El
algoritmo de la vida
Nos irrita que las redes sociales nos conozcan demasiado bien. Basta detenernos un poco más de la cuenta frente a un video sobre automóviles, recetas, divorcios o teorías conspirativas para que, en cuestión de días, nuestra pantalla parezca convencida de que no existe otro tema digno de atención. Vemos uno, después cinco, luego veinte. Al cabo de unas semanas podemos tener la impresión de que todo el mundo está hablando de aquello que, casualmente, nosotros comenzamos a mirar. Acusamos al algoritmo de encerrarnos en una burbuja y tenemos motivos para hacerlo. Lo curioso es que el truco funciona porque encuentra del otro lado de la pantalla a un cerebro que lleva muchísimo tiempo haciendo algo parecido.
Nuestro
cerebro tampoco concede el mismo valor a toda la información disponible. Sería
absurdo que lo hiciera. Mientras lees estas líneas hay sonidos que
probablemente estás ignorando, sensaciones corporales que no necesitan ocupar tu
atención y objetos que permanecen frente a tus ojos sin que tengas que
identificarlos conscientemente. Si cada estímulo exigiera un análisis desde
cero, llegar al final de este párrafo sería una hazaña. Vivimos gracias a que
el cerebro selecciona, clasifica y asigna importancia. El problema comienza
cuando confundimos esa selección con una reproducción imparcial de la realidad.
Una de
las ideas utilizadas por la neurociencia para estudiar este proceso recibe un
nombre poco seductor: “ponderación de precisión”, o “precision weighting”.
“Precisión” aquí no quiere decir que algo sea correcto. Se refiere a la
confianza o peso que el sistema concede a una señal. Ante información incierta,
el cerebro necesita decidir qué merece influir más en su interpretación y qué
puede tratar como ruido. La investigación sobre confianza perceptiva muestra
que nuestras estimaciones de seguridad están relacionadas con la incertidumbre
representada en la actividad cerebral; regiones como la corteza prefrontal, la
ínsula anterior y el cíngulo anterior participan en procesos relacionados con
esa estimación de confianza.
Esto
cambia bastante la imagen ingenua que solemos tener de nuestras decisiones. Nos
gusta pensar que primero recibimos los datos, después los analizamos y
finalmente llegamos a una conclusión. La secuencia real puede ser bastante
menos elegante. La información llega a un sistema que ya posee expectativas,
experiencias acumuladas y grados previos de confianza. Un dato compatible con
una conclusión establecida puede encontrar una puerta bastante abierta. Otro
que obliga a reconsiderarla tendrá que competir con todo lo que ya creemos
saber.
La
investigación sobre sesgo de confirmación ofrece un ejemplo para este tipo de
proceso mental. En experimentos con decisiones perceptivas, una confianza
elevada en la decisión inicial hizo que los participantes integraran con mayor
fuerza la evidencia que confirmaba su elección y redujeran la influencia de
información que apuntaba en dirección contraria. Las mediciones mediante
magneto encefalografía mostraron además cambios en el procesamiento neural de
la evidencia posterior a la decisión. La seguridad subjetiva no era simplemente
el resultado final del proceso: estaba modificando la manera en que se
incorporaba la información que llegaba después.
Traducido
a la vida cotidiana: estar muy seguro puede alterar el estándar con el que
examinamos lo que viene después. Una idea nueva favorable recibe atención. Una
objeción puede parecernos irrelevante, mal planteada o sospechosa. Si
contradice algo que consideramos obvio, buscamos rápidamente el defecto. Si lo
confirma, solemos ser bastante menos exigentes.
Las
redes sociales encontraron aquí un socio formidable. El algoritmo digital
observa conducta. Aprende que nos detuvimos, regresamos, compartimos o
continuamos mirando. Con esos datos intenta decidir qué contenido merece volver
a aparecer. Nuestro cerebro realiza su propia selección y presta atención a
aquello que considera relevante o confiable. La siguiente interacción alimenta
nuevamente al sistema. Se forma un bucle peculiar: nuestra atención entrena al
algoritmo y el contenido seleccionado por el algoritmo alimenta nuestra
atención.
No
hace falta que una plataforma conozca nuestras convicciones filosóficas. Le
basta con saber qué consigue retenernos. Tampoco necesita que algo nos guste.
La indignación puede funcionar estupendamente. Podemos pasar quince minutos
mirando videos de una conducta que detestamos y después sorprendernos porque la
plataforma insiste en mostrarnos personas haciendo exactamente eso. Desde el
punto de vista del sistema hay poca contradicción: dijimos que lo odiábamos
mientras nuestro comportamiento decía “dame más”.
Algo
similar puede ocurrir fuera de la pantalla. Una persona convencida de que los
demás son incompetentes prestará especial atención a sus errores. Cada error
incrementará su certeza y esa certeza hará todavía más relevantes los errores
siguientes. Mientras tanto, las tareas correctamente realizadas pueden recibir
poca atención porque no aportan información interesante al modelo. Al cabo del
tiempo la persona dispondrá de una colección magnífica de pruebas de que tiene
razón. Lo que difícilmente podrá saber es cuántas pruebas contrarias dejó de
registrar.
