicions econòmiques que la seva dona, l’Apple Card li concedia un límit de crèdit 20 vegades més gran que a ella. Això va crear molt de rebombori. L’Apple Card era sexista? Poc després, Steve Wozniak, cofundador d’Apple, va respondre al tuit admetent que a ell i a la seva dona els passava el mateix.

    Però la cosa es complica. Perquè en David —i molts d’altres— van trucar a Apple demanant explicacions. I els treballadors responien sempre el mateix: que havia estat l’algoritme! Asseguraven que el model tractava a tothom per igual, però que no entenien les decisions que aquest prenia.

    El Departament de Serveis Financers de Nova York va investigar la qüestió, però no van poder demostrar que l’algoritme fos sexista. Tampoc van demostrar que no ho fos, però és que la sorpresa és que haguessin pogut treure alguna conclusió d’un algoritme que ningú entenia. A més, sovint les inspeccions a les grans corporacions acaben sent tan amables que moltes vegades no hi ha gaire diferència entre una auditoria i un massatge.

    Algoritmes i discriminació

    L’error dels llops a la neu o de l’estudi genètic és que les dades utilitzades no són representatives de la població. En ciència de dades, això s’anomena biaix. I pot corregir-se, però el problema de fons és molt pitjor. Com que la societat porta molts anys discriminant per gènere, ètnia, classe o ideologia, les dades que es recullen del passat són gairebé sempre discriminatòries. I si els models aprenen d’aquestes dades, prendran decisions que reforcin aquesta discriminació, afavorint grups privilegiats i perjudicant-ne d’altres. Això no és ètic ni legal en moltes regions del món.

    Rarament, algú fa models sexistes o racistes a propòsit. De fet, Apple i Goldman Sachs van sortir indemnes perquè no usaven informació explícita del gènere, ètnia o estat civil dels seus clients. Però per molt que s’eliminin les variables sensibles, aquesta informació pot deduir-se d’altres maneres. Els hàbits de consum, les opinions a les xarxes socials o la geolocalització poden revelar la identitat o la ideologia de les persones i transformar-la en informació que les pot discriminar.

    Un camí… sense sortida?

    Resoldre aquestes qüestions no és gens senzill. Com sempre, la tecnologia va a un ritme molt més ràpid que les lleis que l’han de regular. La intel·ligència artificial fa dècades que es preocupa de fer models molt precisos per resoldre reptes cada vegada més complicats. Però com més complexes són els problemes, més difícils són d’entendre els models que els resolen.

    Cada vegada és més comú, però, que els usuaris només confiïn en models que poden comprendre. A més, el Reglament General de Protecció de Dades (GDPR) de la Unió Europea obliga a justificar qualsevol decisió automàtica a les persones que se’n veuen afectades. Per tant, algú a qui se li denega un crèdit pot demanar explicacions sense que, com en el cas de l’Apple Card, li diguin que simplement ha estat un algoritme.

    A partir d’ara, la intel·ligència artificial té un doble repte. Els algoritmes han de continuar donant resposta als reptes majúsculs que tenim com a societat aquest segle. Però no ens podem conformar en crear algoritmes potents. Necessitem trobar maneres d’explicar les decisions que aquests prenen. I tot i que són dues tasques que sovint s’han considerat incompatibles, recentment s’estan trobant maneres de sortir d’aquest atzucac. En propers articles les detallarem.

    Referències:

    Besse, P., Castets-Renard, C., Garivier, A. & Loubes, J, 2018; Can Everydai AI be Ethical? Machine Learning Algorithm Fairness
    Apple, 2019; Apple Card launches today for all US customers
    Bloomberg, 2019; Viral Tweet about Apple Card leads to Goldman Sachs probe.
    TechCrunch, 2021; How the law got it wrong with Apple Card.
    Meetup, 2020; Hablemos de ética de la Inteligencia Artificial.

  • e-Estònia: el país digital

    e-Estònia: el país digital

    Aquest estiu vaig renovar el DNI i el passaport i, com tots sabeu, és un procediment ple de despropòsits. Per demanar hora, hi ha una web col·lapsada amb molt poca disponibilitat. També pots obtenir cita presencialment: «repartim alguns torns a la comissaria cada matí a primera hora». Pitjor que matinar i fer cua per rebre una bufetada. Et fan pagar el preu exacte en efectiu! Els policies necessiten les monedes per a la màquina de tabac? I si tens un vol pròximament, el drama pot ser esperpèntic. Aquest estiu algú que conec va perdre un viatge perquè el dia que havia de renovar el passaport el sistema informàtic s’havia espatllat. La burocràcia: un problema endèmic a Espanya. Ja ho deia Larra: «Vuelva usted mañana». Per què el panorama no ha millorat dos segles després?

    Però encara que sembli impossible, hi ha llocs on no t’has d’estirar els cabells cada vegada que fas un tràmit. El cas més sorprenent és Estònia —o «e-Estonia», com s’anomenen ells—, que presumeix de ser el país més digital del món. I no és per menys. Allà, un 99,9% dels tràmits es poden fer en línia en qualsevol moment. Només amb accés a internet, poden renovar el carnet de conduir, accedir a l’historial mèdic, impugnar multes, canviar la direcció del domicili, registrar una empresa, veure les notes dels fills o comunicar-se amb els professors. Tan sols hi ha dues coses que han de fer presencialment: casar-se i divorciar-se. Però qui sap, potser en un futur només cal un parell de firmes i una selfie i el Govern els posarà la marxa nupcial o una balada trista segons convingui.

    Avantatges d’un país digital

    Estònia es va independitzar de Rússia l’any 1991 i va muntar un país des de zero: no tenien constitució, institucions ni lleis i les infraestructures estaven obsoletes. En un escenari de crisi econòmica, l’administració pública i la burocràcia eren massa cares. De fet, ser un estat digital estalvia a Estònia un 2% del seu PIB anual.

