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Chris J Ratcliffe / Getty Images
Dominic Cummings, asesor principal del primer ministro británico, Boris Johnson, dijo que quería que el gobierno británico contratara a "personas extrañas y poco adecuadas" para aplicar la ciencia al servicio público. Aunque es principalmente una oferta de trabajo peculiar, su artículo de blog también ofrece una idea de cómo ve que la investigación científica está transformando al gobierno.
Además de enumerar las categorías de personas que le gustaría contratar, incluidos matemáticos y físicos, la publicación del blog también se centra en la utilidad de la ciencia de datos, la ciencia de datos y la investigación. inteligencia artificial y "ciencia de predicción".
¿Pero tiene sentido su visión? ¿Se puede mejorar realmente la formulación de políticas construyendo modelos digitales de la realidad o aplicando el aprendizaje automático a los datos gubernamentales, como quiere Cummings?
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Jack Stilgoe, del University College de Londres, dice que Cummings parece estar entusiasmado con la cantidad de ciencia aplicable a la formulación de políticas. "Cualquier servidor público diría" Sí, está bien, puedo ver algo allí, pero tenemos que tener cuidado ", porque hay todo tipo de otras cosas que deben tenerse en cuenta en el "La idea de que solo hay respuestas fáciles o formas de reformar fácilmente la formulación de políticas es ingenua".
Cummings enumera la investigación que deben leer "matemáticos, físicos, informáticos e informáticos inusuales" que están considerando solicitar un trabajo. Stilgoe señala que los documentos, que incluyen aquellos que predicen eventos futuros usando IA, son muy recientes y que las afirmaciones que contienen aún no se han probado.
Aaron Clauset, de la Universidad de Colorado en Boulder, autor de dos de los artículos enumerados por Cummings, dijo que estaba sorprendido de verlos en la publicación. “Diría que nuestro documento sobre redes sin escala no está directamente relacionado con la política gubernamental. Creo que Cummings está utilizando nuestro artículo como un ejemplo del uso de un cuidadoso análisis estadístico e informático de conjuntos de datos grandes y diversos para reevaluar ideas que pueden aceptarse como sabiduría convencional ", dijo.
Otro investigador citado por Cummings es Douglas Guilbeault, de la Universidad de Pensilvania, por su artículo que examina los estudios sobre qué comportamientos se están propagando y por qué. Guilbeault le dijo a New Scientist que la teoría de estos "contagios complejos" puede ser útil para los gobiernos en áreas como la salud pública, por ejemplo, en las políticas para dejar de fumar.
También se destacaron dos artículos sobre pronósticos utilizando el aprendizaje automático. Spyros Makridakis, de la Universidad de Nicosia en Chipre, uno de los autores del libro, dijo que estos dos artículos solo están vagamente relacionados y que su "vínculo con el gobierno no es no me queda claro ".
Cummings también enumera los trabajos de R.I. Sujith en el Instituto Indio de Tecnología de Madrás. Sujith dice que está de acuerdo con la sugerencia de Cummings de que su investigación sobre la termodinámica de las ondas de sonido podría aplicarse a otras áreas. "Observamos mucho en común entre las transiciones en nuestros sistemas termoacústicos y sistemas tales como economía, epidemias, sistemas climáticos", dice.
Un gran objetivo para Cummings es usar AI para informar sobre cómo funciona el servicio público. David Curtis del University College London es escéptico. "Parece que compró toda la publicidad sobre IA y tiene la intención de intentar aplicarla en lugares donde no funcionará en absoluto", dijo.
Matt Jukes de Notbinary, que ha trabajado en proyectos de gobierno digital, dijo en una publicación de blog que transformar el servicio público podría resultar más difícil de lo que Cummings piensa, porque hay tantos datos del gobierno en hojas de cálculo y sistemas heredados heredados. "Simplemente no puede reconocer cuán desordenados son los datos subyacentes".
Stilgoe dice que si bien la IA parece "realmente atractiva", un problema mayor es dar sentido a los resultados que produce.
La dificultad para obtener datos utilizables también podría retrasar el plan de Cummings para construir modelos digitales interactivos de la vida real, o "gemelos digitales", como Jeni Tennison del Open Data Institute apodó la idea. También advierte contra la interpretación y la retirada de los resultados de los modelos, y señala: "Necesitamos sociólogos, no solo personas de TI".
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