Predice esto, crack

No se puede predecir el futuro porque nadie es capaz de entender el presente. No se puede construir el futuro precisamente por esa misma razón.

Los Apalaches son una antigua cordillera que recorre el este de Estados Unidos y el sureste de Canadá a lo largo de unos 2.400 kilómetros, desde el estado de Alabama hasta la isla de Terranova.

Su origen está ligado a una serie de colisiones entre continentes y arcos de islas que culminaron con la formación del supercontinente Pangea. Cada choque comprimió la corteza terrestre, la plegó y la elevó, igual que una alfombra se arruga cuando la empujas desde un extremo.

La tercera de esas colisiones comenzó hace aproximadamente 470 millones de años. Son muchos años, ciertamente. Es una cifra tan enorme que cuesta asimilarla. Si pudieras viajar hacia atrás en el tiempo a razón de un año por segundo, tardarías cerca de quince años en llegar hasta aquel momento.

Si alguien hubiera observado la Tierra hace 470 millones de años, difícilmente habría podido predecir que aquellas colisiones acabarían formando una cordillera concreta, que millones de años después sería erosionada hasta adquirir las suaves colinas que hoy conocemos como los Apalaches. Sabemos que ocurrió porque miramos hacia atrás. El pasado nos da una falsa sensación de inevitabilidad.

Pero esa claridad se esfuma cuando intentamos mirar hacia delante. El futuro no existe como una película ya grabada, sino como un espacio de posibilidades que se va estrechando a medida que ocurren millones de interacciones imprevisibles.

Quienes creen que pueden predecir el futuro suelen cometer un error de perspectiva. Confunden la capacidad de explicar el pasado con la capacidad de anticipar el porvenir. La geología es un buen recordatorio de ello. Hoy podemos reconstruir con bastante precisión cómo se levantaron los Apalaches porque disponemos de las huellas finales del proceso. Pero ningún geólogo situado hace 470 millones de años habría podido deducir la forma exacta que adquiriría la cordillera cientos de millones de años después. La explicación retrospectiva es mucho más fácil que la predicción prospectiva.

No somos oráculos y las utopías son distopías

Predecir el futuro es tan estéril como tratar de moldearlo. No basta tampoco con imaginar una utopía, o cualquier otro escenario mejor al nuestro, para que este sea no solo alcanzable, sino incluso deseable.

La primera objeción es epistemológica. Una utopía es, por definición, una simplificación extrema de un sistema cuya complejidad ningún individuo puede abarcar. Para imaginar un estado futuro deseable tenemos que congelar miles de variables, ignorar millones de interacciones y asumir que conocemos los efectos de nuestras intervenciones. Es una maqueta mental de un organismo vivo. Cuanto más detallada parece, más información ha omitido.

La segunda objeción es dinámica. Los sistemas complejos no evolucionan siguiendo un plano arquitectónico. Evolucionan mediante millones de adaptaciones locales. Las ciudades no fueron diseñadas por un único urbanista. Las lenguas no fueron inventadas por un lingüista. El derecho consuetudinario, el dinero, la ciencia o internet tampoco surgieron porque alguien imaginara su forma final. Son el resultado de innumerables correcciones descentralizadas. El futuro no se descubre al final de un mapa, sino mientras se recorre el terreno. Nadie tiene ni repajolera idea de lo que pasará con la IA dentro de cinco años porque estamos en pleno proceso de recorrer el terreno. Un terreno nuevo y lleno de accidentes invisibles.

La tercera objeción es evolutiva. La evolución nunca persigue un estado perfecto. No existe una jirafa ideal hacia la que tienda la selección natural. Solo existen adaptaciones provisionales a circunstancias cambiantes. Pretender que las sociedades sí pueden perseguir un estado final perfecto equivale a atribuir a los planificadores una capacidad de conocimiento superior a la de la propia evolución.

Es cierto que la hiperstición sostiene que ciertas ficciones pueden contribuir a hacerse realidad porque coordinan expectativas y comportamientos. Eso puede ser verdad en algunos casos. Una profecía económica, una moda o una moneda funcionan parcialmente así. Pero ese mecanismo no demuestra que cualquier visión del futuro sea deseable ni que una utopía detallada sea alcanzable. También las burbujas financieras, las teorías conspirativas o los totalitarismos son hipersticiones exitosas durante un tiempo. El hecho de que una ficción movilice a la gente no dice nada sobre la calidad del mundo que produce.

