Noise de Daniel Kahneman, Olivier Sibony y Cass Sunstein review: el precio del mal juicio | Libros de la empresa

Imagina que has cometido un delito. Si está familiarizado con la economía del comportamiento, aguardará que su caso sea escuchado temprano en el día o bien inmediatamente después de un reposo programado como el almuerzo: una investigación de dos mil once de más de uno con cero resoluciones de 8 jueces halló que estos instantes coincidían con los más esenciales. indulgencia en las resoluciones de los jueces. Los que tuvieron menos éxito fueron escuchados al final del día o bien inmediatamente antes del almuerzo, cuando prácticamente no había posibilidad de un fallo conveniente. El apetito o bien la fatiga de un juez no deberían tener ningún impacto en su resolución y, no obstante, los datos señalan que sí.

Pero, ¿qué ocurre con el juez que está asignado a su caso primeramente? Eso tampoco debería importar, mas, de nuevo, los datos señalan que sí. Un estudio de mil novecientos setenta y cuatro de cincuenta jueces que establecían sentencias para casos idénticos (hipotéticos) halló que «la falta de acuerdo era la regla». Y las sentencias no solo diferían tenuemente conforme el juez: cambiaban enormemente. Dependiendo de la suerte del juez de lotería, el mismo traficante de heroína fue sentenciado a entre uno y diez años, un atracador de banco fue sentenciado a penas que van de 5 a dieciocho años, al tiempo que un extorsionador incurrió entre 3 años sin multa hasta veinte años más. una multa de $ 65,000. Estudios afines se repitieron en mil novecientos setenta y siete y mil novecientos ochenta y uno, todos con exactamente las mismas conclusiones moralizantes, y probablemente infravaloren la magnitud del inconveniente, pues conforme los augustos escritores de Noise, «los jueces de la vida real están expuestos a considerablemente más información de la que tienen. los participantes del estudio recibieron en las viñetas esmeradamente detalladas de estas experiencias ”.

Esta variabilidad desperdigada en los juicios de todo tipo, desde la sentencia judicial hasta la subscripción del seguro y el diagnóstico médico, es lo que los autores llaman, bueno, estruendos. Como su primo más renombrado, Bias Noise es un fallo de juicio. Los autores distinguen los 2 usando una metáfora de campo de tiro. Si todos y cada uno de los disparos fallan de manera sistemática en el objetivo en la misma dirección, es un sesgo; por otra parte, el estruendos está en todas y cada una partes. Algunos disparos aun podrían ser a puerta, pues el inconveniente acá no es fallar al blanco, sino más bien la falta de consistencia. Ante exactamente los mismos hechos, un delincuente termina con su vida y otro, igual de culpable, se sale con la suya.

Ce qui nous amène à l’autre distinction esencial entre biais et bruit : pour détecter un biais, vous devez savoir quelle est la bonne réponse, ou pour utiliser la métaphore du livre, vous devez être debout devant la cible, afin que vous puissiez voir objetivo. El estruendos no requiere semejantes detalles. Es detectable independientemente del lado del objetivo en el que se halle pues todo cuanto precisa saber es si existe o bien no variabilidad.

El ejecutivo de la compañía de seguros estimó el costo anual de subscripción de estruendos en cientos de millones de dólares estadounidenses.

Y debería estimar advertir el estruendos, afirman los autores, pues no solo es injusto, puede ser exageradamente costoso. Por ejemplo, una investigación halló que la diferencia promedio entre las cotizaciones de primas de seguros conforme el asegurador es del cincuenta y cinco%. Esto quiere decir que si una empresa aseguradora fija la prima en $ nueve mil quinientos, otra seguramente la va a fijar en $ dieciseis y setecientos. Esto no solo es esencial para el cliente del servicio, cuya prima no debería depender de si su caso es manejado por John o bien Jane, sino asimismo le cuesta a la empresa: los contratos sobrevalorados pierden negocio, al tiempo que los contratos que son objeto de dumping pierden dinero. Un alto ejecutivo de la compañía de seguros donde se hizo el estudio estimó que el costo anual del estruendos de subscripción es de cientos de millones de dólares estadounidenses.

Pero al tiempo que las compañías y el ciudadano medio en las calles tienen interés en que se reduzca el estruendos, la mayoría de lo ignoramos. Hay todo tipo de razones para ello, incluido el hecho de que, como apuntan los autores, los humanos son mucho mejores para meditar causalmente que estadísticamente. Esto quiere decir que nos resulta más simple prestar atención al prejuicio, donde podemos contar una historia para explicar una resolución inopinada (la dejó caer pues se semeja a su hija), que el estruendos, que solo es perceptible en conjunto. Debemos esmerarnos por ver el estruendos o bien, como recomiendan los autores, efectuar una «auditoría de estruendos», cuyas instrucciones incluyen cortésmente un apéndice al final. También incluyen una pluralidad de estrategias de reducción de estruendos, desde reemplazar juicios comparativos por juicios absolutos (o sea, en sitio de calificar los ensayos uno por uno, clasificándolos de mejor a peor), hasta sustituir a los humanos con lo último en toma de resoluciones sigilosa. fabricación: algoritmos.

