La quimera de la objetividad algorítmica: dificultades del aprendizaje automático en el desarrollo de una noción no normativa de salud - Guersenzvaig, Ariel; Casacuberta, David (IUS ET SCIENTIA, 2022)
Este ensayo explora si el aprendizaje automático, una subdisciplina de la inteligencia artificial, puede contribuir a desarrollar un acercamiento más objetivo al desarrollo y formulación de conceptos y descripciones, tomando como ejemplo el caso de la definición de salud. Para ello se aborda la teoría naturalista de la salud propuesta por Christopher Boorse y se la contrasta con una serie de posibilidades y problemas que pueden surgir al aplicar el aprendizaje automático a la formulación junto a esta teoría. En base al análisis se concluye que tanto el aprendizaje automático (tanto supervisado como no supervisado) arrastran elementos de normatividad y subjetividad que hacen inviable el desarrollo de conceptos y descripciones de manera neutra y objetiva. Esto no implica que el aprendizaje automático quede invalidado para el análisis evaluativo de la salud, sino que resalta y explicita los elementos subjetivos presentes en él.