Y siempre (o casi siempre) que perseguimos la visión de una persona o un grupo de ellas esta suele esconder pesadillas que no somos capaces de anticipar desde nuestro tiempo. Una utopía da por sentado muchas ideas, definiciones y etiquetas, desde «progreso» hasta «bienestar», sin contar otras muchas que son fundamentalmente porosas, lisológicas, imposibles de uniformizar para todos en todos los lugares. Antes conviene acordar muchos conceptos, y eso resulta imposible. Es un poco como tratar de responder a ese juego filosófico clásico: Si un árbol cae en un bosque y nadie está cerca para oírlo, ¿hace algún sonido?» Para empezar a responder a esa pregunta, primero debes definir «sonido»:

a) Como oscilaciones de la presión del aire.

b) Como ondas mecánicas registradas por el oído y procesadas por el cerebro.

La definición trae aparejada una respuesta totalmente diferente. Los marcos mentales, los fundamentos morales y las cosmovisiones, también. Por esa razón, también, toda utopía es necesariamente una distopía (al menos para algunos, en algún momento y en en algún lugar). Ninguna mente individual puede anticipar la inmensa red de consecuencias, compensaciones e interacciones que emerge cuando millones de personas persiguen fines diferentes. La utopía nace, así, de una confianza desmedida en la capacidad de una visión particular para ordenar una realidad que siempre es más rica, más imprevisible y más descentralizada que cualquier diseño concebido desde arriba. En ese sentido, toda utopía es también un acto de arrogancia. Presupone que alguien puede sustituir el orden espontáneo de la sociedad por un plano cuidadosamente dibujado, como si una civilización pudiera construirse del mismo modo que se proyecta un edificio.

Así que, por favor, dejemos de imaginar utopías. Y menos aún si esa utopía funciona como la zanahoria que cuelga a escasos centímetros del belfo del burro. No solo porque esa zanahoria puede resultar indigesta para algunos o porque ni siquiera todos los burros desean el mismo alimento. El verdadero problema es otro. Cuando caminamos obsesionados con una meta imaginaria, dejamos de prestar atención al terreno que pisamos. La mirada fija en el horizonte nos vuelve ciegos a las oportunidades, los aprendizajes y los desvíos fértiles que aparecen durante el trayecto. Las mejores sociedades no suelen surgir porque alguien supiera adónde había que llegar, sino porque millones de personas fueron corrigiendo el rumbo sobre la marcha.

Por consiguiente, en sistemas complejos como es el devenir social quizá el objetivo no deba consistir en acercarse a un destino, sino en mantener abierta la capacidad de corregir el rumbo. Una sociedad inteligente no es la que sabe adónde va dentro de cien años, sino la que puede detectar rápidamente sus errores y rectificarlos.

No caminamos hacia una ciudad que vemos en el horizonte. Caminamos de noche con una linterna. La inteligencia no consiste en iluminar el final del camino, sino los dos o tres metros que tenemos delante. Cada paso modifica ligeramente el paisaje, de modo que el siguiente nunca puede decidirse de antemano.

Las utopías son mapas dibujados desde un despacho. Las civilizaciones son senderos que se descubren caminando. En un sistema complejo, la mejor estrategia no es avanzar hacia una meta lejana, sino maximizar la capacidad de cambiar de dirección. El progreso no suele parecerse a una flecha. Se parece mucho más a un zigzagueo.

Sí, necesitamos un estímulo para avanzar. Pero es un error que ese estímulo sea una meta a largo plazo. Las metas a largo plazo existe, si acaso, para dejar de seguirlas en cuanto descubrimos atajo hacia otro lugar. Y ciertamente la especie humana puede llegar a obsesionarse fácilmente con las metas porque reducen la incertidumbre, que es precisamente la zanahoria que deberíamos venerar.

Precisamente por eso tampoco debemos confiar en los planes a largo plazo de la inteligencia artificial.

La IA tampoco es un oráculo

Durante años hemos asumido que los LLM serían también excelentes oráculos del futuro. Sin embargo, un estudio liderado por Peter S. Park, del MIT, sugiere que la realidad es bastante menos espectacular.

Al inscribir GPT-4 en un torneo real de pronósticos junto a cientos de participantes humanos, los investigadores comprobaron que el modelo rendía peor que el consenso de la multitud y apenas mejor que asignar probabilidades aleatorias en muchos casos.

Los LLM son extraordinarios identificando patrones en enormes cantidades de información pasada, pero la predicción exige algo distinto: razonar bajo incertidumbre genuina. Cuando se trata de estimar si estallará un conflicto, quién ganará unas elecciones o cómo evolucionará una tecnología, no existe una respuesta correcta escondida en internet esperando ser recuperada. El reto consiste en construir hipótesis sobre un futuro abierto, una tarea en la que las multitudes humanas siguen mostrando una sorprendente ventaja gracias a la diversidad de perspectivas, conocimientos y heurísticas.

