Está interesante esta visita rápida a de forma virtual a los Museos con los artefactos más antiguos del mundo, sobre todo si no los conoces en su totalidad, como es mi caso. De más reciente a más antiguo, incluyen el asentamiento más antiguo que se conoce (7100–5700 a.C.) que es el de Çatalhöyük (Turquía), que podría ser considerada la primera «ciudad» y era un sitio bastante organizado por lo que se ve. Es precioso ver estos museos dando una vuelta con el ratón y moviéndose por algunas de las ubicaciones mapeadas por Google Arts and Culture.

También están las famosas tablillas con pedidos de cerveza y quejas entre comerciantes, de hace cinco milenios (!) que son más conocidas, e incluso la que se conoce como primera rueda, del 3150 a.C., que más que rueda a mi me parece más bien un pequeño eje. Se conserva en un museo de Liubliana, Eslovenia.

Lo más asombrosa y genuinamente antiguo son dos figuras talladas: la Venus de Hohle Fels, que puede tener entre 28.000 y 40.000 años según la datación y el Hombre León de Hohlenstein-Stadel, que también está en Alemania y que podría tener 32.000 años o más. De todos modos he leído que hay «representaciones humanas» en África con unos 75.000 años o más, así que por antiguo que no quede. También hay un museo que guarda las herramientas de piedra más antiguas, de 3,3 millones de años, anteriores al Homo Sapiens, toda una liga aparte.

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La buena gente de Civio nos envió aviso acerca del seguimiento que hicieron de Veripol, una herramienta de la Policía Nacional para detectar denuncias falsas, a la que ha terminado renunciado. El caso es que Civio nunca consiguió que hicieran caso a sus peticiones para conocer el funcionamiento técnico de esta herramienta y sobre su uso, pero ha sido la propia policía la que ha desistido por su baja fiabilidad.

Veripol: el algoritmo que quiso ser detective

Veripol se presentó en 2018 como herramienta de inteligencia artificial con la supuesta capacidad de detectar denuncias falsas de robos con violencia con más del 90% de precisión. Era una especie de «máquina de la verdad» automatizada para rechazar denuncias sospechosas (al menos para la másquina). Seis años después, el experimento ha terminado y la «IA» ha sido desconectada. Estos son los detalles:

• Veripol se entrenó con 1.122 denuncias de 2015, que son menos de las que se presentan en dos días en todo el país. Según cuentan, si una denuncia contenía palabras como «día», «abogado» o el número «200» era considerada como «probablemente falsa». (WTF?) En cambio, si mencionaba «autobús», «iPhone» o «matrícula», era más creíble. (WTF×2!) A falta de un detector de mentiras fiable, bienvenidos al mundo de las estadísticas forzadas y los adverbios sospechosos.
• En octubre de 2024, la Dirección General de la Policía confirmó que Veripol ya no se usaba. ¿El motivo oficial? «No servía para los procedimientos judiciales». El motivo real: no se sabía muy bien cómo funcionaba, no era transparente, no había formación, y su uso se basaba en una muestra irrisoria con un sesgo de inicio brutal: asumir que más de la mitad de las denuncias que se presentan son falsas.
• En julio de 2024 entró en vigor el nuevo Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, que calificaba herramientas como Veripol entre las de «alto riesgo». Traducción: o haces las cosas bien, con transparencia y garantías… o apaga y vámonos. Veripol no pasó el examen. Fin de la historia.
• Ni el Ministerio del Interior ni la Policía han querido dar detalles técnicos o datos reales sobre el uso de Veripol. ¿Cuántas comisarías lo usaron? ¿En cuántos casos? ¿Qué formación se dio? Preguntas que desde hace años no tienen respuesta. La transparencia, como la IA, tampoco parece que funcione muy bien en las instituciones. ¿No se supone que hay un departamento sobre transparencia y datos abiertos? Igual estaban de vacaciones.

Veripol nació con vocación de sistema policial futurístico, un poco a lo Minority Report, pero se quedó en un experimento mal documentado, poco fiable y jurídicamente inútil. Una herramienta que analizaba lo que escribía un agente, no lo que decía el denunciante, que suelen ser cosas muy distintas. Y que además pretendía distinguir la verdad de la mentira en base de estadísticas y, lo peor, «listas de palabras sospechosas».

Un caso más de IA inflada de expectativas y desinflada por la realidad. Porque una cosa es programar, y otra muy distinta, impartir justicia sin saber bien lo que se hace y usando mal la tecnología.

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Un estudio global con más de 66.000 participantes, realizado por la Universidad de la Columbia Británica, la Universidad de Cambridge y validado por psicólogos, ha identificado los grupos de personas más vulnerables a la desinformación. Los grupos principales son:

• Mujeres
• Generación Z (nacidos entre 1997 y 2012)
• Personas con menor nivel educativo
• Personas con ideología política conservadora

Así que si las mujeres jóvenes, conservadoras y con nivel educativo inferior a la media tienen todas las papeletas para que se la cuelen.

Es interesante que en el estudio se observó el efecto Dunning-Kruger, más conocido como «todo el mundo se considera mejor que la media» cuando vieron que las personas con mayor nivel educativo tendieron a sobrestimar sus capacidades para detectar noticias falsas. También detectaron aquello de que los nativos digitales no existen, cosa que no nos sorprende por estos lares, porque los jóvenes no destacaron precisamente por su capacidad para identificar la desinformación ni las fake news, a pesar de estar –supuestamente– «en su salsa».

Más radical = más burro: según apuntan también, las personas conservadoras son más susceptibles a las noticias falsas, especialmente las situadas el extremo ideológico. ¿Por qué será? (emoji del «pensativo irónico» aquí).

La conclusión del estudio, que por cierto se llama MIST (Misinformation Susceptibility Test) y en el que se puede participar online, es que más nos vale ir creando políticas públicas específicas para combatir la desinformación porque en el contexto político actual más de uno está usandola de forma deliberada para manipular el mundo. Así que… ¡cuidadín ahí fuera!

(Vía Vicente Prieto.)

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Esta es una de esas herramientas para guardar para el momento justo en que se necesita: Word Safety. Lo que hace es comprobar una palabra, que puede ser una nueva marca, nombre de dominio o similar, en 19 gigantescas listas de «palabrotas» y términos malsonantes de otros idiomas.

Así, por ejemplo, si vas a registrar La Gran Concha y estás pensando en lagranconcha.com como dominio, te avisa de que «concha» es otra forma de llamar a los genitales femeninos en español, especialmente en Argentina (como «coño» en español). Para algo aparentemente más inocente como Chavalada te alerta de que en chino «Cha» es el equivalente a «follar» en español, y «Chav» en inglés es «persona de clase baja» así que sonaría raro, desde luego no con la idea de «juvenil/infantil» del español.

Si inventas palabras, te puede ir mejor… o como a Zara (en chino «zar» equivale a «tetas»), Prosegur (en chino «segui» es «pervertido») o Cupra (en portugués «Cu» es «culo»).

La web distingue además los avisos sobre términos que están al principio o final de la palabra elegida o los que están «dentro de la palabra» y pueden ser menos problemáticos porque queden más diluidos en la pronunciación. Como bonus también te dice a cuántos hablantes afecta el problema. Si te diriges potencialmente al público inglés, o chino, o a algún país específico (los nórdicos tienen «palabrotas» muy curiosas) mejor verificas en esta web antes a echarle un vistazo.