Ciudadanos de Primera y Segunda clase segun el control con «Gemelos Digitales»

Un sistema de gemelos digitales podría facilitar mecanismos de clasificación de ciudadanos si se utilizara con ese propósito. Sin embargo, el hecho de que exista la tecnología no implica que los Estados necesariamente la empleen para crear categorías de ciudadanía. Ese resultado dependerá de las leyes, los controles institucionales, la transparencia y las decisiones políticas.

Desde esa perspectiva, el análisis podría desarrollarse así:

Del ciudadano al «puntaje»

Un gemelo digital busca representar digitalmente a una persona o a una población mediante grandes volúmenes de datos. Si el Estado logra integrar información sobre educación, salud, empleo, impuestos, antecedentes administrativos, consumo de servicios públicos e incluso comportamiento digital, podría construir un perfil extremadamente detallado de cada individuo.

El siguiente paso tecnológico sería calcular indicadores sobre cada ciudadano, por ejemplo:

• cuánto aporta económicamente;
• cuánto consume de recursos públicos;
• cuál es su nivel educativo;
• cuál es su riesgo sanitario;
• cuál es su productividad;
• cuál es su «probabilidad» de requerir asistencia estatal.

Individualmente, estos indicadores pueden tener fines administrativos legítimos. El dilema aparece cuando comienzan a combinarse para producir una valoración global de la persona.

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La aparición de categorías ciudadanas

Sin necesidad de declarar oficialmente ciudadanos «de primera» o «de segunda», un sistema podría terminar generando diferencias de trato.

Por ejemplo, si los algoritmos concluyen que determinadas personas:

• generan mayor riqueza,
• pagan más impuestos,
• tienen mayor nivel educativo,
• presentan menor riesgo económico,

el sistema podría priorizarlas para determinados beneficios, inversiones o servicios.

En sentido inverso, quienes aparezcan como:

• económicamente improductivos,
• altamente dependientes del Estado,
• con baja inserción laboral,

podrían ser considerados de menor prioridad administrativa.

Aunque jurídicamente todos conservarían los mismos derechos, en la práctica existiría una jerarquización basada en datos.

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El riesgo de medir el valor de una persona

Aquí aparece uno de los mayores problemas morales.

Una democracia reconoce que todas las personas poseen igual dignidad y los mismos derechos fundamentales, independientemente de su riqueza, productividad o nivel educativo.

Un algoritmo, en cambio, puede tender a valorar aquello que puede medir.

Y lo que puede medir suele ser:

• ingresos;
• productividad;
• consumo;
• rendimiento;
• utilización de servicios;
• indicadores estadísticos.

Pero existen dimensiones humanas que difícilmente puedan cuantificarse:

• solidaridad;
• creatividad;
• compromiso comunitario;
• cuidado de familiares;
• participación social;
• cultura;
• empatía.

Existe entonces el riesgo de confundir el valor económico de una persona con su valor como ciudadano.

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El precedente del scoring social

Uno de los antecedentes más citados en estos debates es el llamado sistema de crédito social desarrollado en distintas formas por China. Aunque suele describirse de manera simplificada en el debate público, ilustra la preocupación de que sistemas de datos puedan influir en el acceso a determinados servicios o generar consecuencias por ciertos comportamientos. Los detalles y el alcance real varían según la región y el programa específico, por lo que no constituye un modelo único ni directamente comparable con cualquier iniciativa de gemelos digitales.

La preocupación ética es que una evaluación algorítmica termine condicionando oportunidades y trato diferenciado.

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Una sociedad estratificada por algoritmos

Si los modelos predictivos se vuelven suficientemente influyentes, podría emerger una nueva forma de estratificación social.

No basada únicamente en el dinero.

Sino en una combinación de variables como:

• productividad;
• riesgo;
• historial administrativo;
• educación;
• salud;
• estabilidad laboral;
• comportamiento estadístico.

Cada ciudadano tendría una especie de perfil permanente.

El peligro consiste en que ese perfil deje de describir a la persona para comenzar a definirla.

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El problema de las profecías autocumplidas

Existe además un fenómeno conocido en ciencias sociales como profecía autocumplida.

Si un algoritmo predice que una persona tiene alta probabilidad de:

• abandonar la escuela,
• quedar desempleada,
• cometer fraude,
• depender de asistencia estatal,

el Estado podría destinar menos recursos o ejercer mayor vigilancia sobre ella.

Esa intervención podría aumentar precisamente la probabilidad del resultado que el algoritmo anticipó.

Así, la predicción termina influyendo en la realidad que pretendía describir.

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¿Quién decide qué significa «aportar a la sociedad»?

Este es probablemente el interrogante más importante.

Si el valor de un ciudadano se midiera por su aporte social, primero habría que responder:

• ¿vale más quien paga más impuestos?
• ¿vale más quien genera empleo?
• ¿vale más quien cuida a sus hijos?
• ¿vale más quien realiza trabajo voluntario?
• ¿vale más quien produce conocimiento?
• ¿vale más un jubilado que trabajó cuarenta años?
• ¿vale menos una persona con discapacidad?
• ¿vale menos quien atraviesa un período de desempleo?

Estas preguntas muestran que el concepto de «aporte» no es solo técnico, sino profundamente ético y político.