La
misma mecánica puede instalarse alrededor de ideas sobre nosotros mismos.
“Tengo que ocuparme de todo.” “No puedo equivocarme.” “Si muestro debilidad
perderé autoridad.” “Las personas terminan decepcionándome.” Son pensamientos
que pueden haber nacido de experiencias perfectamente reales. El problema
aparece cuando adquieren suficiente autoridad para organizar la búsqueda de
información. Entonces cada experiencia nueva es procesada desde una regla
antigua. Lo que coincide recibe espacio; lo que contradice la regla necesita
trabajar mucho más para ser admitido.
Conviene
evitar la caricatura. Reducir incertidumbre no es una falla del cerebro. Un
organismo incapaz de confiar en regularidades tendría que reconsiderar
constantemente cada decisión. Tampoco todo sesgo confirmatorio implica
irracionalidad. Hay circunstancias en las que proteger una decisión frente al
ruido evita cambios inútiles. El propio estudio de Rollwage y colaboradores
señala que privilegiar información consistente podría resultar útil cuando la
evidencia nueva es distractora o engañosa. El problema aparece cuando el
mecanismo deja de discriminar entre ruido y evidencia genuinamente correctiva.
Ahí
comienza una diferencia importante entre una convicción y una idea
cristalizada. Una convicción puede sobrevivir a la crítica porque la evidencia
continúa sosteniéndola. Una idea cristalizada sobrevive porque ha desarrollado
maneras de neutralizar cualquier evidencia que la contradiga. Si alguien piensa
que “nadie ayuda sin querer algo a cambio”, la generosidad ajena puede
reinterpretarse inmediatamente como manipulación. Si cree que “todos terminan
abandonándome”, una relación estable quizá sea considerada una excepción
temporal. El sistema se vuelve extraordinariamente eficiente: cualquier
resultado confirma la misma conclusión.
Es
difícil encontrar un algoritmo digital más cómodo que ese. Por eso el
pensamiento crítico resulta bastante menos agradable de lo que suele venderse.
No consiste solamente en detectar mentiras ajenas, comprobar fuentes o señalar
las contradicciones del adversario. Eso puede hacerlo perfectamente una persona
atrapada en sus propias certezas. El pensamiento crítico empieza a ponerse
interesante cuando dirige las mismas preguntas hacia aquello que nosotros
preferiríamos que fuera cierto.
Una
pregunta útil sería: ¿qué tendría que ocurrir para que modificara esta idea? Si
la respuesta sincera es “nada”, ya tenemos información importante. La creencia
ha dejado de competir con otras explicaciones. Tiene inmunidad.
Otra
pregunta resulta todavía más reveladora: ¿aplico el mismo estándar de evidencia
a la información que confirma mis ideas que a aquella que las cuestiona? Basta
observar una discusión cotidiana para sospechar la respuesta. Frente al argumento
contrario exigimos metodología, contexto, antecedentes y posibles conflictos de
interés. Frente al dato que nos da la razón podemos conformarnos con un “yo
siempre lo he dicho”.
La
metacognición ofrece aquí una salida menos espectacular y bastante más útil:
aprender a observar el grado de confianza que concedemos a nuestros propios
pensamientos. Una conclusión puede sentirse evidente y seguir siendo revisable.
La sensación de certeza es información sobre nuestro estado mental; no funciona
como certificado de autenticidad de aquello que creemos. Precisamente porque la
confianza puede influir sobre cómo procesamos evidencia posterior, revisar
nuestra seguridad subjetiva tiene sentido antes de lanzarnos a buscar más
argumentos para defenderla.
Aquí
vuelve a aparecer el parecido con las plataformas. Cuando una red social
aprende qué queremos mirar, podemos alterar deliberadamente nuestra dieta
informativa, consultar otras fuentes y dejar de premiar determinados contenidos
con nuestra atención. Con el algoritmo mental ocurre algo parecido, podemos
buscar excepciones a nuestras propias generalizaciones, revisar ideas que
llevan años sin someterse a examen y observar qué información solemos descartar
antes de analizarla. También podemos preguntarnos qué conductas siguen
recomendándonos esas viejas reglas.
El
objetivo tampoco debería ser convertirse en alguien que duda de todo. Eso sería
cambiar una rigidez por otra. Necesitamos confiar. Necesitamos conocimientos
previos y criterios para distinguir una fuente seria de una ocurrencia. Una
mente funcional requiere estabilidad suficiente para actuar y flexibilidad
suficiente para corregirse.
El
algoritmo de la vida seguirá funcionando. Lo necesitamos para levantarnos
mañana sin tener que aprender nuevamente quiénes somos y cómo funciona todo lo
que nos rodea. La parte que merece vigilancia es otra: comprobar de vez en
cuando qué lleva años recomendándonos. Puede que algunas de esas
recomendaciones todavía sean buenas. Otras quizá sobreviven por una razón mucho
menos útil: hace demasiado tiempo que dejamos de mirar fuera de la pantalla.
Sanar
es amar.
