Cómo combatir la desinformación con la inteligencia artificial híbrida

Gamallo asegura que en este momento el ‘estado del arte’ de la inteligencia artificial se conformaría, sobre todo, por sistemas que aprenden a partir de muchos datos, pero con “mucha fuerza bruta”, redes neuronales de alta complejidad.

Sin embargo, “la idea es usar los mejores sistemas actuales introduciendo también conocimiento más estructurado o simbólico. Es decir, puede ser necesario conocer cuáles son los hechos verdaderos en cada dominio, saber cuáles son los argumentos y las premisas para detectar si algo es veraz. Juntando esos dos sistemas, el neuronal y el estructurado [o deep learning] llegamos a los ‘métodos neurosimbólicos‘, que son bastante emergentes y de los que hay poco publicado», asegura el lingüística computacional.

La estructuración de los datos tampoco resulta una tarea fácil o inamovible. Cada temática tiene sus particularidades. En primer lugar, es necesario “distinguir entre lo que es un hecho factual y es opinión. Vas a los datos que son considerados por expertos como veraces. Hay que encontrar cuáles son las premisas de las que se parten para que una argumentación resulte correcta”, insiste Gamallo. “También se puede investigar en cuestiones de discurso más ligadas con la coherencia o la cohesión”.

El investigador reconoce que, si ya para un humano distinguir entre hechos factuales y opiniones resulta complejo, aun puede resultarle más difícil a una máquina. Solo ya la definición de lo que es ‘cierto’ o ‘verdadero’ se ha tambaleado en los últimos años con la llegada de la covid-19, una situación compleja donde la información sesgada procedente de algunos organismos oficiales y la publicación de estudios científicos que se contradecían rápidamente los unos a los otros pusieron en jaque este concepto.

La influencia del idioma y la cultura

Como se trata de una iniciativa internacional, que abordan más de media docena de países, cada una de ellas trabajará en base a distintas lenguas (se espera que un par por país). No obstante, el responsable de HYBRIDS cree que no habrá diferencias significativas en este sentido y que se abordarán cuestiones generales.

Dado el actual momento geopolítico también pueden producirse sesgos relacionados con la veracidad, según las informaciones o datos estructurados provengan de bloques como EE UU, Rusia o China, por ejemplo. “Para mi esa cuestión las tiene que decidir el investigador de cada subproyecto, que deberá considerar lo que tiene más veracidad y lo que no», sostiene el investigador.

“Si nos referimos a fact checking, hay tres cosas que se deben tener en cuenta. Un primer proceso, como decíamos antes, es identificar si a partir de muchos textos algo es factual u opinativo”. Después, agrega, “necesitamos tener fuentes fiables, las cuales ofrezcan hechos que sean veraces y ahí tendrá que haber especialistas o usarse bases de datos o recursos que la Unión Europea considere fiable, aunque es cierto que ahí hay un grado de subjetividad enorme”.

Por último, el tercer proceso “sería comparar los hechos identificados en los documentos que se están procesando con esas bases de datos o esos recursos donde están los hechos considerados veraces. La clave estaría en los perfiles que trabajen en comunicación o  fact checkers, que dictaminen cuáles son los recursos informativos más fiables. Sin embargo, seguimos en el mundo de la subjetividad», señala.