Con todo, investigaciones posteriores sugieren que la combinación de múltiples modelos mejora sustancialmente la precisión, y que los mejores resultados aparecen cuando se fusionan pronósticos humanos y artificiales.

Conviene recordar, además, que el resultado tampoco convierte a los seres humanos en grandes profetas. Los torneos de predicción muestran que incluso los mejores pronosticadores cometen errores frecuentes y que muchos acontecimientos importantes siguen escapando a cualquier intento de anticipación fiable.

Así pues, el problema no reside únicamente en las limitaciones de la inteligencia artificial, sino en la naturaleza misma de la realidad. Vivimos inmersos en sistemas complejos formados por millones de agentes que interactúan entre sí, generan efectos en cascada y producen consecuencias emergentes difíciles de prever. Una innovación inesperada, una decisión política aparentemente menor, una pandemia o un cambio cultural pueden alterar de forma radical trayectorias que parecían inevitables.

El futuro no es un rompecabezas cuyas piezas estén ocultas esperando ser descubiertas, sino un proceso que se va construyendo a medida que innumerables actores modifican constantemente las reglas del juego. No hay meta, no hay camino. Tales cosas solo están en nuestras mentes. Y pueden ser profundamente limitantes. Soñar a lo grande es, paradójicamente, soñar a lo pequeño.

El sesgo de la física

La física ha ejercido una influencia extraordinaria porque ha logrado algo que pocas disciplinas consiguen. Construir modelos matemáticos lo bastante precisos como para convertirlos en tecnología. Aviones, satélites, teléfonos móviles o reactores nucleares son, en cierto sentido, teorías físicas convertidas en objetos. Ese éxito ha llevado a pensar que la naturaleza es, en esencia, un inmenso libro escrito en lenguaje matemático y que, tarde o temprano, bastará con descifrarlo por completo.

Sin embargo, la realidad es bastante más incómoda. La física no describe el universo en toda su complejidad. Describe fragmentos cuidadosamente aislados de él. Sus modelos funcionan porque simplifican el mundo hasta hacerlo matemáticamente tratable. Cuanto más limpio y controlado es un sistema, mayor es nuestra capacidad para comprenderlo y predecirlo.

El procedimiento es siempre parecido. Se realizan experimentos, se elaboran modelos matemáticos y se comprueba si sus predicciones coinciden con las observaciones. Cuando lo hacen, esos modelos permiten construir nuevas tecnologías y diseñar experimentos todavía más sofisticados, que a su vez generan modelos mejores. Es un proceso acumulativo extraordinariamente eficaz.

Pero conviene no confundir ese éxito con una comprensión completa de la realidad. La física no dispone de una teoría única que explique el universo entero. Ni siquiera comprende plenamente qué ocurre en los extremos de la naturaleza, como el interior de los agujeros negros o el mundo subatómico. Incluso allí donde sus predicciones son más precisas, estas solo funcionan porque reducen la complejidad del mundo a sistemas suficientemente simples como para poder describirlos con ecuaciones. En otras palabras, la física no ha conquistado la realidad. Ha aprendido a encontrar, dentro de ella, pequeñas islas de orden.

Ya en Scienza Nuova (1725), Giambattista Vico defendía una idea sorprendentemente actual. Comprendemos mejor aquello que nosotros mismos construimos. Por eso entendemos mejor una máquina que un ecosistema, una economía o la sociedad. Las máquinas obedecen a un diseño humano. La naturaleza, en cambio, no. Si esta intuición es correcta, conviene moderar algunas expectativas sobre una inteligencia artificial general capaz de comprender el mundo en toda su complejidad. Ni siquiera la física, la ciencia predictiva por excelencia, describe la realidad en su conjunto. Lo que hace es construir modelos muy precisos de fragmentos cuidadosamente aislados de ella.

Ahí reside la diferencia entre lo que podemos conocer con gran seguridad y lo que solo podemos conjeturar. Hay fenómenos que obedecen a regularidades extraordinariamente estables. La conservación de la energía, la equivalencia entre masa y energía o la velocidad de la luz en el vacío son ejemplos de ello. Sobre estos principios es posible construir predicciones muy fiables. Sin embargo, incluso esas predicciones dependen de modelos simplificados que aíslan unas pocas variables e ignoran muchas otras.