El inconveniente es que no todos y cada uno de los que efectúan una auditoría de estruendos participarán en estrategias de reducción de estruendos. Por ejemplo, entonces de múltiples estudios en las décadas de mil novecientos setenta y mil novecientos ochenta que resaltaban el estruendos inadmisible en las sentencias, Estados Unidos aprobó la Ley de Reforma de Sentencias de mil novecientos ochenta y cuatro, que estableció pautas sobre sanciones obligatorias. Estos cambios tuvieron éxito en la reducción del estruendos, mas fueron exageradamente impopulares entre los jueces a quienes no les agradó la supresión de su discreción, y en dos mil cinco las indicaciones se degradaron a consultivas. El estruendos aumentó, mas los jueces estaban más felices. Si la justicia se ha hecho mejor o bien no es otra cuestión.

Otro ejemplo de una organización que optó por soportar el estruendos pues el antídoto se consideró demasiado costoso procede de una escuela que cortó su sistema de admisión pues ocasionó enfrentamiento. Una de las recomendaciones más repetidas de Noise para la reducción del estruendos (y hay mucha reiteración en este libro) es que los juicios deben, toda vez que resulte posible, emplear «la sabiduría de la multitud». Esta oración se refiere al descubrimiento de que si le hace una pregunta a un número suficiente de personas, prácticamente sin variación conseguirá una mejor contestación que si solo le pregunta a una persona, mas hay una advertencia: las creencias han de ser independientes entre sí para eludir «conjuntos pensando». Y de este modo es como la escuela hizo su proceso de solicitud: 2 personas leyeron y valoraron de forma independiente una petición ya antes de tomar una resolución conjunta. Esto hizo que la confesión fuera menos estruendosa, mas asimismo dio sitio a discusiones. La escuela ha optado por vivir con estruendos.

En cuanto a los algoritmos, lamentan a Daniel Kahneman et al, no estamos dispuestos para permitir los fallos en las computadoras de la misma forma que los aceptamos en los humanos. Puede que no sea razonable por nuestra parte, mas, por otra parte, cuando los algoritmos cometen fallos, pueden ser enormes: los algoritmos de activación han impedido que los trabajadores de conciertos en los Estados Unidos se ganen la vida. un algoritmo desarrollado por Amazon degrada de manera sistemática a las aspirantes. Mientras tanto, los algoritmos prosiguen siendo exageradamente opacos, con su funcionamiento interno protegido por leyes de software dueño, lo que quiere decir que la solución es con frecuencia imposible. «Nous ne faisons pas de discrimination, c’est juste l’algorithme», ont déclaré les malheureux représentants du service client d’Apple en réponse à un homme dont la femme a reçu un 20e de sa limite de crédit malgré un pointage de crédit más elevado. Multiplique este inconveniente por mil para las personas mayores o bien cualquier persona sin un buen acceso a Internet.

Para ser justos, los autores reconocen la existencia de corte algorítmico, si bien pueden estar infravalorando su magnitud. Sin embargo, un punto vital que no reconocen es que los algoritmos no solo reproducen los cortes humanos, sino los amplifican, y de forma significativa. Uno que fue capacitado en un conjunto de datos donde las imágenes de la cocina tenían un treinta y tres% más de probabilidades de implicar a mujeres que a hombres acabó asociando imágenes de la cocina con mujeres el sesenta y ocho% del tiempo. Hasta que se resuelvan estos inconvenientes, debemos llevar cuidado con los científicos sociales con donaciones basadas en algoritmos.

El haragán ademán de la mano sobre las serias implicaciones sociales de la IA es todo en una pieza con un libro que, aunque es indiscutible que tiene un punto, y un punto esencial, se siente, para ser franco, a medio hacer. Si alguna vez hubo un libro en busca de un editor, este es. El estruendos podría haber sido la mitad de largo y hubiese sido un libro mucho mejor para él. En cambio, estresado por viñetas flojas con diálogos imaginarios (y horribles) que no añaden solamente que páginas superfluas, es una labor. Esto es desilusionante dada la producción precedente de los autores, y es tentador preguntarse hasta qué punto este estudio fue el producto menos de una idea cuyo instante había llegado y del deseo de un editor por el próximo best-seller. Hacia el final llega la frase: «El estruendos es la variabilidad no deseada de los juicios, y hay demasiado». Al igual que el libro en sí, me hallé pensando.

Noise: A Flaw in Human Judgment por Daniel Kahneman, Olivier Sibony y Cass Sunstein es publicado por William Collins (£ veinticinco). Para respaldar a libromundo, pida su copia en guardianbookshop.com. Pueden aplicarse cargos por envío.

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