Recientemente me encontré atrapado en la frase “cadena de custodia.”
En medicina, una muestra se recoge, se sella, se mueve y se prueba, con cada paso registrado. El objetivo es asegurar que la muestra que llega al laboratorio sea la misma que vino del paciente.
Eso suena simple, pero seguía pensando en lo que no garantiza.
Puede proteger la muestra.
No puede proteger el juicio que viene después.
Un médico puede recibir el resultado correcto y aún así interpretarlo de forma incorrecta.
Eso se siente familiar fuera de la medicina también.
Gran parte de la tecnología ahora intenta demostrar que algo es real, intocable, verificado. Los datos son auténticos. El cálculo ocurrió. La salida no fue cambiada.
Mucho de lo que estamos construyendo en OpenGradient se sitúa en ese espacio—haciendo más fácil verificar de dónde provino la información, cómo fue procesada y si ha sido alterada en el camino.
Y eso importa.
Pero después de toda la prueba, alguien aún tiene que decidir lo que significa.
Un resultado verificado puede seguir siendo malinterpretado.
Un proceso limpio puede llevar a una mala decisión.
Cuanto más pienso en ello, más sospecho que la confianza tiene dos capas muy diferentes: confianza en el proceso y confianza en el juicio que sigue.
Estamos haciendo un progreso notable en la primera.
Estoy menos seguro sobre la segunda.
A medida que los sistemas se vuelven cada vez más capaces de probar su propia corrección, ¿nos hará eso más sabios o simplemente más seguros en nuestras conclusiones?
@OpenGradient #OPG #opg $OPG
En medicina, una muestra se recoge, se sella, se mueve y se prueba, con cada paso registrado. El objetivo es asegurar que la muestra que llega al laboratorio sea la misma que vino del paciente.
Eso suena simple, pero seguía pensando en lo que no garantiza.
Puede proteger la muestra.
No puede proteger el juicio que viene después.
Un médico puede recibir el resultado correcto y aún así interpretarlo de forma incorrecta.
Eso se siente familiar fuera de la medicina también.
Gran parte de la tecnología ahora intenta demostrar que algo es real, intocable, verificado. Los datos son auténticos. El cálculo ocurrió. La salida no fue cambiada.
Mucho de lo que estamos construyendo en OpenGradient se sitúa en ese espacio—haciendo más fácil verificar de dónde provino la información, cómo fue procesada y si ha sido alterada en el camino.
Y eso importa.
Pero después de toda la prueba, alguien aún tiene que decidir lo que significa.
Un resultado verificado puede seguir siendo malinterpretado.
Un proceso limpio puede llevar a una mala decisión.
Cuanto más pienso en ello, más sospecho que la confianza tiene dos capas muy diferentes: confianza en el proceso y confianza en el juicio que sigue.
Estamos haciendo un progreso notable en la primera.
Estoy menos seguro sobre la segunda.
A medida que los sistemas se vuelven cada vez más capaces de probar su propia corrección, ¿nos hará eso más sabios o simplemente más seguros en nuestras conclusiones?
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