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Un gemelo digital es una copia de una persona, de un producto o de un proceso que ha sido creado por medio de datos. Puede sonar a ciencia ficción, pero hay quien dice que probablemente tendrás un gemelo digital durante la próxima década.
Como copia de una persona, un gemelo digital, idealmente, tomaría las mismas decisiones que usted tomaría si se le presentaran los mismos materiales.
Esto podría parecer otra afirmación especulativa de los futuristas. Pero es mucho más posible de lo que a la gente le gustaría creer.
Aunque tendemos a considerarnos especiales y únicos, con suficiente información, la inteligencia artificial (IA) puede hacer muchas deducciones sobre nuestras personalidades, comportamiento social y decisiones de compra.
La era del Big Data significa que se están recopilando enormes cantidades de información (denominadas "lagos de datos") sobre sus actitudes y preferencias manifiestas, así como los rastros de comportamiento que deja atrás.
La magnitud de la recopilación de nuestros datos por parte de las organizaciones es igualmente impactante. En 2019, Walt Disney Company adquirió Hulu, una empresa que periodistas y defensores han señalado que tiene un dudoso historial de recopilación de datos.
Aplicaciones telefónicas aparentemente anodinas -como las que se utilizan para pedir un café- pueden recopilar grandes cantidades de datos de los usuarios en pocos minutos.
El escándalo de Cambridge Analytica ilustra estas preocupaciones, con los usuarios y los reguladores preocupados por la perspectiva de que alguien pueda identificar, predecir y cambiar su comportamiento.
Pero, ¿hasta qué punto debemos preocuparnos?
Alta o baja fidelidad
En los estudios de simulación, la fidelidad se refiere al grado de correspondencia entre una copia, o modelo, y su objetivo. La fidelidad de un simulador hace referencia al grado de realismo de una simulación en comparación con las referencias del mundo real. Por ejemplo, un videojuego de carreras ofrece una imagen que aumenta y disminuye su velocidad a medida que pulsamos las teclas de un teclado o un joystick.
Mientras que un simulador de conducción puede tener parabrisas, chasis, palanca de cambios y pedales de aceleración y freno, un videojuego tiene un grado de fidelidad menor que el simulador de conducción.
Un gemelo digital requiere un alto grado de fidelidad, capaz de integrar informaciones en tiempo real, en el mundo real: si ahora llueve fuera, lloverá en el simulador.
En la industria, los gemelos digitales pueden tener implicaciones radicales. Si somos capaces de modelizar un sistema de interacción entre el hombre y la máquina, tenemos la capacidad de asignar recursos, anticipar las carencias y las averías, y hacer proyecciones.
Un gemelo digital humano integraría una gran cantidad de datos sobre las preferencias, los prejuicios y los comportamientos de una persona, y sería capaz de acceder a información sobre el entorno físico y social inmediato de un usuario para hacer predicciones.
Estas exigencias significan que la realización de un verdadero gemelo digital es una posibilidad lejana en un futuro próximo. La cantidad de sensores necesarios para acumular datos y la capacidad de procesamiento requerida para mantener un modelo virtual del usuario serían enormes. En la actualidad, los desarrolladores se conforman con un modelo de baja fidelidad.
Cuestiones éticas
La producción de un gemelo digital plantea cuestiones sociales y éticas relativas a la integridad de los datos, la precisión de predicción de un modelo, las capacidades de supervisión necesarias para crear y poner en marcha un gemelo digital, así como la propiedad y el acceso a un gemelo digital.
A menudo se cita al Primer Ministro británico Benjamin Disraeli diciendo: "Hay tres tipos de mentiras: las mentiras, las malditas mentiras y las estadísticas", dando a entender que no se puede confiar en los números.
Los datos recogidos sobre nosotros se basan en la recopilación y el análisis de estadísticas sobre nuestros comportamientos y hábitos para hacer predicciones sobre cómo nos comportaríamos en determinadas situaciones.
Este sentimiento refleja un malentendido sobre la forma en que los estadísticos recogen e interpretan los datos, pero plantea una importante preocupación.
Uno de los principales problemas éticos que plantea un gemelo digital está relacionado con la falacia cuantitativa, que supone que los números tienen un significado objetivo, independiente de su contexto.
Cuando miramos los números, a menudo olvidamos que tienen significados específicos que provienen de los instrumentos de medida utilizados para recopilarlos. Y un instrumento de medición puede funcionar en un contexto, pero no en otro.
Cuando recogemos y utilizamos datos, debemos reconocer que la selección incluye algunas características y no otras. A menudo esta selección se hace por comodidad o por las limitaciones prácticas de la tecnología.
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Los datos que se utilizan para generar perfiles digitales suelen ser selectivos y estar alejados de su contexto. (Shutterstock)
Tenemos que ser críticos con cualquier afirmación basada en datos e inteligencia artificial, ya que no tenemos las decisiones de diseño. Tenemos que entender cómo se han recogido, procesado, utilizado y presentado los datos.
Desequilibrio de poder
El desequilibrio de poder es un tema de debate cada vez más frecuente entre el público, en relación con los datos, la privacidad y la vigilancia.
A escalas más pequeñas, puede producir o aumentar las fracturas digitales, es decir, la brecha entre los que tienen acceso a las tecnologías digitales y los que no. A mayor escala, amenaza con un nuevo colonialismo basado en el acceso y el control de la información y la tecnología.
Incluso la creación de gemelos digitales de baja fidelidad permite vigilar a los usuarios, inferencias sobre su comportamiento, intentar influir en ellos y representarlos ante otros.
Aunque esto puede ser útil en el ámbito de la sanidad o la educación, el hecho de no dar a los usuarios la posibilidad de acceder a sus datos y evaluarlos puede amenazar la autonomía individual y el bien colectivo de la sociedad.
Las personas implicadas no tienen acceso a los mismos recursos que las grandes empresas y los gobiernos. Les falta tiempo, formación y quizás incluso motivación. Es necesario un control coherente e independiente para garantizar la preservación de nuestros derechos digitales.
Jordan Richard Schoenherr, Profesor Adjunto de Psicología, Universidad de Concordia.
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