TECNOLOGÍA; NOTICIAS FALSAS

Las redes sociales pueden emplearse para difundir toda clase de mentiras. Con la misma ciega pertinacia con que resuelven una celda de Excel, las máquinas y los bots se dedicarán a replicar un embuste hasta que una porción significativa de la sociedad empiece a darle crédito.
Lamentablemente para Facebook, Google y otras compañías que rigen los destinos de Internet, las máquinas se van a ver en figurillas para diferenciar las noticias falsas de las verdaderas. Es interesante. Pueden replicar los engaños sin cansarse, pero son incapaces de detectar una campaña sucia. O que una campaña que parece sucia no lo es. (¿No es campaña o no es sucia?)
Por supuesto, Watson, la super computadora diseñada por IBM para participar en el juego de preguntas y respuestas Jeopardy, sabrá si una afirmación geográfica, química, matemática, física, biológica, botánica o astronómica es acertada o no. Pero pongámosla frente a un dilema ético. A una polémica histórica. Entonces no sabrá qué hacer.
El problema de las noticias falsas es que no distorsionan verdades enciclopédicas. Manchan o ensalzan la imagen de un candidato (o de un individuo) con dichos que la pobre máquina, simplemente, no puede ir a verificar. Tendría que llamarlo por teléfono y preguntarle; y luego tratar de determinar si la respuesta que recibió es verdadera.
No sería imposible incorporar a una supercomputadora todos los signos físicos y lingüísticos que delatan al mentiroso. Pero saber que te mienten no prueba nada. Supongamos que la supuesta víctima miente al decir que lo que se dice en las redes sociales es falso. ¿Acaso eso significa que realmente hizo lo que dice la campaña sucia? No, ni cerca.
Bienvenidos al mundo de los periodistas, los detectives y los fiscales. Incluso los médicos, cuando diagnostican, se enfrentan a encrucijadas de esta naturaleza.
Luego de más de una década de repetir esa sonsera monumental de que el periodismo ha muerto -desatino que empieza por confundir canal con contenido-, los colosos de Internet quizá empiecen a darse cuenta de que hay dilemas que la fuerza bruta de los cerebros electrónicos y la astucia de los sistemas expertos no puede resolver. Porque el problema con el que se enfrentan de ninguna manera es la mentira. El problema es la verdad.

La posta y la pos-verdad
Observemos la mentira un poco más de cerca. A ningún ideólogo se le ocurriría inventar el término "pos-mentira". Porque después de la mentira no podría haber nada más. La mentira sirve a un fin, y lo hace hasta que alguien descubre que se trata de un engaño. La verdad no sirve a ningún fin, ése es el primero y más característico de sus rasgos. Por eso tampoco tiene sentido llamar "relato" a la enumeración de verdades comprobables. Eso se llama realidad, y ya.
La verdad, que no busca ningún fin, posee sin embargo una función social clave; relacional, si se quiere. Si alguien miente su edad es para que los otros no sepan que ya traspasó, digamos, los 50. En cambio, si dice su edad verdadera, no gana nada; pero gracias a esta revelación comprobable, lo siguiente que diga será también tomado por cierto. La función de la verdad tiene nombres diversos, como "confianza" y "credibilidad". De forma menos abstracta, significa que es imposible organizar nada (una pareja, una empresa, una sociedad, una civilización) sobre la base de la mentira.
Soy consciente, desde luego, de que el exaltado discutirá todo con tal de justificar su mentira, su relato. Incluso descartará el concepto galileano de la comprobación experimental e inventará este desvarío delirante de la pos-verdad. Esa es la razón por la que evito polemizar con fanáticos. Parafraseando a José Ingenieros, sus prejuicios son como los clavos, cuanto más se los golpea, más se adentran.
En un panorama de muy largo aliento, por otro lado, la verdad es también un acuerdo entre partes. El tiempo fue una dimensión absoluta hasta que don Albert demostró que no era exactamente así. Quizás dentro de 300 años veamos la Teoría de la Relatividad como una explicación ingenua o, por lo menos, incompleta del universo. Pero eso no tiene nada que ver con mentir la edad. O con lanzar el rumor de que el gobierno va a subir el IVA al 25 por ciento.
Paradojas
Más inconvenientes con la verdad. Es cierto, toda mentira sirve a un fin. Pero eso no significa que la verdad sea inútil. Puedo demostrar mi verdadera edad para refutar a los que me atribuyen más años, por ejemplo.