    I per on es comença? Doncs per l’educació, òbviament. L’any 2000, totes les escoles ja tenien ordinadors i connexió a Internet. Els programes educatius es van centrar en robòtica i programació. El resultat: l’any 2015, eren el primer país europeu en el rànquing PISA. També van fer programes per a adults, i ara un 99% de la població utilitza internet regularment.

    L’altre element clau és un carnet d’identitat digital (2002) amb un xip que permet accedir a tots els serveis públics i que conté totes les dades de l’individu. Per al ciutadà és molt còmode, perquè no ha d’introduir la informació cada vegada que fa un tràmit. Quants cops has posat el teu DNI en un formulari?

    Les capacitats digitals d’e-Estònia són molt àmplies. L’any 1996, ja hi havia serveis bancaris electrònics. El 2000, qualsevol impost es podia declarar en línia en menys de 3 minuts i es podia pagar l’aparcament a les ciutats des del mòbil. L’i-Voting (2005) és un sistema de votació en línia encara únic al món i el fa servir gairebé la meitat de la població.

    Hi ha un sistema digital de salut (2008) que, en cas d’emergència, dona accés a l’historial mèdic del pacient, els números de familiars o del metge habitual per evitar errors i, en definitiva, salvar vides. A més, hi ha un sistema de prescripció de medicaments (2010) que agilitza el 99% de les receptes mèdiques. Obama va admetre que hauria d’haver trucat als estonians quan va muntar la seva web sanitària.

    Estònia, però, ha anat més enllà, perquè ja detecta les necessitats de la població i és proactiva oferint serveis. Des de 2020, quan neix un infant s’activen automàticament el registre de la criatura o l’accés a les ajudes econòmiques a què opten els pares. Fins i tot es poden comprar i vendre propietats immobiliàries telemàticament (2020) i han desenvolupat el primer vehicle autònom d’hidrogen (2021). Difícil no posar-se a aplaudir.

    Còmode sí, però… segur?

    Fins ara tot sona genial, utòpic potser. Però els més escèptics no les tindreu totes: és un sistema segur? Les dades dels ciutadans són accessibles lliurement?

    El dubte és lícit. L’any 2007, Rússia va llançar contra Estònia un ciberatac sense precedents, fent caure les webs del Govern, diaris, universitats o bancs. Gràcies a la feina conjunta de molts especialistes, es va poder revertir l’atac. Des de llavors, Estònia és referència en ciberseguretat al món. A Tallin hi ha el Centre d’Excel·lència de Cooperació en Ciberdefensa de l’OTAN (2008). També van crear la primera ambaixada de dades del món fora del país, a Luxemburg (2015), per poder continuar funcionant en cas d’un nou atac.

    A més, les dades estan encriptades. Les administren les institucions, però els ciutadans en són els únics propietaris. Quan un jutge, policia o metge hi accedeix de forma injustificada, queda registrat i es pot presentar una denúncia que pot comportar multes importants. El sistema està basat en el blockchain i està descentralitzat en més de 3000 servidors, pel que és molt difícil de hackejar.

    Èxit empresarial

    Està clar que un estat on es triga menys de tres hores en fundar una companyia és atractiu per a la inversió. Però per posar-ho encara més fàcil, el 2014 es van empescar l’e-Residency, una residència virtual que, si bé no concedeix la nacionalitat, facilita la creació d’un negoci internacional sense necessitat de trepitjar el país. I caram si va funcionar. Avui en dia, hi ha més de 90000 e-residents i 21000 empreses, de les quals es recapten més de 32 milions d’euros en impostos.

    I per rematar el conte de fades, és el país d’Europa amb més unicorns per persona. No, no són cavalls de color rosa, però gairebé: són startups valorades en més de 1000 milions d’euros. En té 10, pràcticament les mateixes que Espanya amb una població 35 vegades menor. De les més de 1300 startups, destaquen Skype, Transferwise, Bolt o Starship Technologies, que té robots que reparteixen el correu o entreguen menjar a domicili. Allà segur que no hi ha polèmiques sobre els Riders.

    Pérez, E. (2022, 15 junio). Dentro del «Silicon Valley europeo»: Estonia, el país donde la fe en lo digital es el único recurso. Xataka. Recuperado 11 de octubre de 2022, de https://www.xataka.com/empresas-y-economia/dentro-silicon-valley-europeo-visitamos-estonia-pais-donde-fe-digital-gran-recurso

    I ara què?

    La cursa tecnològica no permet estar parat. Actualment, hi ha una estratègia nacional d’intel·ligència artificial amb més de 50 aplicacions: s’identifiquen visites anòmales en les webs del Govern, hi ha algoritmes que relacionen persones i feines o la policia pot localitzar cotxes robats en temps real. Ells ho consideren el proper pas d’un trajecte que fa anys que van començar. És més fàcil arribar a la meta abans que la resta si fa molt de temps que avances en la direcció adequada.

    Estònia insisteix que si ells van crear una societat digital, qualsevol ho pot fer. Que la innovació no pot ser exclusiva del sector privat i no és un tema de diners, sinó de voluntat política. Perquè, segons ells, la digitalització no és només un canvi tecnològic. És molt més que això: és un canvi cultural.

  • Algoritmes i Machine Learning: Per què es diu que les màquines aprenen?

    Algoritmes i Machine Learning: Per què es diu que les màquines aprenen?

    Avui en dia, hi ha moltes notícies sobre noves aplicacions d’intel·ligència artificial d’allò més útils i curioses. I normalment, quan s’intenta explicar com funcionen es diu que estan basades en “algoritmes de Machine Learning”. Però… para el carro, que aquell dia alguns no vam anar a classe. Què són els algoritmes? Què és el Machine Learning?

