Algoritmes i mètode científic.
La metodología científica tradicional se basa en la contrastación empírica de hipótesis y modelos teóricos acerca del comportamiento de los fenómenos; hipótesis y modelos que pueden resultar confirmados o falsados. Los algoritmos predictivos, en cambio, no siguen ese patrón. Su creación parte de la inferencia de correlaciones entre diferentes variables sobre la base de un análisis estadístico automatizado de enormes bases de datos. Los algoritmos nunca buscan causalidades, sino solo correlaciones. De ahí, por supuesto, que no expliquen, sino que solo anticipen. Pero algunos predicen con una exactitud que desafía a lo que ha podido lograr la ciencia hasta este momento.
La cuestión fundamental que plantea este escenario es que se hace cada vez más verosímil una situación en que la fuerza de la inteligencia artificial acabe por desplazar a la teorización científica en muchos campos, al menos en lo que se refiere a su función predictiva. Probablemente, el punto de inflexión se produzca el día en que tengamos que decidir qué curso de acción queremos seguir cuando ambas estrategias planteen soluciones inconciliables. Si en ese momento nos decantamos por la opción que recomienda la IA, esto es, la opción antiteórica, habremos dado un paso difícil de revertir. Porque en ese momento certificaremos nuestra preferencia por la funcionalidad y alta precisión de la predicción estadística antes que por las explicaciones aproximadamente verdaderas proporcionadas por las teorías y las hipótesis científicas.
Iñigo de Miguel Beriain y Antonio Diéguez Lucena, ¿Explicar o predecir?, Investigación y Ciencia. Julio 2021
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