En junio de 2020, tomando ventaja de una ley de Chicago que exige que las aplicaciones de transporte compartido divulguen sus precios, investigadores de la Universidad George Washington publicaron un análisis de los algoritmos utilizados por empresas emergentes de viajes compartidos como Uber y Lyft para establecer tarifas. Destacó la evidencia de que los algoritmos cobraban más a los pasajeros que vivían en edificios con poblaciones más antiguas, de bajos ingresos y menos educadas que a los que provenían de áreas prósperas, un efecto que los investigadores vincularon a la gran popularidad y, por lo tanto, a la gran demanda de paseos. -compartir en los barrios más ricos.
Uber y Lyft rechazaron los hallazgos del estudio, alegando que había fallas en la metodología. Pero fue difícilmente el primero estudiar para identificar inconsistencias preocupantes en la toma de decisiones algorítmica de las aplicaciones.
Los pasajeros no son los únicos en ser víctimas de los algoritmos de enrutamiento y fijación de precios. Uber enfrentó recientemente críticas por implementar “tarifas por adelantado” para los conductores, que aprovecha un algoritmo para calcular las tarifas por adelantado utilizando factores que no siempre favorecen a los conductores.
En el espacio de entrega, Amazon’s enrutamiento Según los informes, el sistema alienta a los conductores a tomar decisiones peligrosas en el camino en busca de ventanas de entrega más cortas. Mientras tanto, aplicaciones como DoorDash e Instacart emplean algoritmos para calcular el pago de los mensajeros, algoritmos que algunos repartidores afirman que han hecho que sea más difícil predecir y averiguar sus ganancias
Como expertos como Amos Toh, investigador sénior de Human Rights Watch que estudia los efectos de la IA y los algoritmos en el trabajo por encargo, tenga en cuenta que cuanto más opacos son los algoritmos, más reguladores y el público tienen más dificultades para responsabilizar a las empresas.
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