    Comencem pel principi. Quan parlem d’algoritmes ens imaginem programadors súper intel·ligents i segurament una mica excèntrics teclejant a gran velocitat. Però, de fet, un algoritme és un conjunt d’instruccions ordenades i finites que permeten resoldre un problema. Com, per exemple, quan els nens de primària aprenen a dividir. I quan segueixo una recepta de cuina estic fent servir un algoritme? Doncs tinc bones notícies per tu, Pitàgores dels fogons, ja que en cert sentit sí.

    Anem a veure com solien crear-se els algoritmes i com el Machine Learning els ha revolucionat.

    Enfocament tradicional: regles definides per humans

    Abans, per resoldre un problema, unes persones definien unes regles, les aplicaven, avaluaven el resultat i segons el rendiment que obtenien, les donaven per bones o les anaven ajustant.

    Posem un exemple molt senzill. Imagineu-vos que un banc vol saber si ha de concedir o no un crèdit a un client, segons si preveuen que aquest acabarà tornant els diners. Quan una persona sol·licita un préstec, se li pregunten un munt de coses: la nòmina, el patrimoni, la situació familiar, els rebuts… Suposem que, basats en la seva experiència, els banquers consideren que els criteris per concedir el crèdit han de ser els següents:

    1. Que tingui nòmines els últims 12 mesos
    2. Que no existeixin altres deutes
    3. Que la quota de devolució del préstec, sumada als rebuts, no superi la nòmina

    Aquest algoritme del banc pot ser eficaç o no. Si hi ha molts impagaments, l’hauran d’anar arreglant en el futur. Però no li veieu un problema a aquest mètode? Aquests criteris potser no són els millors. N’hi poden haver d’altres molt més encertats que ni se’ls han passat pel cap. I com ho podem resoldre? Donant-li el poder a les màquines.

    Nou enfocament: aprenentatge automàtic

    Canviem una mica la perspectiva. Imagineu que aquest banc porta concedint crèdits a clients durant molts anys, alguns dels quals els han tornat els diners i d’altres no. Podem suposar que les persones que no tornaran els préstecs en el futur tindran situacions similars a les que van tenir els morosos del passat. I si aprofitem tot aquest coneixement que ja tenim per identificar aquests escenaris? Però aquest cop, en lloc de ser els humans els que interpretin la informació, ho faran les màquines. L’aprenentatge automàtic, més conegut pel seu terme en anglès Machine Learning, consisteix a donar als ordinadors la capacitat d’aprendre de les dades sense haver de dir-los explícitament com ho han de fer.

    I com es fa això? Primer, necessitem recollir totes les dades disponibles dels clients dels últims anys: quant ingressaven, el sector on treballaven, en què gastaven, quina situació familiar tenien, on vivien… i ho guardarem en variables diferents. A més, com que són dades del passat, tenim sobre ells la informació clau: si van tornar el préstec o no.

    A partir d’aquí, l’ordinador pot utilitzar molts mètodes diferents per esbrinar quina relació hi ha entre les variables i quines tenen més pes a l’hora de determinar si algú torna o no el crèdit. Tot aquest procés s’anomena entrenament. I amb aquest coneixement, el procés de Machine Learning obté un model. Quan un nou client demana un préstec, se li registra tota aquesta informació i, amb els criteris que ha après la màquina, el model decideix si es concedeix o no.

    Però tornem a la pregunta inicial. Per què es diu que les màquines aprenen? Perquè com més dades tingui el model, millors conclusions podrà treure. I a mesura que passi el temps i vagi registrant nous clients que tornen o no el préstec, es podrà adaptar a la nova realitat i millorar les conclusions.

    Quins avantatges té el nou enfocament sobre l’original?

    1. La màquina descobreix patrons amagats en les dades que als banquers se’ls van passar per alt. Qui sap, potser els factors més importants són el percentatge d’atur en el seu sector laboral i la despesa que fan en oci nocturn. D’això se’n diu Data Mining.
    2. Si en un futur els motius d’impagament canvien no caldrà que ningú modifiqui l’algoritme, ja que l’ordinador ho farà automàticament.
    3. Alguns problemes són tan complexes que els humans som incapaços d’escriure un algoritme per resoldre’ls. En canvi, l’aprenentatge automàtic ho pot fer per nosaltres.

    Ara que ja sabem que el Machine Learning és en general més òptim, sorgeix una nova pregunta. És més just? Els banquers que van fer el primer algoritme podien estar carregats de prejudicis, ja que és probable que les persones de classes baixes o barris marginals tinguin major tendència a patir certs problemes que els impedeixin aconseguir un crèdit. El criteri de la màquina, en principi, no té cap prejudici. Però no hem d’oblidar que està aprenent d’unes dades passades que formen part d’una societat discriminatòria. Per tant, és possible que les conclusions que el model extregui de cara al futur reforcin aquesta discriminació. La relació entre l’ètica i la intel·ligència artificial per evitar aquests problemes és un dels grans reptes d’aquesta dècada.

    Les aplicacions de l’aprenentatge automàtic van molt més enllà de la nostra imaginació: detectar tumors en escàners cerebrals, resumir documents automàticament, crear vehicles autònoms, recomanar pel·lícules als usuaris de Netflix, predir els beneficis d’una empresa el proper any, classificar seqüències d’ADN… La llista és inacabable. Estem davant de la nova pedra filosofal del món de la tecnologia, ja que el Machine Learning és el futur. I, senyores i senyors, el futur ha arribat.

  • La xarxa tecnotròfica: què compren les Big Tech?

    La xarxa tecnotròfica: què compren les Big Tech?

