Incidentes Asociados
Los ministros se han mostrado indignados tras la presentación del primer mapa de las turberas británicas generado por IA, solo para ser desmentido exhaustivamente por los habitantes de las zonas.
Los residentes locales han denunciado que la IA de vanguardia del gobierno ha confundido la turba de primera calidad con piedra y muros, los bosques con turberas degradadas, e incluso ha pasado por alto ejemplos bien conocidos del artículo auténtico.
Las inexactitudes se observan en todo el país, desde Devon hasta Shropshire y el Distrito de los Lagos. La tecnología incluso confundió un bosque, del que William Shakespeare escribió por primera vez, con una turbera de primera calidad.
Esto ha llevado a los expertos en IA a advertir que el gobierno debe proceder con mucha más cautela en su enfoque precipitado hacia la nueva tecnología y adoptar el viejo lema de "basura que entra, basura que sale".
El mapa de turberas fue publicado con bombos y platillos por el Departamento de Medio Ambiente, Alimentación y Asuntos Rurales (Defra) a principios de este mes, en medio de grandilocuentes afirmaciones de que el aprendizaje automático había sido capaz, por primera vez, de identificar todas las áreas de turberas del país con una precisión del 95 %.
Se aclamó como una nueva forma de utilizar la IA para proporcionar una herramienta vital que podría ayudar a los responsables políticos a combatir la erosión de la turba, reducir el riesgo de inundaciones y priorizar la financiación para restaurar las zonas degradadas que contribuyen al calentamiento global.
También contenía una advertencia más aleccionadora: el 80% de las turberas de Inglaterra se encontraban en estado seco y degradado, y requerían atención urgente para combatir la amenaza del calentamiento global.
La publicidad en torno al nuevo mapa fue suficiente para que muchos agricultores y conservacionistas examinaran las turberas en sus zonas locales. El mapa permitía a los espectadores ampliar la imagen en tan solo diez metros cuadrados.
Pero, en lugar de asombrarse, quedaron desconcertados por zonas que conocían bien y que estaban claramente mal identificadas.
Entre los desconcertados se encontraba Cat Frampton, ganadera de ganado vacuno y ovino orgánico en Dartmoor, quien desde hace tiempo ha estado interesada en preservar las turberas en su granja de 40 hectáreas.
"Hice lo que siempre se hace y amplíé mi terreno", dijo. Hay un terreno empinado junto a mi casa, con suelo rocoso y arena, pero el mapa mostraba que estaba cubierto de turba. Luego, busqué otras zonas y era igual.
El mapa mostraba 87 cm de turba degradada (https://www.thetimes.com/article/chelsea-flower-show-2025-peat-g3cdhz6bc) justo encima de Haytor, que tiene enormes masas de roca que sobresalen del suelo, algunos de los lugares más emblemáticos de Dartmoor.
Frampton comentó que luego activó un filtro para mostrar la turba "desnuda" y pudo detectar líneas de supuestos depósitos exactamente en los mismos lugares donde los mapas reales mostraban muros de piedra seca, setos e incluso árboles.
"Todo estaba completamente equivocado", afirmó.
Frampton añadió que el problema no era solo un esfuerzo desperdiciado, sino que las decisiones políticas se tomarían basándose en información inexacta.
En un lugar como En el Parque Nacional de Dartmoor, es necesario saber dónde proteger y dónde financiar, pero no se puede hacer con información errónea.
Frampton no fue el único en identificar problemas. A trescientos kilómetros de distancia, Tim Ashton, agricultor de Soulton Hall, cerca de Wem, Shropshire, descubrió que el bosque de campanillas de Soulton, que inspiró la obra de Shakespeare Como gustéis, estaba catalogado como turba de primera calidad, mientras que un campo de 16 hectáreas que él sabía que era turba degradada no figuraba en la lista.
"A nivel de políticas públicas, esto es simplemente inútil", declaró. Agricultores de Dorset, el Distrito de los Lagos y otras partes del país también reportaron problemas, mientras que la Unión Nacional de Agricultores afirmó haber recibido muchos comentarios de sus miembros sobre los problemas.
David Exwood, vicepresidente de la NFU, declaró: Contar con datos de referencia precisos es esencial para que este mapa guíe políticas eficaces de protección de las turberas, a la vez que apoya la producción sostenible de alimentos.
Sin métodos fiables de recopilación de datos, los agricultores no pueden confiar en las futuras políticas de gestión de tierras.
Lily-belle Sweet, investigadora en el uso del aprendizaje automático para la ciencia ambiental en el Centro Helmholtz de Investigación Ambiental de Leipzig, explicó que los problemas surgieron porque la IA no contaba con suficientes puntos de datos "reales" sobre la turba en el terreno para "aprender" con precisión.
Añadió que esto permitió que la máquina identificara erróneamente los datos espaciales que analizaba y que no se realizaron suficientes comprobaciones en tiempo real para detectar los errores y corregirlos.
La moraleja es que, a menos que se trabaje directamente sobre el terreno con las personas afectadas por los datos, se acabará perdiendo tiempo y dinero, lo que garantizará su precisión.
Joseph Hillier, director de análisis de Natural England, afirmó: «Si bien esta es la mejor herramienta que tenemos para comprender la ubicación y las características de la turba en todo el país, debería utilizarse junto con la verificación in situ al tomar decisiones sobre nuestras turberas a nivel local».