En septiembre de 2019 Facebook anunció que la funcionalidad de reconocimiento facial, que notifica a una persona si su fotografía del perfil es utilizada por alguien más, está ahora disponible para todos sus usuarios. También anunció que elimina las sugerencias de etiquetado, que utilizaban el reconocimiento facial para sugerir a una persona que identificara a sus amigos en fotografías.

Estos anuncios podrían tener relación con la decisión de un juez  en los Estados Unidos de negar la petición de Facebook para desechar una demanda colectiva que enfrenta, la cual se estima podría llegar a costarle hasta 5 mil millones de dólares. Esta demanda es por el uso no autorizado de la imagen de los usuarios en la sugerencia de etiquetado, sobre la base de que ellos no autorizaron que terceras personas pudieran identificarlos en fotografías.

Por otro lado, Microsoft se unió a otras instituciones que han retirado bases de datos con millones de rostros que estaban disponibles en línea para fines de investigación, en tanto que Uber enfrenta una demanda en el Reino Unido por la que un grupo de operadores exigen acceso a la información estadística de su operación.

Estos conflictos reflejan una inquietud creciente en torno a la privacidad y seguridad de los datos personales, tema ya legislado en México y otros países, pero que ha retomado fuerza por noticias sobre el mal uso de datos y redes sociales para tratar de manipular elecciones, desnudar personas en fotografías o bombardear continuamente con publicidad, todo ello mediante el uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje de máquina (ML por sus siglas en inglés).

La inquietud ha llevado a que algunos gobiernos, como la Unión Europea o California, emitan leyes muy estrictas para dar control a las personas sobre sus datos, basados en el principio de que la gente es dueña de ellos, por lo que debe dar consentimiento expreso y detallado sobre los distintos usos que se darán a los datos que proporciona a empresas e instituciones en su relación diaria.

En adición al tema del control sobre la información personal, existe una discusión en torno a la legitimidad de las utilidades que empresas obtienen del uso de los datos que se producen en su relación con las personas. Esto ha llevado incluso a propuestas de esquemas de redistribución de riqueza como el pago de un dividendo por datos, semejante al existente en Alaska, donde los ciudadanos reciben un pago anual proveniente de las utilidades de la explotación petrolera.

Un estudio reciente estima que el uso de datos generó 227 mil millones de dólares en 2018, entre ofertantes de publicidad dirigida en redes sociales e internet, intermediarios que agregan y analizan datos y empresas que ahorran costos o generan ingresos en su operación. Esta cantidad llegará a 400 mil millones de dólares en 2025, dada la tendencia de crecimiento en la generación de datos.

¿Quién puede negar que los miles de millones de dólares que Google, Facebook o Uber consiguieron en su salida a bolsa se deben a la explotación de datos obtenidos de las personas con vagos acuerdos de consentimiento? Claro que esto es con el uso de sistemas y tecnologías desarrollados por ellos, pero ninguno serviría de mucho sin datos. Este argumento, junto con las gigantescas cantidades de dinero que se producen, han creado en algunos sectores grandes expectativas sobre los esquemas de redistribución.

Es innegable la importancia de la privacidad y seguridad de los datos personales, no es un tema nuevo. También es legítimo pensar en la distribución de la riqueza cuando se generan utilidades enormes con datos de los clientes, como siempre se ha hecho, pero ahora a una escala gigantesca. Sin embargo, deben tomarse en cuenta algunas consideraciones para mantener expectativas realistas, enfocarse en los temas de fondo y evitar producir un entorno que restrinja el desarrollo de la IA en beneficio de la sociedad.

a) Los datos valen en grandes cantidades, un dato individual no vale mucho

Los 227 mil millones de dólares generados por la explotación de datos en 2018 es una cantidad impresionante, pero se genera a partir de la información de también miles de millones de personas, por lo que el valor de los datos individuales es pequeño. Para confirmarlo veamos lo siguiente:

1. El promedio global del valor de los datos generados por un usuario individual de internet es de 1.18 dólares al mes (23.60 pesos a un tipo de cambio de 20 pesos por dólar).
2. El ingreso anual por usuario global de Facebook es de 25 dólares (500 pesos), equivalentes a 2.08 dólares al mes (41.67 pesos).

Estas cantidades son los ingresos de las empresas por lo que, si se estableciera un dividendo mundial, cosa muy improbable, sería sólo por una fracción pequeña de ellas.

b) Dificultar la obtención de datos a las empresas puede beneficiar a las grandes

Las grandes empresas ya tienen establecidas su posición y su relación con el usuario, por lo que obtener el consentimiento para el uso de datos se facilita, de no otorgarlo el usuario pierde el acceso a las aplicaciones y los beneficios que ya tiene. Además, a menos que haya un movimiento masivo, la decisión de algunos de darse de baja no tiene impacto. Esto da a las grandes empresas una gran ventaja, pues las demás deben construir bases de datos con una labor de consentimiento individual que ellas no tuvieron que hacer o pagarles por usar su información.

c) El uso inapropiado de los datos es lo que debe penalizarse

Cuando se utilizan datos personales para tratar de influir en unas elecciones, desprestigiar a una persona o acosarla con publicidad no solicitada, el mal no está en la disponibilidad de datos o el uso de IA o ML para extraer información de ellos, sino en la comisión de actos que son ilícitos independientemente de la tecnología. Por ello la legislación debe preservar la privacidad y dominio de la gente sobre sus datos sin privilegiar eliminar usos ilícitos restringiendo la disponibilidad. Dificultar la venta de celulares o de automóviles no es la forma de evitar extorsiones y asaltos.

d) Los usos positivos de los datos deben promoverse y facilitarse

La IA y ML tienen el potencial de generar avances extraordinarios en el diagnóstico y tratamiento de enfermedades, la conservación del medio ambiente y el combate a la pobreza y la desigualdad. Sin embargo, como cualquier otra aplicación de este tipo, se necesitan grandes cantidades de información para lograr un grado de confiabilidad suficiente para su utilización masiva. Lograr algunos de estos avances puede ser considerado un tema de interés público, por lo que en algún momento deberá discutirse como equilibrarlo con el interés individual de la privacidad.

Los datos son el petróleo de la IA sólo en el sentido de que son el insumo para generar las extraordinarias aplicaciones que están revolucionando economías e industrias, la situación del dueño de un terreno con petróleo en países donde hay propiedad privada no tiene nada que ver con la del dueño de los datos. El valor generado está en la aplicación innovadora de algoritmos para generar información que puede ser de gran beneficio para la sociedad. Por ello, la muy importante labor de garantizar la privacidad y seguridad de nuestros datos debe equilibrarse con la necesidad de generar condiciones para convertir en realidad esos beneficios.

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