    De vegades, hem de prendre decisions que ens poden canviar la vida. És el que els va passar a Kevin Systrom i Mike Krieger, dos emprenedors del món de la tecnologia que potser no us sonen pel nom, però que han impactat la vostra rutina més del que us penseu. Aviat sabreu qui són.

    Traslladem-nos a l’abril de 2012. Concretament a San Francisco, als Estats Units. Els nostres dos protagonistes són els fundadors d’una empresa petita, de 2 anys d’edat i tan sols 13 treballadors. Han creat una aplicació mòbil per compartir fotos artístiques que ha calat fort entre els joves nord-americans. Ja compta amb més de 25 milions d’usuaris, molt lluny dels gegants del sector, però amb tendència a l’alça. Es tracta, com no, d’Instagram. I és llavors quan entra en escena Mark Zuckerberg, fundador de Facebook, que presenta una oferta marejant per aconseguir l’aplicació de moda: 1000 milions de dòlars. La quantitat sorprèn entre els experts. Els dos cofundadors accepten, cobren en metàl·lic i en accions i passen a formar part del comitè directiu de Facebook. I potser alguns esteu pensant: «Quina decisió més fàcil: acceptes. Saps quants diners són això? Mil milions de dòlars! Tens la vida resolta».

    Bé, és que potser no és tan fàcil. Estem parlant d’un projecte propi, d’un producte que has creat i del qual perdràs el control. És cert que Systrom i Krieger van passar a formar part de la direcció de Facebook, però poc després la van abandonar per tensions amb altres alts càrrecs. I clar que són molts diners, però és que avui Instagram té un valor cent vegades més gran del que es va pagar en aquell moment.

    I si no que li diguin a Evan Spiegel, CEO de Snapchat, el nostre proper protagonista. Un any més tard, Facebook va voler integrar l’aplicació de publicacions efímeres amb una oferta de 3000 milions de dòlars. És tan lícit acceptar els diners com voler mantenir-se independent. En aquest cas, Spiegel es va negar a formar part de la seva competidora. La decisió va desencadenar en una guerra freda posterior coneguda com el Projecte Voldemort. Deixarem aquesta història per un altre moment, però està clar que les stories d’Instagram, basades en el format Snapchat, van suposar un cop dur a la companyia del fantasma groc.

    Aquest tipus d’absorcions són molt comunes en el sector tecnològic, però algunes polèmiques han fet arrufar el nas a la Comissió Federal del Comerç dels Estats Units (FTC) i la Comissió Europea, que estan investigant a les Big Tech (Facebook, Google, Microsoft, Apple i Amazon) per presumptes pràctiques de monopoli. I en aquest context repassarem les compres més rellevants de cadascuna d’elles.

    Facebook: única xarxa social?

    Els dos exemples anteriors posen de manifest que Facebook vigila de prop les xarxes socials emergents. El cas més significatiu és la compra de WhatsApp (21800M $, 2014). El més curiós és que l’aplicació de missatgeria més popular del món estava a punt de formar part de Tencent, una empresa xinesa de software. Però el seu CEO, Pony Ma Huateng, va haver de sotmetre’s a una operació d’esquena que va allargar les negociacions. I llavors Facebook va entrar en escena per fer una contraoferta. Ja diuen que la salut és el més important.

    A més, Facebook també va invertir en Face.com (100M $, 2012), un sistema de reconeixement facial israelià que va millorar l’etiquetatge de fotografies. Van absorbir Oculus VR (2000M $, 2014), que fabrica auriculars de realitat virtual per a videojocs. Recentment, també van adquirir Giphy (400M $, 2020), així que quan enviïs un GIF divertit als teus amics, ara ja ho saps, allò també és propietat de Mark Zuckerberg.

    Grafisme elaborat per ciberpoder.net/

    L’omnipresència de Google

    Si bé els moviments de Facebook solen ser molt mediàtics, cap dels seus competidors es queda curt. És el cas d’Alphabet, el conglomerat del qual forma part Google, que ofereix serveis molt més enllà del motor de cerca. Un dels moviments més exitosos en el sector és la compra que van fer de Youtube (1650M $, 2006). La pàgina de vídeos més famosa del món estava guanyant la partida a Google Videos i van resoldre-ho a cop de talonari.

    Google també va introduir-se en el mercat de telefonia mòbil per obtenir patents i competir amb marques com Samsung. Així doncs, van adquirir Motorola (12500M $, 2011) i una part d’HTC (1100M $, 2017). Finalment, part de l’èxit de Google Maps no s’explicaria sense Waze (966M $, 2013), un software de navegació GPS israelià que va permetre incorporar informació de carreteres bloquejades, accidents, radars de trànsit, etc.

    Grafisme elaborat per ciberpoder.net/

    El domini transversal de Microsoft

    El domini de Microsoft va molt més enllà dels sistemes operatius i l’ofimàtica. Alguns dels seus serveis no són originals sinó adquisicions que han fet al llarg del temps, com Hotmail (500M $, 1997) o Skype (8500M$, 2011). També van comprar Mojang (2500M $, 2014), responsable del famós joc Minecraft.

    Si l’empresa fundada per Bill Gates volia entrar en el mercat de les xarxes socials, no se li pot negar que ho va fer amb força. El 2016 va adquirir LinkedIn, líder en relacions professionals, per 26200 milions de dòlars. L’últim moviment tàctic va ser fer-se amb Github (7500M $, 2018), el repositori de codis de programació més conegut del món.

    Grafisme elaborat per ciberpoder.net/

    Apple: retrobaments amb música de fons

    La marca de l’estil i l’elit tampoc se salva del panorama d’adquisicions, tot i que predominen entitats petites relacionades amb software, machine learning i semiconductors. Una d’elles és NeXT (431.5M $, 1999), una companyia que va fundar Steve Jobs quan precisament el van acomiadar d’Apple. Els seus ordinadors mai van assolir èxit comercial, però els seus processadors van servir com a base del sistema operatiu Mac OS X. La vida és plena d’històries cícliques.

