¿Qué pasa si dirigimos una sociedad no basada en el mercado sino en evidencia?

Después de la exitosa campaña Brexit, Dominic Cummings, el entonces director de campaña de Vote Leave, publicó una serie de publicaciones en el blog que describen cómo se llevó a cabo la campaña y cuáles eran sus planes para un servicio civil exitoso.
¿Pronto será posible dibujar un plano de nuestra sociedad futura? Viktoriya / Shutterstock.com

Después de la exitosa campaña Brexit, Dominic Cummings, el entonces director de campaña de Vote Leave, publicó una serie de publicaciones en el blog que describen cómo se llevó a cabo la campaña y cuáles eran sus planes para un servicio civil exitoso. El último de estos mensajes fue lanzado en junio 26 2019, justo antes de convertirse en el asesor especial del actual primer ministro, Boris Johnson. La idea esta publicación Resucita es una promesa en las políticas públicas que ha muerto desde los 1970: el uso de métodos científicos (basados ​​en el conocimiento) para guiar las decisiones políticas.

En lo que parece ser la versión de política pública de Cumming, un grupo de élite de administradores capacitados en las disciplinas del pensamiento puro - matemáticos y filósofos - dirigía la sociedad basándose en la evidencia. Los puntos de datos recopilados se utilizarían para crear una simulación de máquina (a menudo denominada modelo). Los encargados de formular políticas podrían entonces probar las simulaciones con políticas hipotéticas (“¿y si las drogas fueran legales?”) Y, de acuerdo con los resultados, ajustar las políticas públicas.

Una versión cibernética completa de la política económica fue defendida, pero no practicada, en la Unión Soviética por economistas ganadores de premios nobel. Leonid Kantorovich y matemático e informático Victor Glushkov. Ellos hipotetizado la posibilidad de llevar las cosas un paso más allá: lograr que las máquinas identifiquen qué acciones tomar para alcanzar resultados óptimos. Es decir, los encargados de formular políticas deberían decidir qué es lo que buscan lograr ("maximizar la producción de mantequilla") y las máquinas elaborarían la política de cómo asignar recursos para lograr esto.

Fuera de la Unión Soviética, este tipo de pensamiento se promulgó con Proyecto Cybersyn, un esfuerzo realizado por el consultor de gestión Stafford Beer en los 1970 para el gobierno de Chile bajo el entonces presidente, Salvador Allende, para ayudar a administrar la economía (el proyecto fue desmantelado tras el golpe de estado del general Augusto Pinochet).

Aunque Cybersyn nunca estuvo completamente operativa, se apresuró a usarse para ayudar a romper una de las huelgas antigubernamentales más grandes, que fue instigada por un sindicato de derecha. La visión de Beer es mucho más descentralizada y democrática que su contraparte soviética, pero aún se encuentra dentro de la misma línea de pensamiento.

Como ya habrá evaluado, la visión cibernética tiende a ubicarse de manera segura a la izquierda del espectro político.

Al mercado

Sentado en el lado opuesto de la visión cibernética, uno encontrará a los padres de la economía liberal moderna, Ludwig von Mises y Friedrich von Hayek. Sus argumentos, tomados de manera más amplia, consideran imposible el sueño cibernético. desde una perspectiva computacional, ya sea por no ser capaz de modelar el mundo de manera eficiente o por no tener señales apropiadas para evaluar la calidad de las soluciones.

Argumentaron que otro mecanismo que existe dentro del mundo real (en su caso, el mercado) necesita hacer el trabajo pesado, proporcionando una señal, que, en el caso de los bienes y servicios, son los precios. Para ellos, una buena política no es la que establece qué pasos deben tomarse hacia una solución, sino que se enfoca más en establecer un tipo de "juego" con los incentivos y castigos correctos. Esto básicamente deja espacio para una política pública real que se puede resumir como "privatizar todo, crear una arena competitiva, dejar que el mercado resuelva los problemas".

Dejar todas las decisiones políticas reales en el mercado ha sido una idea de derecha muy tradicional (al menos posterior a 1980). Esto plantea la pregunta de por qué alguien que asesora al gobierno actual del Reino Unido incluso está discutiendo conceptos que no están basados ​​únicamente en el mercado. En su última publicación, Cummings lamenta la incapacidad del estado británico para hacer modelos serios. Esto parece una gran contradicción: ¿no debería ser capaz el mercado de resolver todo?

Vale la pena mencionar que las concepciones de los métodos de planificación difieren mucho entre los pensadores individuales; incluso hay defensores de mercados socialistas a la izquierda. Aunque existe una clara división entre la izquierda y la derecha, en términos de política de partidos real, parece que la idea de alguna planificación ha sido parcialmente aceptada (de alguna manera a regañadientes) por la derecha histórica durante algún tiempo.

