Una teoría crítica de la inteligencia artificial

Hay una tendencia a cuantificar los fenómenos del mundo para hacerlos estadísticamente calculables, pero, entonces, los fenómenos complejos tienen que ser normalizados y estandarizados, porque no todo fenómeno es reducible a números calculables sin violentarlo

datos no pueden ser utilizados como parapeto que haga innecesaria la deliberación en torno a las decisiones y las proteja de toda crítica

Cuanto más automatizado esté un proceso, menos peligro habría de caer en esa inexactitud debida a la percepción subjetiva.

a cantidad es un recurso importante, pero no la solución. L

s patrones encontrados en los datos no son inherentemente significativos: las correlaciones entre las variables pueden ser asociaciones causales o casuales

verdad dependería de que hubiera una suficiente cantidad de datos

No necesitamos muestras cuando tenemos todos los datos

Para conocer el alcance político del análisis de datos es necesario interrogarse previamente por la fiabilidad de estas promesas.

Los big data, además de una tecnología, son una mitología doble: una veneración por la cantidad y una creencia injustificada en su objetiva neutralidad.

deberíamos juzgar si esa aspiración se ajusta, epistémica y políticamente, a lo que promete