    L’enorme presència d’Apple en la indústria musical no s’explica sense la compra de Beats Electronics (3000M $, 2014), una productora d’auriculars i altaveus que va néixer per lluitar contra la pirateria i millorar la qualitat de l’àudio. També va ser estratègic fer-se amb Shazam (400M $, 2018), la famosa aplicació mòbil de reconeixement audiovisual.

    Grafisme elaborat per ciberpoder.net/

    Amazon: el mercat total

    En els seus inicis, Amazon era una botiga de comerç electrònic de llibres. Probablement per això van invertir en Audible (300M $, 2008), pioner en la creació d’audiollibres, un mercat que ara mateix està amb la fletxeta cap amunt. També val la pena comentar l’adquisició d’Alexa Internet INC (250M $, 1999), que analitza dades a internet i classifica el posicionament de llocs web.

    Si la compra de Youtube per part de Google va ser un encert, què hem de dir de la que va fer Amazon amb Twitch, la xarxa social de directes de vídeo que està triomfant entre les noves generacions. I sembla que van fer-ho en un bon moment, ja que va ser el 2014 i per 970 milions de dòlars.

    Tot i que la naturalesa de la companyia fundada per Jeff Bezos és molt diversa, no deixa de sorprendre que la seva major inversió fos en una cadena de supermercats orgànics: Whole Foods Market (13700M $, 2017), que estava en hores baixes i gràcies a l’acord va poder remuntar.

    Grafisme elaborat per ciberpoder.net/

    És probable que si indagueu una mica moltes de les aplicacions o pàgines que utilitzeu siguin propietat d’alguna de les cinc empreses líders de la tecnologia i, de fet, de l’economia mundial. En general, es tracta d’una batalla per fer-se amb les idees emergents abans que ho facin els competidors. Veurem què hi tindran a dir els organismes reguladors, però de moment sembla que el sector tecnològic està basat en una estrella de cinc puntes.

  • Leo Messi: les ombres del comiat d’una estrella

    Leo Messi: les ombres del comiat d’una estrella

    Se sol dir que el futbol és la cosa més important d’entre totes aquelles coses que no importen gens. I des d’aquesta perspectiva s’explica l’enorme impacte de la que molts anomenen la notícia esportiva de la dècada: Leo Messi ha deixat de ser jugador del Barça.

    Respecto als que considerin aquest tema una banal exageració i una pèrdua de temps. Però la paradoxa és que el futbol, en si irrellevant, té un paper molt transcendent en societats de pràcticament tot el món. Indiscutiblement, el Barça ocupa un paper central a nivell mediàtic a Catalunya. Si heu viatjat per Europa i el món, sabreu que no hi ha millor carta de presentació que dir que ets de Barcelona. I tant de bo et responguessin «oh yes, Puig i Cadafalch and Joan Maragall, right?», però rere els somriures dels autòctons estrany serà que no mencionin al Barça i a Leo Messi. I és que difícilment podem dissociar el Barça i Catalunya –i que em perdoni la meravellosa minoria espanyolista–, així com Messi i el Barça. O això pensàvem tots fins que el dijous 5 d’agost al vespre, el Futbol Club Barcelona enviava el següent comunicat:

    Tres breus paràgrafs en un text molt auster que deixaven impactat el món del futbol i glaçaven la sang dels barcelonistes. Arribava el dia que temien tots els culers, de forma inesperada, fins i tot pel mateix Messi. Ningú s’ho acabava de creure fins que l’endemà Joan Laporta va explicar que tot i la voluntat de continuar tant per part del club com del jugador, la gestió calamitosa de la junta directiva anterior i les restriccions econòmiques imposades per la Lliga l’havien obligat a assumir que era impossible renovar al millor jugador de la història del club. Va dir que cap persona estava per sobre del Barça, ni tan sols el mateix Messi. I és una frase assenyada, acceptada i encertada, però no per això fàcil d’escoltar.

    Però què significa que la Lliga no deixa inscriure a Messi? Què és el límit salarial del qual parla tothom? Qui en té la culpa? Intentarem treure’n l’entrellat.

    La UEFA i la Lliga de Futbol Professional (LFP) imposen normes financeres als clubs per controlar les seves despeses, evitar endeutaments i poder-ne assegurar la viabilitat. En concret, el límit salarial és una mesura en vigor des del 2013 per la qual la LFP limita als equips els diners que poden destinar en salaris. El límit salarial de cada equip es calcula com la diferència entre els ingressos totals i les despeses no relacionades amb la confecció de la plantilla esportiva. Resumint:

    En el cas del Barça, el topall va arribar als 671M€, però les renovacions signades per Josep Maria Bartomeu, amb preus molt per sobre del mercat, i també els efectes de la pandèmia van fer registrar pèrdues al club tal que la LFP va rebaixar aquesta fita fins als 348M€. De fet, Joan Laporta va reconèixer que els salaris representaven un 110% dels ingressos totals del club. Malgrat la situació nefasta heretada, la nova junta directiva ni va poder rebaixar els salaris de la plantilla ni obtenir nous ingressos. I què passa si s’incompleix la norma? Que aleshores no està permès inscriure nous fitxatges. I com que per desgràcia el contracte de Messi va acabar el 30 de juny, a nivell legal es considerava un jugador nou.

    Hi va haver un intent d’última hora. La Lliga va pactar amb un fons d’inversió una suculenta injecció de milions a curt termini per als clubs, mitjançant la qual el Barça hagués pogut inscriure a la seva estrella. No obstant això, Laporta va manifestar que implicava renunciar al 10% dels drets audiovisuals dels propers 50 anys, cobrant-los ara a sota preu. Les males llengües també comenten que això suposava desvincular-se del famós projecte de la Súper Lliga, com si hagués estat un xantatge de Javier Tebas, president de la Lliga. Però no acaba d’olorar bé que la nota de premsa renunciant a aquests diners s’emetés poc després del tuit de comiat a Leo Messi. I el més macabre és que és pràcticament idèntica a una que el Reial Madrid havia fet poques hores abans.

