DULCINEA DEL TRUE CRIME II — Expediente deducción
De la inteligencia artificial que resolvió el crimen que nadie había cometido
Nuevos casos, mismas personas
Don Justo Severo Recio había aprendido, en los meses posteriores al cierre del cuaderno verde, una lección que aplicaba con disciplina casi monástica: antes de actuar, esperar veinticuatro horas. No era una regla que hubiera escuchado en ningún episodio de Inés. Era una regla que se había inventado él mismo, a partir de la evidencia empírica de que el noventa por ciento de sus conclusiones anteriores habrían muerto solas si les hubiera dado un día de margen antes de llamar a alguien.
La regla funcionaba bien. Hasta que llegó la aplicación.
Se la recomendó, sin querer, el propio Modesto. En una de sus llamadas semanales —porque ahora hablaban una vez por semana, de cosas normales, a veces ni siquiera de criminología— Modesto mencionó de pasada que estaba investigando un fenómeno nuevo para un episodio: aplicaciones que afirmaban poder detectar mentiras analizando el rostro de una persona en vídeo. Microexpresiones, las llamaban. Contracciones musculares involuntarias que, según la aplicación, traicionaban al mentiroso por mucho que controlara sus palabras.
—Es una pseudociencia con muy buen marketing —dijo Modesto—. La idea de las microexpresiones tiene una base real en investigación de los años setenta, pero la generalización de que se puede automatizar y aplicar a cualquier vídeo para detectar mentiras no tiene ningún respaldo científico serio. Inés me ha mandado quince artículos diciendo que esto es básicamente lectura de posos de café con interfaz bonita.
Don Justo escuchó esto, asintió con la solemnidad de quien está completamente de acuerdo y esa misma noche se descargó la aplicación.
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De la junta de propietarios y del ascensor
La comunidad del número catorce había celebrado dos semanas antes una junta extraordinaria por videoconferencia —innovación que Darío, el portero, había propuesto y que había tenido una acogida desigual entre los vecinos de más edad— para decidir si se reparaba el ascensor con la empresa de toda la vida o se cambiaba a una más barata que había hecho una oferta agresiva.
La votación había sido reñida. La empresa nueva ganó por dos votos. Tres días después, el ascensor se quedó atascado entre el segundo y el tercero durante cuarenta minutos con la señora Pilancho dentro, que salió bien pero indignada, y la comunidad volvió a reunirse para decidir si daban marcha atrás.
Don Justo, que tenía acceso a la grabación de la primera videoconferencia porque Darío la había guardado por si hacía falta consultar algún acuerdo, tuvo una idea.
La aplicación analizaba vídeo. La videoconferencia era vídeo. Si alguien había votado por la empresa barata sabiendo que era mala, mintiendo sobre sus razones para preferirla —quizá un interés oculto, quizá un favor a algún cuñado del sector—, la aplicación lo detectaría.
Pasó la grabación completa, cuarenta y dos minutos, fragmento por fragmento. La aplicación generaba, para cada persona y cada intervención, un porcentaje de probabilidad de engaño. Don Justo lo anotó todo en una libreta nueva —no el cuaderno verde, que seguía en el cajón; una libreta distinta, de tapas azules, que se había comprado «para cosas puntuales», lo cual ya era en sí mismo una señal que él no supo leer.
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De los cuatro sospechosos
Los resultados fueron, según la aplicación, contundentes.
Abundio Merino: 78% probabilidad de engaño al justificar su voto por «precio razonable». Posible interés no declarado.
Pilar Escudero: 81% probabilidad de engaño al decir que no conocía a nadie de la empresa nueva. Expresión facial inconsistente.
Encarna Prados: 65% probabilidad de engaño en intervención sobre el presupuesto. Posible desconocimiento del tema más que ocultación.
Anselmo Cardozo, invitado por ser antiguo vecino y experto en mantenimiento: 88% probabilidad de engaño al recomendar la empresa nueva «por experiencia previa».
Don Justo se quedó mirando la lista durante un buen rato.
Cuatro vecinos. Ochenta y ocho por ciento el más alto. Una recomendación «por experiencia previa» que ahora, vista a la luz del porcentaje, parecía sospechosa. Don Justo recordó, vagamente, que el cuñado de Anselmo trabajaba en el sector de los ascensores. ¿O era el yerno? Tendría que comprobarlo.
Durante unos minutos, sintió la vieja sensación. La sensación de las furgonetas, de los párquines, de los mapas con puntos rojos. La sensación de que había encontrado algo que los demás no habían visto. Era una sensación agradable y don Justo, que en los últimos meses había aprendido a desconfiar precisamente de las sensaciones agradables relacionadas con encontrar cosas que los demás no habían visto, hizo algo que el don Justo de hacía un año no habría hecho.
Esperó las veinticuatro horas.
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De lo que dijo Inés cuando se lo contó
No esperó sólo. Llamó a Inés.
No para que confirmara sus sospechas —eso es lo que habría hecho el don Justo de hacía un año, buscar la fuente que validara la conclusión ya tomada—, sino porque tenía, según sus propias palabras, «un resultado que no sabía cómo interpretar y prefería no interpretarlo solo».
Inés escuchó la explicación completa: la aplicación, la videoconferencia, los porcentajes, Anselmo y el cuñado o yerno del sector de los ascensores.
—Don Justo, voy a explicarle por qué esto no funciona y le voy a pedir que preste atención porque es importante no solo para este caso sino para una cantidad enorme de cosas que va a encontrarse a partir de ahora.
