Afirma Paolo Benanti, en el libro La Era Digital, que desde la segunda mitad del siglo XIX hasta la primera mitad del siglo XX, algunos filósofos y científicos como Ernst Mach o Hermann von Helmholtz, teorizaron sobre la sustitución del concepto de causalidad en las ciencias por el de descriptividad, y cómo esta concepción está calando profundamente en el siglo XXI.
Y cuando se le pregunta sobre el libro en el que afirma que la cuarta revolución en la que estamos inmersos no es solamente tecnológica, ¿Qué más implicaciones tiene?, responde:
«Supone una transformación radical de nuestra comprensión de la realidad y de nosotros mismos. Hoy gracias a la tecnología podemos remapear la realidad según otros paradigmas…Hoy, la inteligencia artificial, que no estudia lo infinitamente grande o pequeño sino lo infinitamente complejo, está reescribiendo nuestra comprensión de la realidad y de nosotros mismos y nos está llevando a una nueva fase del conocimiento»
Según este último término/corriente las leyes científicas se limitarían a describir de forma sintética lo que ocurre de forma constante y uniforme en los fenómenos naturales. Esta teoría se adapta perfectamente a las tecnologías que brotan con fuerza en este siglo XXI.
En este escenario las leyes científicas no se sienten obligadas a describir los fenómenos de forma causal mediante relaciones lo más objetivas posibles, sino de describir subjetivamente mediante verificaciones empíricas constantes, que permiten los datos y los sistemas de procesamiento…
Un riesgo importante surge en esta nueva concepción filosófica y científica. Describimos lo que nos pasa pero no ahondamos en las causas, dejamos que los algoritmos nos aconsejen, que nuestra libertad, en su variante de «gestión política» de la sociedad, quede reducida y jibarizada. Esta idea de libertad donde nos dotamos de protagonismo político tiene raíces aristotélicas. Como explica Hannah Arendt en La condición humana (1958), la libertad de los antiguos no era la de libertad de elección, sino la de la acción política, ligada profundamente a la causalidad (causas de la miseria, de la injusticia, de lo que genera bien común…)
El concepto de causalidad entra en crisis tanto desde un punto de vista filosófico como científico, y las matemáticas se convierten en la herramienta lo suficientemente descriptiva como para actuar ante esa laguna teórica. La estadística, sus supuestos lógicos y los modelos generados por la IA nos permiten así abarcar la fenomenología que profundice en el conocimiento del mundo. Pero, en estadística cuando se busca la correlación entre dos magnitudes, no significa necesariamente que exista un vínculo causa-efecto entre ellas, ya que la misma puede ser completamente aleatoria (se denomina correlación espuria).
Desde que hemos empezado a usar los «macrodatos», nos hemos dotado de una nueva herramienta de investigación. Hace 300 años nos dotamos del microscopio y el telescopio, herramientas fundamentales de la revolución científica de los siglos XVII y XVIII. Con el nuevo instrumento, «el macroscopio», nos hemos sumergido en las complejidades de la ciencia de los datos, identificando relaciones y conexiones. Todavía hay muchas dudas de hasta donde alcanza lo científico y en qué sentido es determinista o predictiva estas nuevas formas de analizar la realidad.
Estamos inaugurando una nueva época en la humanidad. El macroscopio se convierte en la nueva piedra filosofal, convirtiendo la correlación entre variables en la fuente de conocimiento, y en los datos la única fuente de verdad en esta cultura correlativa.
Esta revolución «dataista» (de los datos) se ha configurado como una nueva fuente de autoridad, con una tecnología que lleva en si misma una filosofía que «dopa» a los circuitos integrados que la sostienen.
Sumergido en ese flujo de datos, de interacciones y afecciones mutuas de millones de bytes por segundo, el hombre siente, que no necesita comprender. Disfruta del proceso, o en la mayoría de los casos, los sufre, pero no lo cuestiona. Un cambio de época en toda regla. Sigamos analizando.
Alberto Mangas