    Suposo que aquest escenari comptable se li ha explicat a Leo Messi, però el que està clar és que ell no se l’ha cregut. En la roda de premsa que va fer el jugador, tot i que de forma elegant, va deixar entreveure que posava en dubte que el club hagués fet tot el possible per retenir-lo. L’impacte de les llàgrimes del millor jugador de la història del club evidenciaven la fi d’una era. 21 anys, 6 pilotes d’or, una creu de Sant Jordi i 35 títols després. L’era Leo Messi.

    Realment queden molts dubtes darrere aquesta història. Per què el Barça es va rendir tres setmanes abans del tancament del mercat? Com és que Laporta es mostrava sempre optimista si l’operació era impossible? És veritat que el jugador va tornar de vacances amb la idea de signar i tan sols a última hora se li va explicar que no es podria fer? Quin pes ha tingut la Súper Lliga i Florentino Pérez en la decisió final de Laporta? La Lliga hagués pogut ser més flexible per mantenir el millor jugador de la competició? Si els altres jugadors s’haguessin rebaixat la fitxa, hagués estat possible el miracle?

    No sé si podrem resoldre tots aquests dubtes. De moment, Messi seguirà marcant gols i fent història a París. El Barça tard o d’hora acabarà aixecant-se. Perquè se li poden criticar moltes coses al món del futbol, però si una cosa bona té és que cada setmana hi ha un nou partit, un nou repte i un nou moment per il·lusionar-se. Culers, que sigui lleu.

  • La corba de Gartner: com es mesura el hype a la tecnologia?

    La corba de Gartner: com es mesura el hype a la tecnologia?

    Els mitjans sempre van plens de notícies sobre tecnologies revolucionàries que, en teoria, estan a punt de canviar-nos la vida. Però quantes d’elles causen realment l’impacte que se’ns promet? Sembla com si moltes d’aquestes idees caiguessin en l’oblit i no en tornéssim a sentir a parlar. L’any 2017, per exemple, es deia que l’Analítica Augmentada, cap al 2020, havia de fer de forma automàtica el 40% de la feina dels analistes de dades. Doncs bé, per sorpresa de ningú a 2021 la feina dels analistes de dades segueix sent més o menys la mateixa.

    Aleshores, la tecnologia no canvia al ritme que ens agradaria? Tendim a inflar les capacitats reals de les noves idees? Moltes d’elles estan abocades al fracàs? La llei d’Amara, molt coneguda en l’àmbit tecnològic, és molt il·lustrativa en aquest sentit:

    Tendim a sobreestimar els efectes d’una tecnologia en el curt termini i a subestimar-los en el llarg termini.

    Té lògica, si t’hi pares a pensar. Surt una nova idea amb molt de potencial i s’és molt optimista amb la seva capacitat de canviar el món. Se’n creen grans expectatives i tothom en parla. Al cap d’un temps es comprova que té algunes limitacions i que potser no podrà fer tot el que s’havia imaginat. Hi ha decepció i se’n deixa de parlar. Però hi ha alguna manera de controlar tot això? Es pot mesurar el hype en el món de la tecnologia? La resposta és que sí. Deixeu-me que us presenti la corba de Gartner.

    El cicle de sobreexpectació, corba de Gartner o, literalment de l’anglès, el cicle del hype (hype cycle) és una representació gràfica dels patrons que segueixen les noves tecnologies en quant a maduresa, adopció i futura aplicació comercial. S’hi presenten aquelles que afectaran els negocis i la societat dels propers cinc a deu anys. És publicat anualment per Gartner, una empresa referent en l’avaluació de les tendències del sector tecnològic. De fet, elaboren un centenar de cicles diferents cada any, però el cicle del hype n’és sens dubte el més famós.

    Com funciona, doncs, la corba de Gartner? És molt senzill, realment. Se separen les tecnologies emergents en cinc fases:

    1. Llançament: presentació del prototip en un esdeveniment per atreure el focus mediàtic. Tal i com us imagineu, s’utilitzen colors vius, música èpica i es convida a un munt de periodistes a prendre alcohol i canapès.
    2. Pic d’expectatives sobredimensionades: com que tothom en parla, es crea un entusiasme excessiu i es generen expectatives poc realistes. En termes moderns, es crea el hype.
    3. Abisme de desil·lusió: es topa amb la realitat. Les primeres versions del producte solen ser cares i tenir errors, se’n comença a dubtar de la utilitat i, encara pitjor, algunes empreses hi deixen d’invertir.
    4. Rampa de consolidació: les empreses que no han abandonat el vaixell intenten entendre els beneficis de la idea, amb l’esperança d’acabar tenint èxit i dir allò que queda tan bé de “nosaltres hi vam creure en tot moment”.
    5. Altiplà de productivitat: els beneficis de l’eina queden demostrats. S’arriba a una situació estable, se’n fan noves versions i es comencen a introduir en el mercat.

    I de què serveix, tot això? Oh, sorpresa: sobretot és un tema de diners. Aquest cicle és especialment útil per als inversors, ja que poden triar si prefereixen ser els primers en una tecnologia poc coneguda que podria tenir un gran impacte o bé ser conservadors i apostar per una opció més consolidada. En una inversió no només importa el producte sinó el moment. De res serveix escollir un bon objectiu si es comença massa aviat o massa tard, s’abandona massa d’hora o s’aguanta massa temps. La corba de Gartner serveix de guia per evitar aquests errors o, si més no, mitigar-los.

