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Ordenadores, Economía, Socialismo

¿El Big Data y la inteligencia artificial acabarán con la Escuela Austríaca de Economía?

Los nuevos avances científicos comprometen el teorema sobre la imposibilidad del socialismo

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El debate sobre la imposibilidad del socialismo nació con el artículo de Ludwig von Mises “El Cálculo Económico en la Comunidad Socialista”, escrito en 1920. Durante las dos décadas siguientes, teóricos socialistas intentaron rebatir sin éxito sus argumentos.

Uno de sus discípulos españoles, Jesús Huerta de Soto, ha profundizado sobre la cuestión en su enjundioso libro Socialismo, cálculo económico y función empresarial. La idea subyacente en ambos casos es que ninguna persona, ministerio o Estado, es capaz de anticipar las necesidades del mercado. O sea, de predecir con exactitud en qué lugar los disfuncionamientos que este produce van a generar nuevas oportunidades de negocio.

Para los liberales ortodoxos y más recientemente para los anarcocapitalistas, “El socialismo, entendido como propiedad pública de los medios de producción, elimina la posibilidad de generar el conocimiento necesario para que la economía funcione”. De hecho, según esta escuela de pensamiento, las intervenciones del Estado, no hacen más que provocar enormes problemas de coordinación a todos los niveles de la sociedad, lo que a la larga se traduce en pobreza y hambruna.

Los efectos perniciosos del socialismo consisten básicamente en que al impedir el libre ejercicio de la función empresarial (o acción humana) se está bloqueando la posibilidad de coordinación social y, aún peor, la generación y uso de informaciones imprescindibles en el sistema económico. El gobierno (socialista) pretende sustituir los planes individuales por un plan general, pero carece de la información necesaria para ello.

Sin remitirnos a los ejemplos clásicos de principios del siglo pasado en la extinta Unión Soviética; los ejemplos de Venezuela y Cuba, están hoy ahí para demostrar la justeza de estos análisis. Pero, a pesar de los desastres pasados y presentes, los ingenieros sociales no cejan en su empeño de querer organizar las sociedades humanas por su propio bien.

Todo el aparato teórico que confluye en el llamado teorema de la “imposibilidad del socialismo”, puede resumirse en cuatro puntos fundamentales:

  1. El enorme volumen de información necesario no puede ser gestionado por la mente de una única persona o comité en un tiempo limitado;
  2. La información necesaria es de carácter subjetivo y está dispersa en la mente de muchos individuos y además tiene un carácter tácito, no articulable.
  3. En cualquier caso, el carácter dinámico de los procesos económicos, impide que el gobernante disponga de información que aún no ha sido creada.
  4. Finalmente, el propio carácter coactivo de la intervención en el sistema económico distorsiona, corrompe, dificulta o simplemente imposibilita la generación y transmisión de la información necesaria.

Hasta hora los esfuerzos de los economistas clásicos para desmontar estas ideas no ha sido muy brillantes y fue el propio von Mises y luego Hayek Hayek (Camino de Servidumbre y La Fatal Arrogancia) los que rebatieron a sus principales teóricos, como las soluciones propuestas por Lange y Lerner en 1908, quienes imaginaron un súper ministerio de la Planificación, disponiendo de antemano de toda la información necesaria para atribuir los recursos necesarios a la sociedad en el momento preciso.

Como hemos visto más arriba, para Hayek y von Mises, la información que necesita el órgano central es de carácter subjetiva, está dispersa en las mentes de millones de personas, es generalmente práctica, y no es expresable de manera formal o articulable, es decir, la persona ni siquiera puede ser capaz de transmitirla. Lange toma la información como «dada», es decir, conocida previamente por el órgano de planificación central, cuando la esencia del problema que planteaban von Mises y Hayek era justamente cómo este órgano se hacía de esa información en un principio. Pero ¿y si los avances informáticos, en particular el Big Data, asociado a la capacidad de cálculo de los futuros ordenadores cuánticos y a la inteligencia artificial, permiten la modelización y la anticipación que son necesarias al Estado para organizar los recursos?

En primer lugar, significaría que Ludwig von Mises y sus discípulos se equivocaron, y que, por tanto, otra organización social diferente más eficaz y racional que capitalismo es posible. Por supuesto, no en lo inmediato, pero confiamos en la infinita capacidad de los grupos de influencia y los ingenieros sociales del futuro para apropiase de este saber para conducir a la humanidad hacia el “mejor de los mundos posibles”.