¿Qué pasa si dirigimos una sociedad no basada en el mercado sino en evidencia?
Señales de mercado. Tony Stock / Shutterstock.com

AI y políticas públicas

Entonces, ¿el progreso en la IA y el aumento masivo (concurrente) en el poder computacional y la disponibilidad de datos nos permiten eludir los argumentos liberales? Yo diría que sí, pero solo parcialmente. Uno puede imaginar fácilmente una solución en la que se utilicen los últimos métodos de IA para afectar la política directamente. Es bastante plausible que uno pueda planificar y volver a planificar millones de productos y servicios a diario, encontrar el conjunto óptimo de acciones para ayudar a abordar las enfermedades sociales y, en general, impulsar un futuro mejor en general.

Sin embargo, esto no es trivial: entregar modelos causales conducir simulaciones es extremadamente difícil, requiere una gran experiencia y solo se puede hacer en una capacidad limitada. Además de esto, los métodos actuales de IA carecen de un concepto de "sentido común". Un modelo creado con una tarea específica en mente podría ser capaz de optimizar para dicha tarea, pero es propenso a generar efectos secundarios no deseados. Por ejemplo, una fábrica optimizada para IA que tiene como objetivo optimizar la producción lo hará sin preocuparse por el medio ambiente.

Pero la madre de todos los problemas en IA es que muchos de los algoritmos de planificación probabilística más modernos no son estables sin un ajuste humano excesivo, debido a una serie de razones que están más allá del alcance de este artículo. En la práctica, esto significa que fuera de la planificación tradicional y directa (como la programación lineal), obtener valor de la inteligencia artificial moderna requiere una gran experiencia humana. Por el momento, esto se encuentra principalmente en laboratorios privados de investigación de IA y algunos departamentos universitarios. Cualquier intento serio de crear un estado cibernético necesitaría recursos humanos significativos para avanzar hacia el proyecto y algunos avances algorítmicos adicionales.

Desafortunadamente, las implementaciones actuales de IA en las políticas públicas no se adhieren a las ideas anteriores. Parece que la IA se despliega principalmente solo para tareas predictivas simples ("¿la persona X cometerá el crimen Y en el futuro?"). Por esta razón, los organismos públicos son la búsqueda de esta tecnología cada vez más inútil. Pero las innovaciones tecnológicas casi siempre experimentan una serie de fallas antes de encontrar su ritmo, por lo que esperamos que la IA finalmente se implemente correctamente.

Volver a Brexit

¿Qué tiene que ver Brexit con todo esto? Tengo entendido que Brexit (de acuerdo con Cummings) es necesario para ayudar a interrumpir el servicio civil lo suficiente como para permitir su reconstrucción. Entonces sería posible implementar soluciones serias de políticas públicas de IA (que es otro nombre para la planificación científica). Por lo tanto, el estado británico desplegaría proyectos que pueden modelar el futuro, con máquinas o servidores públicos que prueben el modelo en busca de caminos dorados.

Lo que es realmente sorprendente, en mi opinión, es que tales propuestas no provienen de la amplia izquierda política (aunque, por supuesto, hay Extremadamente interesante toma el tema de científico planificar) - pero desde la derecha. Esto podría implicar el uso de inteligencia artificial para acelerar la agenda del mercado libre al hacer preguntas como "cuál es la mejor propaganda para producir a fin de que todos participen con el aumento de la edad de pensión estatal a 95, privatizando todos los servicios públicos y haciendo que la gente acepte una prohibición de la inmigración?

Toda esta charla sobre IA podría ser una pista falsa: las políticas más tradicionales del partido derechista Brexit son simplemente una intensificación de un agenda de desregulación, aunque de nuevo las señales son mezclado. Alternativamente, podría darse el caso de que haya una división entre los conservadores de una nación y los vendedores gratuitos en todos los ámbitos.

Es difícil imaginar que la UE permita la planificación directa (va en contra de la mayoría de los principios del mercado interno), pero es igualmente difícil imaginar que Gran Bretaña después del Brexit haga lo mismo. La mayoría de las instituciones ven el mercado como la única forma legítima de organización.

Pero algunas grietas en el consenso parecen estar apareciendo. Quizás podamos terminar en una posición en la que se busque activamente la planificación activa del uso de la IA hacia una "buena sociedad".La conversación

Sobre el Autor

Spyros Samothrakis, profesor de análisis y ciencia de datos, Universidad de Essex

Este artículo se republica de La conversación bajo una licencia Creative Commons. Leer el articulo original.

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