    Si anem a l’últim cicle publicat, l’any 2020, veiem que va estar clarament marcat pel context de la pandèmia. Gartner va destacar especialment cinc tendències que englobaran les tecnologies emergents dels propers anys:

    • Arquitectures compostes: estructures prou flexibles per adaptar els models tradicionals de negoci a la descentralització i a canvis bruscos com la pandèmia o la recessió econòmica.
    • Confiança algorítmica: la proliferació de fake news i la violació de dades fa que es comencin a utilitzar algoritmes per millorar la fiabilitat de la informació.
    • Més enllà del silici: la demanda de transistors està topant amb l’esgotament del silici i s’estan buscant nous materials per substituir-lo.
    • IA formativa: tècniques d’intel·ligència artificial capaces d’adaptar-se a nous contextos. L’aplicabilitat és infinita, però és curiós que Gartner adverteix d’usos perillosos com la síntesi de noves drogues.
    • Identitat digital: creació de versions digitals de nosaltres mateixos, des de serveis d’autenticació fins a la comunicació entre cervells i ordinadors.

    En la següent imatge es pot veure la corba de Gartner del 2020, amb tecnologies d’aquestes cinc temàtiques, on a cada concepte se li assigna la previsió del temps que es creu que es trigarà a implementar:

    Lògicament, quan es fan prediccions sempre hi ha el risc de poder-la espifiar. I tot i tenir molt de prestigi en el sector, Gartner no es lliura de les crítiques. D’entre les queixes més destacades se’n diu que li falten evidències científiques, que els termes sobreexpectació i desil·lusió són subjectius, que el pas entre fases no està ben definit i que es prioritzen criteris econòmics. També hi ha retrets sobre algunes tecnologies no identificades a temps o sobre certes inconsistències entre cicles d’anys diferents. Tot i això, val a dir que hi ha molts casos en què la corba de Gartner sí que ha sabut identificar a temps idees que han anat seguint el cicle previst. És el cas, per exemple, de la computació al núvol, la impressió 3D, la recerca basada en llenguatge natural, el 4G, el NFC, el reconeixement de veu o les bases de dades NoSQL.

    Encara no sabem quines seran les noves línies del sector tecnològic que ens durà el cicle del hype del 2021. Segurament, farà que alguns inversors s’estirin dels cabells i que d’altres es freguin les mans. Però el que sí que n’hauríem d’aprendre tots plegats és que ni ens hem de deixar enlluernar de seguida per totes les noves tecnologies ni les hem de matar al primer contratemps. Amb una mica de paciència, confiança i temps és probable que moltes d’elles, a la seva manera, sí que acabin canviant el món.

    Referències:

    [1] Kasey Panetta; 5 Trends Drive the Gartner Hype Cycle for Emerging Technologies; 2020.

    [2] Gartner’s Hype Cycle Methodology; CIO Wiki; 2021.

    [3] Cicle de sobreexpectació; Viquipèdia; 2021.

  • Les xarxes socials: entre la comoditat i la catàstrofe

    Les xarxes socials: entre la comoditat i la catàstrofe

    Una de les teories conspiranoiques més cridaneres durant aquesta pandèmia ha estat la insinuació que es vol vacunar massivament a la població per poder introduir-nos un microxip que controli tots els nostres moviments, accions i pensaments. T’imagines a Bill Gates o a Mark Zuckerberg vigilant tot el que fem des d’una pantalla? Quina bestiesa, oi? Doncs el més absurd sobre aquest missatge d’alarma és que, de fet, arriba deu anys tard. No cal implantar-te un microxip perquè ja fa temps que duus un dispositiu de control enganxat. Es tracta d’una extensió dels teus braços, ocasionalment col·locat a la butxaca però que mai tens més d’un parell de metres enllà. Em refereixo, lògicament, al teu telèfon mòbil.

    Amb aquesta idea en ment, Netflix va publicar l’any 2020 un documental titulat “The Social Dilemma” (el dilema social), que posava de manifest com les xarxes socials usen les nostres dades per afectar la nostra conducta i la de la societat. Van optar per un format impactant on exdirectius de Google, Facebook o Twitter alertaven dels perills associats als productes que ells mateixos havien creat i que, per motius ètics, havien decidit deixar enrere. No és una fórmula nova, perquè ja fa temps que es comenta el clàssic mantra de “si no pagues pel producte, és perquè tu ets el producte”. El que passa és que si Netflix ho adorna amb efectes especials i música èpica de fons, l’espectador reacciona volent eliminar totes les seves xarxes socials i llançant el seu telèfon mòbil pel balcó. És una reacció exagerada o està justificada?

    Les xarxes socials van néixer per connectar persones a distància. Els individus interaccionaven entre ells i creaven comunitats. De seguida, les reaccions positives al contingut, com el famós botó m’agrada, permetien agrupar gent amb característiques similars. És innegable que han causat efectes meravellosos, abans impensables: retrobaments de familiars llunyants, troballes de donants d’òrgans o pròtesis impagables o l’organització de revolucions democràtiques com la primavera àrab entre 2010 i 2012. I, com no, van ajudar a suportar el maleït confinament. No obstant, la naturalesa d’aquestes plataformes i, de fet, la mateixa naturalesa humana han originat un seguit de problemes greus. I és aquí on The Social Dilemma posa el punt de mira: addicció digital, ciberassatjament escolar, pèrdua de privacitat, polarització política, alteració electoral, difusió de notícies falses o propagació d’ideologies perilloses. Quina llista, no? Si després d’això encara tens el telèfon a les mans ets pràcticament un temerari.