Las bases de macrodatos conciernen hoy todos los dominios de la actividad humana (meteorología, la genómica, la conectómica, las complejas simulaciones de procesos físicos y las investigaciones relacionadas con los procesos biológicos y ambientales, etc.). Su volumen ha ido creciendo a lo largo de los años. Por ejemplo, se estima que el mundo almacenó unos 5 zettabytes de estos datos en 2014. Este proceso no hace más que amplificarse a cada minuto con la recolección masiva de información procedente de los motores de búsqueda, de los sensores inalámbricos, los dispositivos móviles, del constante crecimiento de los históricos de aplicaciones (por ejemplo, de los logs), las cámaras (sistemas de teledetección), los micrófonos y lectores de identificación por radiofrecuencia entre otros. La capacidad tecnológica per cápita a nivel mundial para almacenar datos se dobla aproximadamente cada cuarenta meses desde los años ochenta, sólo en 2012 cada día fueron creados cerca de 2,5 trillones de bytes de datos, sin equivocarnos podemos suponer que esta cantidad no ha disminuido. Es más, cálculos conservadores estiman a 40 zettabytes los datos que serán generados en 2020.

Si hasta ahora los científicos encuentran límites para modelizar todo este volumen de información debido principalmente la falta de potencia de cálculo de los ordenadores existentes, la emergencia de los ordenadores cuánticos podría resolver el problema. En el futuro, el incipiente análisis de datos, utilizados por la asociación de diferentes variables bajo la premisa de la causalidad, empleados de manera casi artesanal por los sistemas de ventas cruzadas en los comercios electrónicos, podría llegar más lejos anticipando todas las informaciones “de carácter subjetivo, tácito”, dispersas en la mente de muchos consumidores.

Lo mismo ocurre con la técnica de la Minería de datos (data mining) que tiene como objetivo encontrar comportamientos predictivos combinando métodos estadísticos y de aprendizaje automático con almacenamiento en bases de datos. Por su parte, la agrupación (clustering), una variante del data mining, ya permite dividir grandes grupos de individuos en grupos más pequeños de los cuales no conocíamos su parecido antes del análisis. Su propósito es encontrar similitudes entre estos grupos, y el descubrimiento de nuevos conociendo cuáles son las cualidades que lo definen. Por último, teniendo en cuenta que gran parte de los datos generados por las personas son textos, como e-mails, búsquedas web o contenidos, el análisis de texto (text analytics) ya permite extraer información de estos datos modelando temas para predecir las palabras que va a utilizarse en la continuación del asunto tratado.

La apuesta cuántica y la inteligencia artificial

La investigación en ese campo de las grandes potencias avanza a pasos de gigante, los chinos, los rusos y por supuesto, los norteamericanos invierten masivamente para crear esas nuevas máquinas que serán capaces de predecir, no sólo los fenómenos meteorológicos sino también los comportamientos humanos. En una reciente entrevista ‘Le pari quantique de Thierry Breton’, concedida al semanario francés Le Point, Thierry Breton, presidente de la compañía Atos, presentaba a la prensa un simulador de nueva generación, que imita la manera de funcionar de un ordenador cuántico a 40 qubits (o sea, una velocidad de 2 potencia 40); una máquina que de existir, sería capaz de encontrar instantáneamente un dato preciso en medio de esa marea de zettabytes existentes en la actualidad. De más está decir que esa misma tarea llevaría miles de horas de cálculo a un ordenador actual.

Pero las aplicaciones de los macrodatos ya están entre nosotros, y sus usos cotidianos prueban que muy pronto, las inteligencias artificiales, serán capaces de procesar y aprender de todo ese amas informativo, para predecir los comportamientos de los seres humanos, a veces sin quererlo, tal y como ocurrió cuando twiter permitió seguir con precisión al Ministerio de la Salud Pública el avance de la epidemia de Chicunguña en Martinica. No cabe duda que muy pronto las inteligencias artificiales serán capaces de “anticipar y disponer de una información que aún no ha sido creada”, modificando sobre la marcha, varias opciones posibles luego de que surjan las mismas.

Tal es el caso de la start-up francesa Aid, capaz (cruzando los datos de la compañía de transportes, hoteleros y otros) de predecir con exactitud los hábitos de los turistas italianos que visitan París. De esta manera, los comercios y tiendas en los que entrarán pueden optimizar sus ventas proponiendo productos adaptados a sus gustos. Muy pronto, modelizando la información genética podrán predecirse con exactitud la aparición de tumores y los ordenadores cuánticos podrán organizar el tráfico de todo el planeta.

En conclusión, la revolución cuántica que se avecina, no sólo va a hacer tambalear la Escuela Austriaca de Economía, sino todo el mundo en que vivimos de manera inimaginable.


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