—La idea de que existen microexpresiones —contracciones musculares faciales muy breves, de fracciones de segundo, que pueden estar relacionadas con emociones que la persona intenta ocultar— tiene un origen real en la investigación de Paul Ekman en los años setenta. Hasta ahí, ciencia legítima, con matices y debates, pero ciencia. Lo que ha ocurrido después es que esa idea se ha simplificado, comercializado y automatizado hasta convertirla en algo que la evidencia científica no respalda: que un algoritmo, mirando un vídeo, puede decirte con un porcentaje de fiabilidad si una persona miente.
—Esto se llama, en criminología y en ciencia forense, pseudociencia con apariencia técnica. Y es peligrosa precisamente porque tiene apariencia técnica. Un porcentaje, una cifra exacta, genera una sensación de objetividad que no se corresponde con la fiabilidad real del método. La gente confía más en «78% de probabilidad de engaño» que en «a mí esa persona me dio mala espina», aunque ambas afirmaciones tengan, en este caso, el mismo valor probatorio: ninguno.
Don Justo escuchaba con la libreta azul cerrada sobre la mesa.
—Hay algo más y es lo que más me preocupa —continuó Inés—. Este tipo de aplicaciones está empezando a usarse de manera informal en contextos donde las consecuencias son reales: procesos de selección de personal, disputas familiares y sí, también juntas de vecinos. Alguien analiza un vídeo, obtiene un porcentaje, y ese porcentaje empieza a circular como si fuera un dato. Y una vez que circula, es muy difícil deshacerlo, porque tiene la forma de un dato, aunque no lo sea.
—Si usted hubiera compartido esos porcentajes con la comunidad, ¿qué cree que habría pasado con Anselmo Cardozo, que por lo que me cuenta es un hombre de ochenta y dos años que lleva yendo a esas juntas más tiempo que casi nadie?
Don Justo no contestó enseguida.
—Le habrían mirado distinto —dijo finalmente—. Aunque no se lo dijeran. Le habrían mirado distinto.
—Sí —dijo Inés—. Y un 88% que no significa nada habría hecho más daño a un hombre de ochenta y dos años que cualquier porcentaje verdadero que pudiera existir sobre cualquier cosa.
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Del cuñado, que en realidad era el yerno, y de la explicación más aburrida del mundo
Don Justo desinstaló la aplicación esa misma noche. No lo anotó en ningún cuaderno, ni verde ni azul, pero sí hizo una cosa: llamó a Anselmo Cardozo al día siguiente con la excusa de preguntarle por el ascensor y en la conversación, sin que pareciera un interrogatorio porque don Justo ya sabía cómo evitar que sus conversaciones parecieran interrogatorios, le preguntó por qué había recomendado la empresa nueva.
—Porque la conozco —dijo Anselmo, con la misma naturalidad de siempre—. Mi yerno trabajó allí dos años, de comercial. Me contó que el material que usan es bueno, lo que pasa es que cobran menos porque son una empresa pequeña que está empezando y necesita clientes para hacerse un nombre. Por eso lo dije: que el precio bajo no significa necesariamente que sea peor, a veces significa que están empezando.
El yerno. No el cuñado. Y la recomendación de Anselmo no escondía ningún interés oculto: escondía, como mucho, el deseo natural de un hombre mayor de que la información de su yerno, que él consideraba valiosa, fuera tenida en cuenta por sus vecinos.
El ascensor, por cierto, se había averiado por un fallo del cableado eléctrico del edificio, no relacionado con la empresa nueva ni con la antigua. Lo arregló un electricista en una tarde. La comunidad decidió, en la siguiente junta, mantener a la empresa nueva, con Anselmo votando exactamente igual que la primera vez, sin que el ochenta y ocho por ciento de nada hubiera tenido jamás la menor relación con la verdad.
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Esa noche, don Justo cogió la libreta azul —la de «cosas puntuales»— y la guardó en el mismo cajón que el cuaderno verde. No la tiró. Pero la cerró y la puso debajo del cuaderno verde, no al lado.
Cancerbero, que ya tenía catorce años y dormía dieciocho horas en lugar de dieciséis, no se inmutó.
Don Justo pensó que la diferencia entre la persona que había sido hacía un año y la persona que era ahora no era que ya no tuviera ideas equivocadas. Las seguía teniendo. La diferencia era que ahora, antes de actuar sobre una idea equivocada, hacía una llamada. Y esperaba veinticuatro horas. Y a veces eso era suficiente para que el ochenta y ocho por ciento de nada se convirtiera, simplemente, en el yerno de Anselmo, que trabajó dos años de comercial en una empresa de ascensores.
Las herramientas de «detección de mentiras» basadas en análisis de microexpresiones por inteligencia artificial carecen de validación científica suficiente para su uso en contextos con consecuencias reales (laborales, judiciales, familiares o comunitarios). La investigación académica sobre microexpresiones existe, pero su aplicación automatizada para determinar veracidad no cuenta con respaldo de la comunidad científica forense. Un porcentaje generado por un algoritmo no es un dato objetivo: es una estimación de fiabilidad desconocida que puede causar daño reputacional real a personas reales.
No son casos. Son personas.
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Esta obra es el resultado del trabajo creativo de sus autores. Para determinadas tareas de apoyo —como la organización de información, la estructuración de materiales y la asistencia en procesos de edición— se han empleado herramientas de inteligencia artificial. No obstante, la concepción, autoría, criterio y responsabilidad sobre los contenidos pertenecen exclusivamente a los autores humanos.