Otro conflicto para la máquina: la mentira intenta parecerse a la verdad tanto como sea posible. Tal empeño pone la mentira en disfrazarse de verdad que en ocasiones hace falta un polígrafo. No siempre son infalibles. Viceversa, hay verdades tan increíbles que pueden parecer mentiras. Lo sufrió don Albert, ya que estamos.
Para los filósofos la verdad ha sido un tema de estudio durante milenios. Pero para periodistas, detectives, fiscales y médicos es el asunto central de su labor cotidiana. No hay demasiado tiempo para filosofar a la hora de cierre o si el paciente empeora. La pregunta acuciante es: ¿qué diferencia la mentira de la verdad? Que la verdad puede probarse, mientras que la mentira no. He ahí el dilema de poner a una computadora a tratar de verificar si una noticia es falsa. Equivale a poner el caballo delante del carro, porque sólo puede probarse lo que es cierto. Si no hay pruebas, es posible que sea mentira, pero no podemos afirmarlo.
Nuestro trabajo, ese que con tanta ligereza los idólatras de la tecnología han relativizado, no consiste en verificar mentiras, sino en verificar verdades. La razón es cristalina: una mentira no puede verificarse. En el mejor de los casos, y eso ocurre a menudo (pero no siempre, así que no puede postularse una ley universal), verificamos una verdad que refuta alguna mentira. Por ejemplo, el acta de nacimiento del sujeto, que certifica que tiene más de 50 años. Una escritura. Un contrato. Una factura trucha. El Boletín Oficial.
Detectar noticias falsas, como pretenden Google y Facebook (más sobre esto enseguida), es buscar pruebas que no existen. Está muy bien, hagámoslo, ¿pero durante cuánto tiempo pondremos a la máquina a buscar esas pruebas? ¿Quince minutos de una supercomputadora (son cientos de miles de años de trabajo humano)? ¿Una hora? Da lo mismo, porque todo lo que la máquina podría concluir es que no ha encontrado pruebas de que esa noticia es verdadera, pero eso tampoco significa que sea falsa.
Bullshimeter
Nos ocurre todo el tiempo en una Redacción. Nos llega un rumor. Pongamos, que el papa Francisco respaldó a Donald Trump. ¿Qué es lo primero que hacemos, en ese caso? ¿Llamamos a nuestro corresponsal en el Vaticano? Bueno, sí, posiblemente, porque es de rigor. Pero mucho antes de eso se activa nuestro instinto o, como lo suelo llamarlo puertas adentro, el bullshimeter. Mucho antes de llamar al corresponsal se pone en marcha una destreza que hemos cultivado durante décadas, el escepticismo sistemático.

Este escepticismo sistemático va en contra de la forma en que funciona la consciencia. Puesto que sería imposible probar que todo a nuestro alrededor no es falso, la mente humana acepta lo que oye y lo que ve como algo cierto. De forma predeterminada, cree. Lo opuesto sería inviable. Es fácil imaginarlo. Conocés a una chica en una fiesta y le preguntás su nombre.
-Josefina -te responde. Y vos, entrecerrando los ojos con suspicacia, replicás:
-Probalo.
No podemos funcionar dudando de todo todo el tiempo. Por lo tanto, creemos. Que es exactamente lo que no debe hacer un periodista o un detective. Lleva muchos años habituarse a que la primera reacción frente a una noticia, un rumor, un dato sea: "¿Será cierto?" No sólo porque somos humanos, sino porque si el titular es muy atractivo queremos que sea verdad. Nuestros primeros errores en el oficio suelen tener que ver con que todavía no hemos desarrollado este olfato para los embustes. Nos los llamamos así, pero bueno
¿Puede programarse este instinto? Uno querría pensar que no, que es uno de esos rasgos humanos que las máquinas nunca podrán emular. Pero es más complicado, en mi opinión. Ese olfato se podría simular, tal vez mediante técnicas de aprendizaje automático profundo. La inteligencia artificial podría darse cuenta de que Larry Page no va a poder convencer a los accionistas de Google de invertir la descomunal cantidad de dinero que se necesitaría para colonizar Marte y que las ideas del papa Francisco no están precisamente alineadas con las de Trump. Pero la cuestión no es esa.
La duda sistemática funciona razonablemente bien en las mentes humanas, que están diseñadas para creer. ¿Pero podemos construir una mente sintética que, de forma predeterminada, confíe, pero que ante ciertos estímulos dude? ¿Cómo definiríamos esos estímulos? ¿Cuáles serían los disparadores? ¿O deberíamos mejor diseñarla para que no crea en nada? En tal caso, ¿cómo reaccionaría ante los axiomas?
Un paréntesis: que la máquina no crea en nada plantea otro problema sin solución. Comprobarlo todo requeriría un consumo de energía prácticamente infinito. Así, a la larga, uno vuelve a un viejo postulado: la verdad es siempre más económica.
Verdad, verosimilitud e ideología
¿Cómo le explicamos la verosimilitud a una computadora? Hay verdades inverosímiles y mentiras de lo más aceptables, que es una de las bases para fabricar esos rumores que se viralizan explosivamente. Incluso el discurso cotidiano es fecundo en disparates. Por ejemplo, decimos que el sol se pone. La verdad es que la que se mueve es la Tierra. Pero tu novio te miraría bastante raro si frente a un hermoso crepúsculo observaras: "Increíble este fenómeno de rotación terrestre". Muy Amy Farrah Fowler.

Y algo más, para nada menor: por obvias razones, las noticias falsas están impregnadas de ideología. ¿Cómo le hacemos entender esto a una máquina? ¿Le hacemos leer a Kant, a Hegel, a Foucault o a Baudrillard? Con Baudrillard por ahí la inteligencia artificial se va a poner un toque nerviosa, ¿no? O quizá considere su filosofía una verdad revelada. ¿Verdad revelada dije? Chan.
Estas pocas líneas, como pueden imaginarse, apenas rozan la superficie del antiguo y enredado problema de la verdad. Quizá por eso Facebook, astutamente, ha optado por educar a sus miembros en la sutil destreza de detectar noticias falsas. Una suerte de curso acelerado de periodismo.
En todo caso, el abanico social de Internet en su conjunto tiene un bonito problema con las noticias falsas. La intención es, como siempre, usar inteligencia artificial para detectarlas. Con entera sinceridad, les deseo suerte.

A. T.