Parecía el futuro perfecto de la biología: instalar trampas fotográficas en la inmensidad del Amazonas y dejar que una Inteligencia Artificial con ojo de lince se encargara de cribar millones de imágenes para encontrar a nuestros amigos los primates. ¡Adiós a las horas muertas! O eso pensaban. La realidad, sin embargo, es que la IA está complicando la vida de los científicos de una forma hilarante.
Resulta que esta tecnología, que prometía ser el Sherlock Holmes de la fauna, es en realidad un visionario un poco miope cuando se trata de distinguir un mono de, por ejemplo, un cúmulo de nubes especialmente sugestivo, un juego de sombras sospechoso o, peor aún, un artefacto de la propia cámara. El algoritmo es tan entusiasta a la hora de identificar primates que marca como ‘mono’ cualquier cosa que tenga una forma vagamente redonda o una textura compleja. Esto incluye, según los investigadores, hasta a los propios científicos que colocan las trampas. Imaginen el panorama: tras años de desarrollo, la IA identifica al jefe de expedición saludando como un mono antropomorfo.
Los investigadores están lidiando con lo que han bautizado como ‘la maldición del falso positivo’. Esta hiper-sensibilidad ha generado una auténtica marea de datos basura. Los humanos, que se suponía que iban a ser liberados de este trabajo tedioso, ahora tienen que revisar un volumen de imágenes que se ha triplicado solo para descartar miles de alertas erróneas. Básicamente, el algoritmo ha pasado de ser un asistente de campo a un becario hiperactivo que no para de gritar ‘¡Mono!’ cada vez que ve una hoja moviéndose. Mientras los científicos se parten de risa (y de la frustración) revisando fotos de troncos y reflejos clasificados como monos capuchinos, queda claro que, por el momento, el ojo experto y el criterio humano siguen siendo insustituibles. La IA es útil, sí, pero aún necesita gafas de cerca y una buena dosis de sentido común amazónico.
