El problema potencial con la puntuación de seguridad: los números no lo son todo

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Twitter y otras redes sociales donde los fanáticos de Tesla tienden a pasar el rato están llenas de puntuaciones de seguridad de Tesla. La idea es que los puntajes (probablemente con algunas mejoras) se usarán para determinar qué tan riesgoso es la conducción de una persona y luego se usarán para determinar qué tarifas se le debe cobrar a un conductor. Si bien eso aún no está sucediendo, las puntuaciones ahora se utilizan para determinar quién puede participar en el programa FSD Beta a través de “The Button”.

En otro artículo, abordé las preocupaciones de privacidad, pero también quería abordar un problema más práctico con este y otros esquemas de monitoreo de seguros: un intento de cuantificar algo que es inherentemente cualitativo. En otras palabras, tratar de reducir la información compleja (las muchas, muchas decisiones que toma un conductor en una semana) a un número de uno, dos o tres dígitos no logra capturar un contexto importante que algo como un historial de conducción puede capturar mejor. El resultado es un número sin contexto.

Para ser justos, algunos de los mayores éxitos de la humanidad fueron el resultado de hacer esto a propósito

Realmente no se puede culpar a Tesla por hacer esto, porque la cultura y la ciencia occidentales lo hacen todo el tiempo, y por muy buenas razones.

Como señala el filósofo Philip Goff en Error de Galileo, las cosas subjetivas y las experiencias profundamente ligadas a nuestra conciencia son muy difíciles de analizar. Podríamos debatir interminablemente como en El partido de fútbol de los filósofos (una parodia de Monty Python), pero como civilización, realmente necesitábamos sumar puntos y hacer avances. Goff sabía que el pensamiento científico no podía analizar cosas que solo experimentamos en nuestra conciencia, y mucho menos cuestiones profundas de espiritualidad o metafísica.

Galileo redujo intencionalmente el enfoque de la ciencia a las cosas que podrían cuantificarse (cosas como tamaño, forma, posición, movimiento) para que pudiéramos ponernos manos a la obra y resolver problemas. La revolución científica que siguió nos dio de todo, desde computadoras hasta viajes espaciales limitados, pero nadie pensó realmente que las cosas que podían cuantificarse eran las únicas cosas que importaban. La idea era simplemente guardar ese tipo de preguntas para más tarde para que pudiéramos hacer la mierda.

Hoy en día, casi nadie que sea un jugador serio en el mundo de la física realmente piensa que las partículas son puntos sin tamaño o que realmente hubo una singularidad al comienzo del universo. La verdad sea dicha, realmente no sabemos qué son las partículas, pero hemos hecho muchas cosas grandiosas al omitir ese tipo de preguntas y solo enfocándonos en lo que hacen para que podamos hacer que las partículas hagan cosas útiles.

Llevando esto demasiado lejos

El problema hoy es que estamos llevando esta filosofía de cuantificación mucho más allá de lo que Galileo alguna vez pretendió. Las cosas subjetivas, las cosas que solo experimentamos en nuestra conciencia, las preguntas espirituales y lo metafísico no son tonterías que deban ignorarse o convertirse de alguna manera en números en los que podamos hacer matemáticas.

¿Quieres un ejemplo en la comunidad de Tesla? Pensemos en el memes de comparación que han estado flotando desde el anuncio del Tesla Roadster 2.

Un meme común de “Roadster vs”. Uso legítimo, comentario.

En teoría, todos los números son ciertos. Nadie discute eso. Pero, veamos otra comparación con números que son 100% precisos:

Incluso si eres un fan acérrimo de Tesla, probablemente estés viendo cuál es el problema ahora. Sí, es completamente cierto que el Toyota Previa 1996 tiene mejores especificaciones en esta comparación. El Previa se puede comprar por 3 mil dólares y viene con un refrigerador, más asientos, más techos corredizos y más limpiaparabrisas. Además, ¡puedes comprar uno HOY!

Pero estamos perdiendo un contexto importante con estos números, ¿no es así? Un vehículo es un transportista familiar eficiente, y comprar algo del siglo pasado es algo que haría para ahorrar dinero. El Roadster está destinado a competir con superdeportivos e hipercoches, no con minivans viejas con 300.000 millas. Las diferencias modestas en las especificaciones tal vez sean importantes para otras personas, pero para otras se trata de la marca, el automóvil es caro / exclusivo (el hecho de que el Bugatti cueste $ 3 millones será una ventaja para algunos compradores que solo lo están comprando para mostrar lo rico que es. son), o las miradas.

Los números honestos y precisos son excelentes, pero no son suficientes cuando se trata de automóviles porque hay otros factores que no se pueden convertir en números y comparar directamente.

Por qué la puntuación de seguridad apesta

El Safety Score comete un error similar.

Sí, los datos que recopila probablemente tengan una precisión cercana al 100%. La computadora puede determinar qué es un evento de frenado brusco, qué tan cerca está de los autos frente a él y muchas otras cosas. Incluso puede haber una buena correlación entre hacer ciertas cosas en la carretera y meterse en accidentes que respalden la elección de números de Tesla.

El problema es que estos números están en gran parte divorciados del contexto. ¿El evento de frenado brusco fue causado por la aceleración excesiva del conductor en una situación que requiere un frenado brusco (mala conducción)? ¿O algún idiota se detuvo frente al conductor, que luego tuvo que frenar con fuerza para evitar una colisión (un ejemplo de buena conducción)?

Y todo esto es antes de que consideremos los antecedentes reales de conducción de las personas que obtienen estos puntajes. Si una persona tiene cero multas, cero colisiones y cero reclamaciones en su historial, es un conductor seguro. No puede tomar una muestra de sus datos de conducción sin contexto, asignarle una puntuación baja y luego decir que esa persona debería pagar más por el seguro. Se supone que las tarifas del seguro se basan en el riesgo de pagar las reclamaciones, y un historial de no reclamaciones ni multas es suficiente.

Con un accidente por culpa, es indiscutible que ocurrió algo inseguro. No se necesita un matemático, un algoritmo o una red neuronal artificial para ver que un automóvil o automóviles se estrellaron. Después de un accidente, un investigador debe realizar una serie de juicios cualitativos para determinar quién tuvo la culpa.

Cuando se trata de multas, obtiene información que primero fue juzgada por varios humanos (un policía, un juez, etc.) antes de que se contara como una infracción. El oficial de policía tuvo que observar algún comportamiento de conducción y observar la totalidad de las circunstancias antes de decidir que ocurrió una violación cualitativa de la ley. Luego, un juez puede examinar el caso y decidir si realmente fue una violación. Después de todo, la policía no va a la facultad de derecho, por lo que el acusado tiene la oportunidad de que alguien que sí lo revise revise la situación.

Si se trata de un accidente grave, nadie es encarcelado porque algunos números se aplastaron y resultaron malos. Un jurado de pares obtiene toda la información que permite la ley, y luego hace un juicio cualitativo basado en todo el contexto, y no solo mira ciegamente un número proporcionado por una computadora.

Por lo tanto, es justo usar el historial de este tipo de cosas para juzgar la seguridad de un conductor, porque el contexto se consideró, a veces varias veces, en cada paso.

Basura dentro basura fuera

Como cualquier cosa que involucre computadoras, la idea de “basura adentro, basura afuera” se aplica aquí. Los números recopilados por una computadora sin contexto son un sustituto muy pobre de mejores datos que tienen en cuenta ese contexto en cada paso.

Las computadoras, la ciencia y los números han hecho cosas asombrosas por la civilización humana, pero no podemos olvidar que algunos números no cuentan toda la historia.

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