El sistema solar ilustra bien esta idea. Podemos predecir el movimiento de los planetas con enorme precisión porque lo tratamos, esencialmente, como un sistema gobernado por la gravedad. Pero esa precisión nace precisamente de la simplificación. El modelo deja fuera multitud de factores menores que existen en la realidad. Funciona porque la simplificación es suficiente para responder a las preguntas que nos interesan, pero no a todas las preguntas, porque no reproduce el universo con total fidelidad.

En consecuencia, muchos modelos físicos se refieren sobre todo a configuraciones experimentales artificiales y su validez está garantizada únicamente en esos contextos. Extraemos leyes mediante artefactos diseñados para cada caso. Siguiendo a Vico, comprendemos esos artefactos porque los hemos construido. El conocimiento previo permite fabricar nuevas máquinas, que a su vez posibilitan nuevos modelos, en una espiral de perfeccionamiento. No obstante, el ritmo de esta espiral parece haberse atenuado en ciertos ámbitos, como la física de altas energías, donde no se ha producido ningún descubrimiento de similar alcance desde la confirmación del bosón de Higgs en 2012.

El modelo del modelo del modelo

Como hemos visto, la física no construye la realidad, la refleja. O, con mayor precisión, refleja aquellas regiones de la realidad que admiten una formalización matemática capaz de generar predicciones necesariamente verdaderas. Y esas regiones coinciden casi siempre con dispositivos artificiales funcionando en condiciones controladas, es decir, con máquinas en su estado previsto.

Es cierto que los físicos se equivocan al elaborar modelos. Pero el conocimiento que obtienen no es una esencia provisional esperando ser demolida, como sostienen ciertas lecturas popperianas demasiado dramáticas. Lo que ocurre, más bien, es un reajuste estructural: algunas teorías pasan a entenderse como casos límite de marcos más amplios (la mecánica newtoniana dentro de la relatividad general), mientras que otras sí se abandonan (el flogisto, el éter, el modelo atómico de Bohr). El progreso no es una sucesión de derribos, sino una reorganización del mapa.

Desde Newton, la física ha avanzado en espirales desiguales. Se construyen nuevas configuraciones técnicas y, sobre ellas, se ajustan modelos matemáticos cada vez más refinados. Pero este movimiento no conduce a una imagen unificada de la naturaleza. La mayor parte de la realidad no puede modelarse sinópticamente. Solo disponemos de modelos parciales, aplicables a dominios cuidadosamente delimitados, y esos dominios no encajan en una visión holística coherente.

Basta un ejemplo: nuestra comprensión de la materia a escala de Planck no es conmensurable con nuestra comprensión de la gravitación y de los fenómenos cosmológicos. No se trata solo de una laguna técnica, sino de una fractura conceptual. Además, los modelos físicos operan, en general, sobre sistemas no complejos, es decir, sistemas previamente simplificados hasta hacerlos tratables. Desde Newton, la naturaleza ha tenido que ser domesticada experimentalmente para volverse matematizable.

El resultado es que, tras las revoluciones cuántica y relativista, los modelos que describen lo subatómico y lo cosmológico permanecen en distintos grados desconectados entre sí, arrastran problemas internos sin resolver y, en cierto sentido, son ontológicamente vacíos. No podemos comprender las entidades de esos dominios como instancias de universales del mismo modo en que comprendemos los objetos del mundo cotidiano. Sabemos calcular con ellas. No sabemos, en cambio, qué son en el mismo sentido en que sabemos qué es una mesa, una piedra o un árbol. Y esa asimetría no es anecdótica, sino estructural.

Turbulencias

La turbulencia es, en palabras de Richard Feynman, «el problema no resuelto más importante de la física clásica». Y lo inquietante es que la frase sigue teniendo vigencia. A día de hoy no disponemos de una descripción completa del fenómeno. Se cuenta que, cuando le preguntaron a Werner Heisenberg qué le preguntaría a Dios si tuviera ocasión, respondió: «Cuando me encuentre con Dios le haré dos preguntas: ¿por qué la relatividad? ¿y por qué la turbulencia? Estoy convencido de que tendrá respuesta para la primera».

La turbulencia es el movimiento de un fluido caracterizado por variaciones caóticas de presión y velocidad. Leonardo da Vinci dejó un célebre boceto donde representó los remolinos que se forman cuando un chorro de agua cae en una piscina. Desde entonces sabemos que ese patrón no es una rareza, sino una constante. Aparece en el humo que se retuerce al ascender, en los ríos, en la atmósfera, en el clima global, en los pulmones y en el sistema circulatorio. Incluso el sonido de una trompeta depende de esa transición entre flujo laminar y turbulento: el tono emerge cuando el aire deja de deslizarse dócilmente y comienza a desordenarse.

