Imperfect Match (Spanish Version)

by Ellie Haberl; illustrated by Stuart Sachs

Spanish translation by Paloma Peters and William McDonald, edited by Lorena Jaime.

Lucy sacó la carpeta azul del cajón llena de perfiles de perros potenciales para adopción. Miró más allá del escritorio a la pareja y sus dos hijos pequeños.
 
–¡Ah, aquí está su perro!
 
Ella con una gran sonrisa, juntó las manos, y dijo:  ¡Parece que se llevarán a Buttercup, un golden retriever de cabello rubio! Ella es la mascota perfecta para su familia.
 
Pero, por dentro, Lucy estaba enojada. Había estado trabajando en el refugio de adopción de mascotas todo el verano. Empezó a ver una tendencia. Mientras entregaba el archivo azul a los niños, pensaba:¿Otro golden retriever?
 
Lucy amaba a los animales. Cuando era niña, ponía fotos de hámsters, gatos, y pájaros por las paredes de la casa cada vez que quería convencer a su familia de que necesitaba otra mascota. Sus padres le pusieron un alto cuando encontraron una imagen de diminutos erizos pegada a sus cepillos de dientes. 
 
–¡No vamos a tener un erizo!– exclamó su madre.
 
Lucy todavía recordaba el día en que descubrió que la mayoría de los refugios tienen que matar a los animales que no son adoptados dentro de un plazo de tiempo determinado. Se tiró en la cama de su mamá, quejándose: –¡No! ¡Tenemos que rescatarlos!–
 
Esa tarde, su mamá la llevó al refugio para elegir al perro que irían a adoptar. En cuanto vio a Mac, sintió como si le hubieran envuelto los hombros con una enorme manta de lana. Mac se acurrucó en su regazo y acarició su cara con la pata. Fue sencillo. Era amor.
 
Ahora, como estudiante del segundo año de secundaria, Lucy era la presidenta del club pre-veterinario de su escuela. En el verano, trabajaba en el refugio de mascotas, ayudando a los animales a encontrar a sus nuevos dueños. Le encantaba el trabajo, pero a veces era difícil trabajar en un refugio que seguía la norma de matar a los animales no adoptados.
 
El diciembre pasado, los dueños del refugio, Rebecca y Mario Thornton, llegaron a la oficina con una laptop nueva para Lucy. "¡Taaraaan!" Rebecca colocó la laptop en el escritorio enfrente de Lucy y exclamó:"¡Esto es todo! 
 
Este es el software oficial que descifra la perfecta compatibilidad entre posibles dueños y mascotas para una Perfecta adopción, y ha sido el sistema ganador en todo el país. Hizo una reverencia a Lucy como si ella fuera la reina del refugio. El entusiasmo de Rebecca le resultaba molesto.
 
"¿Wow, en serio?" Lucy hizo su mejor esfuerzo en mostrar entusiasmo a Rebecca. “¿En toda la tierra? ¿El reino, incluso? ¿Ya ha sido probado con los seres humildes? Quiero decir, ¿hemos intentado usarlo para unir  mascotas reales con personas reales? Lucy, como miembro del club de robótica desde hacía mucho tiempo, sabía lo complejo que tendría que ser el programa y dudaba  un poco de los argumentos  de Rebecca.
 
Mario se arrodilló, buscando el mejor lugar para enchufar el cargador. 
 
El equipo que construyó el programa utilizó un método de  aprendizaje automático e inteligencia artificial (IA) capaz de  predecir cuál es el animal más adecuado para una familia. Para construir este modelo se han tomando datos de cientos de dueños y su satisfacción reportada con sus mascotas. Estos  datos de entrenamiento  produjeron un modelo que esencialmente puede usar esta información para predecir cuál mascota  encajará mejor con una familia. De hecho, creemos que tiene el potencial de reducir la necesidad de refugios. Es decir,  las personas ya no devolverán mascotas o abandonarán mascotas si son una buena opción para ellos.
 
-Ah!, respondió Lucy, así que es como un sitio de citas para mascotas, sólo que las personas nunca llegan a ver las opciones. La computadora decide.
 
-Exactamente. Incluso suena como un sitio de citas. Se llama PerfectMatch.
 Mario encendió la computadora para iniciar el programa para hacer una demostración rápida.
 
Lucy estaba pensando en la primera vez que sostuvo a su perro Mac. No podía imaginar que  este  Modelo sería capaz de predecir la conexión amorosa que sentía.
 
Pasaron semanas  y Lucy disfrutó usando el programa. No fue hasta la tercera o cuarta semana que notó un patrón. Diego, un compañero programador que era su mejor amigo del club de robótica, visitó el refugio una noche y llevó helado para Lucy. Ella le compartió su observación. 
 
