Notas sobre el seminario Ciberseguridad, empresas y personas ¿Cómo protegernos?
El algoritmo, él lo sabe todo ¿por persuasión o predicción?. Pensar en la información con la que se alimentan las gigantes bases de datos de empresas nacionales e internacionales puede reducirse a listar nombre, apellido y dirección de correo electrónico dudando que eso pueda ser realmente importante para los tan famosos modelos. Es hora de imaginar cuántos de los 175,000 millones de parámetros de aprendizaje automático de ChatGPT son datos personales.
El dato personal es cualquier información relativa a una persona física viva identificada o identificable, por ejemplo el nombre y apellido, número de identificación nacional o historial clínico. Algunos de estos datos responden a un grado de sensibilidad mayor y requieren de más protección dado que exponen a situaciones de riesgo grave a su titular, tal es el caso de los datos biométricos como iris o huella dactilar, orientación sexual y creencias religiosas, filosóficas y morales.
La protección de datos personales responde a principios legales de protección de datos que procuran garantizar que al ser recogidos se respete al titular. También se consideran bases legitimadoras para el tratamiento de los datos como el consentimiento, este supone que al aceptar un acuerdo o política de uso de datos, una persona concede los derechos de recoger y usar datos personales. Pero, ¿existe la opción de usar una aplicación sin dar ese consentimiento? Entonces no es consentimiento ni es informado.
¿Cómo se obtienen los datos y cómo se hacen uso de los mismos? Las empresas recolectan los datos de sus usuarios, los almacenan y los gestionan con fines estadísticos, de mejora de servicio y venta de publicidad. Frente a esto el responsable del tratamiento de los datos tiene una obligación legal con quienes le confían sus datos y derechos que respetar al hacerlo.
Ahora, las aplicaciones que las personas usan a diario en sus dispositivos móviles, por ejemplo, son puertas abiertas que absorben datos, dentro de esa recolección están algunos personales, almacenados en bases de datos de la misma proveedora del servicio o de servicios de terceras empresas. Además, algunos de los sistemas integran rastreadores (fragmentos de códigos de seguimiento y captura de datos, bien o poco definidos en alcance) que comparten información con multinacionales fuera de la jurisdicción legal de un país.
¿Para qué sirven esos datos? Se pueden listar algunos escenarios posibles, como el perfilamiento de grupos de usuarios, la venta de bases de datos, la mejora del servicio, la personalización de publicidad, entre otros. Esos grandes volúmenes de datos conforman el BigData, el anhelo de las empresas de hoy en día. Esa carga de datos alimenta los algoritmos y ellos a su vez mezclan la información que tienen disponible (entre varios parámetros) estando en la capacidad de predecir comportamientos humanos pero también de inducir conductas.
Con un rastreo individual que se procesa de manera colectiva se establecen perfiles de usuario y se clasifican a las personas en grandes grupos. Ahora, se dispone de una categorización colectiva y masiva que facilita la toma de decisiones. Conociendo tendencias como colores favoritos, tiempo de uso de una aplicación, tiempo dedicado a observar una sección en la pantalla, edad y tantos otros parámetros, una aplicación está en la capacidad de recomendar cierto tipo contenido, productos de compra, sitios y personas para seguir, incluso predecir decisiones, elecciones.
Un sitio gana por tiempo de usuario dentro de su plataforma consumiendo su servicio o contenido, para lograr ese objetivo usa notificaciones que incluyen datos del perfilamiento para mejorar el alcance e impacto. Un poco más a fondo, con la información enlazada por medio de los datos recolectados, los algoritmos pueden persuadir la toma de decisiones, acciones y comportamientos.
Siendo así, ¿los algoritmos podrían predecir e incluso persuadir la respuesta de una persona concreta dentro de sus millones de usuarios a una pregunta que aún no se le ha formulado?