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Por qué YouTube bloqueó video de ajedrez por incitar al odio

Antonio Radić es un jugador de ajedrez de Croacia y presentador de uno de los canales de YouTube más populares del mundo sobre este deporte, con más de un millón de suscriptores.

Por lo mismo, sorprendió que en junio de 2020, mientras entrevistaba al gran maestro Hikaru Nakamura, la transmisión se cortara de manera repentina.

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Lo más escandaloso del video fue una discusión sobre la defensa india del rey, la popular jugada de apertura el juego.

Sin embargo, según la historia que recoge Wired, el video fue removido por incluir contenido “dañino y peligroso”. Radić, en tanto, fue bloqueado durante 24 horas por violar las pautas de la comunidad de YouTube.

Qué es lo que ocurrió

Un tablero con las piezas de ajedrez caídas
Unsplash

YouTube se limitó a señalar que la eliminación del video había sido un error.

Sin embargo, un estudio de la Universidad Carnegie Mellon sugiere que el incidente refleja las deficiencias que aún tienen los programas de inteligencia artificial diseñados para detectar discursos de odio o desinformación.

Ashique KhudaBukhsh, un científico especializado en inteligencia artificial y jugador de ajedrez, quiso averiguar si el algoritmo de YouTube confundió la jerga de este deporte con discursos de odio.

De esta forma, los investigadores quisieron probar que el uso de palabras como “negras”, “blancas” o “ataque” podrían tener diferentes significados, dependiendo del contexto, especialmente en el ajedrez.

Entrenó dos versiones de un modelo de lenguaje llamado BERT, una con mensajes del sitio web racista de extrema derecha Stormfront y la otra con datos de Twitter.

Probaron ambos algoritmos con el texto y los comentarios de 8,818 videos de ajedrez, y descubrieron las dos versiones de BERT marcaron alrededor del 1 por ciento como discurso de odio.

Sin embargo, más del 80 por ciento de los casos se trató de falsos positivos. Leídos en el contexto del ajedrez, decir que las blancas atacan a las negras, no sería un lenguaje racista.

“Sin un humano al tanto, confiar en las predicciones de los clasificadores estándar en las discusiones de ajedrez puede ser engañoso”, afirmó KhudaBukhsh.

Rodrigo Orellana
Ex escritor de Digital Trends en Español
Twitter, Facebook, Instagram, WhatsApp, Telegram, criptomonedas, metaverso, son algunos de los temas que aborda el periodista…
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Estamos en la recta final de 2021 y eso significa que comienza la temporada de rankings, y uno de los primeros que nos llega es el de YouTube. La plataforma de video en streaming comparte cuáles han sido los clips más vistos este año en varios territorios, entre ellos España y Estados Unidos.

En el caso de EEUU hay un claro ganador. Se trata del youtuber Jimmy Donaldson, mejor conocido como MrBeast. Si bien Donaldson se ha hecho mucho más popular en las últimas semanas por una versión aterradoramente realista de El juego del calamar que acumula casi 130 millones de visitas, ha sido otro video suyo el que más personas han visto en Estados Unidos.

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Quizá no todas las personas sean partidarias de las autofotos, pero estas podrían tener un mejor uso, ya que un grupo de científicos diseñó un método que permite saber si una persona desarrollaría la enfermedad de Parkinson mediante en análisis de videos tipo selfie.

Este método se basa en el estudio de las microexpresiones faciales obtenidas a partir de clips proporcionados por las personas en un sitio web destinado a ello. A los usuarios se les pidió grabarse con tres expresiones (sonrisa, sorpresa y enojo) y una neutral. Luego, un algoritmo de aprendizaje automático analizó el movimiento de los músculos de la cara y lo comparó con datos conocidos.

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