Aquí está el artefacto -dijo Lucy-  tengo este presentimiento, algunas razas son seleccionadas  una y otra vez. Y otras nunca son seleccionadas. Creo que hay algo raro. He notado que las mascotas con discapacidades nunca son elegidas y siento que he regalado más golden retrievers que los todos los golden retrievers que hay en el planeta, o al menos mil millones de ellos.
 
A Diego le encantaba la forma en que Lucy exageraba todo. Siempre usaba frases como “un millón de millones de millones.” 
 
Lucy añadió: 
 
– La semana pasada, durante la reunión del club de robótica, comencé a investigar un poco sobre la forma en que funciona PerfectMatch. Noté que el modelo toma en cuenta ciertas variables más que otras, como el color del pelo. ¿No crees que es una métrica terrible para la elección  de una mascota? Nadie en los billones de personas dice, “Amo mi mascota porque tiene pelo dorado.” Además, ¡el modelo nunca elige perros grandes para familias que viven en apartamentos! Tal vez la familia viva cerca de un parque donde el perro pueda correr y esas familias  ¡quieren un perro grande! El modelo debería ser mas abierto e incluir estas opciones.
 
De repente, Lucy escuchó a Mac ladrar fuera de la puerta. A menudo venía a acompañarla y ella lo dejaba correr afuera por un tiempo antes de entrar. 
 
–Pienso en la forma en que Mac hubiera sido descrito en los datos antes de encontrarlo. Ladraba todo el tiempo cuando lo adopté, en realidad ¡sólo necesitaba de un mejor entrenador!
 
Diego añadió:  entiendo lo que dices. Cuando observo el modelo, puedo ver que está dando más valor a la raza que a la personalidad. Entonces, los retrievers pueden ser elegidos con más frecuencia que otros perros también tranquilos, pero que son de una raza diferente.
 
Ahora Mac estaba acurrucado en el regazo de Lucy. Le enojó tanto imaginar que no habría sido seleccionada para  él. 
 
Lucy continuó:
 
–Y aquí hay otro detalle, Diego. ¡Sé que menos personas adoptan perros con discapacidades como primera opción! Así que tal vez haya una menor cantidad de información sobre estos perros en los datos de entrenamiento del modelo original. O quizás  los datos de entrenamiento se basan más en los dueños que han devuelto perros con discapacidades. Esto es evidencia anecdótica, por supuesto, pero Mac es ciego de un ojo y lo preferí por mucho a otros perros que conozco con una visión perfecta, rió Lucy.
 
Diego añadió: Y ahí lo tienes, Mac es la combinación perfecta que te hace feliz, pero el modelo de IA que estamos viendo ahora probablemente habría recomendado un labrador rubio con visión 20/20 porque los dueños de mascotas que reportaron su experiencia con mascotas eran una muestra parcial.
 
Lucy continuó:
–Pero Mario, el modelo está entrenado por cientos de familias. Debería ser mucho  mejor cierto? ¿Por qué está sucediendo eso tan extraño?
 
Diego respondió:  
 
–Supongo que la muestra no es lo suficientemente amplia o diversa. Con tan sólo un ejemplo, puedo ver que los datos de entrenamiento se tomaron principalmente de barrios suburbanos donde las casas más grandes y los perros grandes son más comunes, así que eso probablemente es lo que está limitando las recomendaciones para otras familias.
 
Lucy levantó su cuchara.
 
 –Ok. Este es  mi plan. Comamos el resto de este bote de helado y luego escribamos sobre lo que está pasando y lo presentaremos a Mario y Rebecca.  Dejaremos  de usar el PerfectMatch.
 
– Y tal vez ¿ofrecer un modelo más completo mediante el uso de datos de entrenamiento más inclusivos? preguntó Diego.
 
–¡Sí, exactamente! Es el patrón de los datos de entrenamiento lo que está produciendo un modelo limitado. Podemos ayudar a mejorar el modelo descubriendo la forma en que éste patrón estableció estos datos. Luego usando una muestra más equitativa para un nuevo modelo. Tal vez PerfectMatch compre nuestro modelo para mejorar su negocio o podamos hacer que el programa sea de código abierto para que más mascotas sean compatibles con más familias. ¡Piensa en todos esos animales que están esperando una familia! Apuesto a que hay millones.
 
Esta vez Lucy y Diego sintieron que su exageración estaba bastante precisa. Y ambos sonrieron.
 

Developed by AI Ethics Project 2022. 
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Citation: Foster, E. (2020). Imperfect Match.  V.1.0.Illustrated by S. Sachs.  In B. Dalton and T. Yeh (Eds.), AI Stories Series.
Acknowledgement: This work is supported by National Science Foundation Stem+C Award #1934151  to T. Yeh, S. Forsyth and B. Dalton, University of Colorado Boulder.