Naturaleza de la justicia desde una perspectiva sofisticada de algoritmos y sus resultados en las interacciones humano-máquina

Abstract

En el campo de la economía se conoce el efecto de la retaliación provocada por injusticia entre humanos, aunque no se conoce mucho acerca de los mecanismos de funcionamiento. En este trabajo proponemos que la retaliación entre humanos depende de dos supuestos: una comprensión mutua de cierto concepto de justicia y/o de la creencia que el agente con el que se está interactuando posee la facultad del libre albedrío. Realizamos un experimento contrastando las interacciones entre humanos y con un algoritmo de Machine Learning en un juego de ultimátum para poner a prueba la incidencia de estos supuestos en el efecto de retaliación. Los resultados indican una caída significativa en el efecto de retaliación cuando estos supuestos no se manifiestan, en el caso de las interacciones con Machine Learning. Estos resultados podrían tener implicancias para las empresas con procesos automatizados por algoritmos de Machine Learning. Si la empresa es trasparente con sus clientes sobre el proceso y la naturaleza del algoritmo, podría reducirse drásticamente el efecto de retaliación cuando el proceso falla o cuando el cliente siente que está siendo tratado injustamente.