    El reportatge de Netflix fa èmfasi en la capacitat que té el telèfon per mantenir-te connectat amb un bombardeig constant de notificacions. Ara Facebook, ara Youtube, ara Instagram, ara Twitter… Una successió que sembla aleatòria però que no ho és. Com si algú hagués estudiat en detall què et farà mantenir-te enganxat a la pantalla. Una frase que resumeix molt bé aquest propòsit és una genialitat de Tristan Harris, exdissenyador ètic de Google i cofundador del Centre per a la Tecnologia Humana:

    “Tots estàvem buscant el moment en el qual la tecnologia superés la força i intel·ligència humana. Però hi havia un moment molt anterior: aquell en el qual la tecnologia excedís les nostres debilitats.”

    El que ve a dir un dels protagonistes del documental és que la revolució dels robots no és exactament com tots havíem imaginat. Si Will Smith a “Jo, robot”, en lloc de disparar a androides violents, hagués hagut d’intentar no perdre la concentració a la feina per culpa de desenes i desenes de stories d’Instagram, la pel·lícula hagués quedat bastant descafeïnada.

    Ara bé, què té això d’extraordinari? L’entreteniment ha existit sempre. “Panem et circenses”, que deien els romans.  El fet innovador és que ara la distracció és totalment personalitzada i, per tant, tremendament efectiva. Les xarxes socials capten un munt de dades sobre tu. En general, ho permets per desconeixement i perquè es tracta d’una compensació entre comoditat i privacitat. És còmode que en sortir de casa el mòbil calculi el que trigaràs en arribar a la feina? Sí, però per fer-ho ha de saber on vius i on treballes. És encertat que el mòbil t’avisi que està a punt de començar el partit del Barça del que t’havies oblidat? Sí, però ha de saber que tu volies mirar-lo. És pràctic que t’avisi si la persona que t’agrada ha penjat una nova foto a Instagram? Sí que ho és, però espera… com coi pot saber això??? Creu-me que ho sap.

    No t’alarmis, tampoc t’hauries de sentir gaire protagonista. La gran potència de les xarxes socials va molt més enllà de les intimitats de cadascú. Tota aquesta informació, sumada, permet treure conclusions dels interessos de certs grups socials. Fins i tot, per primera vegada, les marques poden ensenyar anuncis a persones que ja saben que hi estaran interessades. Màgia. I aquí també entra en joc la política. Així com el telèfon et va ensenyant contingut que t’agrada, també et mostra gent que pensa com tu. I a més, també s’ocupa de trobar notícies que, curiosament, confirmen totes les teves opinions. Ja tens arguments de sobra per saber que, respecte a un cert conflicte polític, tens tota la raó del món. En canvi, resulta que tens un company de feina que sempre s’esforça a negar la realitat. Vota un partit que et fa fàstic i té opinions sempre indignants. Que no mira les notícies? S’ha de ser mig babau per no veure tots els arguments que tu tens. En el documental, hi ha una reflexió molt reveladora de Justin Rosenstein, exenginyer de Facebook i Google i cofundador d’Asana. Segurament t’has sentit així alguna vegada:

    “Mires a l’altra banda i comences a pensar: com tota aquesta gent pot ser tan estúpida? Mira tota aquesta informació que estic veient constantment. Com pot ser que no l’estiguin veient? La resposta és: ells no estan veient la mateixa informació.”

    Aquí està la clau de tot plegat. El babau del teu company de feina sí que mira les notícies. També s’empapa d’opinions a Twitter com tu. El que passa és que a ell, com a tu, també li donen la raó. És pràcticament impossible que us arribeu a posar d’acord perquè, de fet, ell pensa que el babau ets tu. És veritat que els mitjans de comunicació sempre han polaritzat els seus continguts. La diferència és que, per primer cop, la polarització és automàtica, personalitzada i molt eficaç.

    Se li ha de reconèixer a Netflix que ha sabut plasmar com l’ús de les xarxes socials és capaç de modificar la nostra conducta. Amb una mica de sort, et regalaran uns quants calfreds durant el documental. Però fins quin punt és això tan greu? Doncs quan entren en joc col·lectius vulnerables que poden veure’s totalment sobrepassats pel funcionament de les xarxes: els menors d’edat. La popularitat, la preocupació per la imatge i la reacció davant de comentaris negatius han estat sempre problemes d’adolescència, però les xarxes socials els poden multiplicar sobremanera. Com més connexió, més exposició. Com més exposició, més probabilitat de rebre comentaris negatius. I com més comentaris negatius, més patiment. El reportatge explica que als Estats Units, des de 2009 (quan les xarxes socials van començar a estar disponibles en telèfons mòbils) els suicidis de nenes entre 15 i 19 anys han augmentat un 70% i els de nenes entre 10 i 14 s’han incrementat en un esfereïdor 151%.

    És cert que les grans empreses tecnològiques, com totes les companyies, intenten monetitzar els seus productes. També està clar que l’avenç tecnològic no es pot frenar. Sí que és cert que convindria reflexionar sobre el contingut que compartim a les xarxes socials i l’ús que en fem. Fins i tot, desintoxicar-nos de les notificacions del mòbil relaxaria els nostres nivells d’ansietat. Però és també exigible que els governs siguin capaços de regular aquest nou context social per tal de poder protegir la nostra privacitat i, sobretot, la dels menors d’edat. Però aquest és un problema global i és una tasca que ens pertoca a tots. A Catalunya, hi ha certes escoles que opten per desactivar temporalment les xarxes socials d’alumnes que han estat implicats en casos de ciberassatjament, tant agressors com  víctimes. Sembla raonable, no? Doncs es veu que hi ha pares que s’hi neguen perquè, segons ells, els seus fills i filles tenen comptes d’Instagram amb 300 seguidors que no poden desatendre. Mira, jo no sé si Bill Gates ens espia des d’una pantalla. Però us puc dir que si ho fa, veient certs comportaments, se li posarien sovint els pèls de punta.