En esencia, la turbulencia surge cuando la energía que atraviesa el fluido supera la capacidad amortiguadora de su viscosidad. Si la energía cinética local rebasa ese freno interno, el flujo pierde estabilidad y se fragmenta en remolinos de múltiples escalas.

Aunque se trata de un sistema inanimado y relativamente simple (moléculas interactuando bajo leyes físicas conocidas), la turbulencia exhibe rasgos que asociamos con sistemas complejos: es irregular, irreversible en el tiempo, sensible a las condiciones iniciales, no ergódica (el promedio temporal no coincide necesariamente con el promedio estadístico) y anisótropa. A pequeña escala resulta casi violenta. En experimentos donde se ha seguido el movimiento de una partícula microscópica en agua turbulenta durante apenas cuatro milisegundos, su aceleración ha oscilado entre casi cero y valores del orden de 16.000 veces la gravedad. En ese microinstante se condensa la paradoja de que ecuaciones deterministas producen un comportamiento impredecible en la práctica.

La turbulencia es, en el fondo, una lección de humildad epistemológica. Sabemos escribir las ecuaciones que gobiernan el fluido, pero no sabemos resolverlas en su plenitud. La naturaleza, cuando se la empuja un poco, no se limita a fluir: se enreda.

De nuevo, el cerebro social

La turbulencia no solo pertenece a los fluidos. También es una buena metáfora de las sociedades. Millones de individuos interactúan continuamente, cambian de opinión, inventan, cooperan, compiten, se equivocan y rectifican. Cada decisión modifica ligeramente el entorno sobre el que se tomarán las siguientes. Igual que ocurre con un remolino, el sistema entero evoluciona a partir de innumerables interacciones locales imposibles de seguir una por una.

Por eso resulta tan ingenuo imaginar que una sola mente pueda comprender una sociedad en toda su complejidad. El conocimiento relevante no está concentrado en ningún lugar. No reside únicamente en los libros, ni en las universidades, ni en los gobiernos, ni siquiera en los modelos de inteligencia artificial entrenados con toda la información disponible. La mayor parte de ese conocimiento está distribuida entre millones de personas que poseen experiencias, incentivos, habilidades y perspectivas distintas. Además, cambia continuamente. Cada nueva interacción altera, aunque sea de forma imperceptible, el estado del sistema.

Los grupos muy homogéneos suelen olvidar esta limitación. Al compartir los mismos marcos mentales, terminan reforzando mutuamente sus puntos ciegos. La uniformidad genera una falsa sensación de comprensión. En cambio, una sociedad compuesta por individuos diversos, con conocimientos parciales y desacuerdos permanentes, posee una capacidad adaptativa mucho mayor. Ninguna persona entiende el sistema. Pero el sistema, precisamente gracias a esa diversidad, puede llegar a comprender más de sí mismo que cualquiera de sus integrantes.

Las utopías son el cáncer de este enfoque. La hiperstición que pueda derivarse de ellas deja de funcionar como una exploración colectiva del espacio de posibilidades y pasa a actuar como un mecanismo de convergencia prematura hacia un único futuro imaginado.

Esta es también la razón por la que deberíamos desconfiar de cualquier proyecto que aspire a delegar decisiones sociales fundamentales en una única inteligencia, humana o artificial. Aunque una IA hubiera leído todos los libros jamás escritos, seguiría sin acceder al lugar donde reside la mayor parte del conocimiento. Porque ese conocimiento todavía no existe. Está en todo. Y ese todo cambia y muta continuamente a una velocidad y con un grado de detalle y granulidad que ningún medio de comunicación, ni siquiera internet, es capaz de capturar.

Hace unos 470 millones de años comenzaron las colisiones que terminarían levantando los Apalaches. Hoy podemos reconstruir aquel proceso con bastante precisión porque contemplamos el resultado desde el futuro. Esa retrospectiva nos hace creer que todo parecía inevitable. Pero ningún observador situado en aquel mundo habría podido anticipar la forma exacta de aquellas montañas.

Nosotros ocupamos esa misma posición respecto al futuro. Vivimos dentro de la turbulencia, no fuera de ella. Por eso no podemos contemplar el paisaje completo, solo el pequeño fragmento que ilumina nuestra linterna. Cada paso modifica el terreno sobre el que se apoyará el siguiente.

No se puede predecir el futuro porque nadie es capaz de entender el presente. No se puede construir el futuro precisamente por esa misma razón.