¿Es racional el homo economicus?

Nicolás Bernoulli

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En 1713, Nicolás Bernoulli formuló la paradoja de San Petersburgo, que se puede resumir así:

Sea el siguiente juego: se lanza una moneda al aire. Si sale cara, usted recibe 2€. Si sale cruz, se vuelve a tirar. Si sale cara, usted recibe 4€. Si sale cruz, se vuelve a tirar. Y así sucesivamente. En cada tirada, el premio se multiplica por 2. ¿Cuánto estaría usted dispuesto a pagar para participar en el juego?

La probabilidad de ganar 2€ es 0,5; la de ganar 4€ es 0,25; la de ganar 2^k€ es 2^-k. La esperanza matemática del juego se obtiene multiplicando los valores obtenidos por sus probabilidades y sumando. Luego la esperanza matemática de la ganancia que se podría obtener jugando a ese juego es:

Los chinos y la inteligencia artificial

Wolfgang von Goethe

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Los medios de comunicación se han hecho eco de un avance reciente que ha tenido lugar entre los LLM (grandes modelos de lenguaje), las aplicaciones de moda en el campo de la Inteligencia Artificial, que en los últimos dos años han dado lugar a grandes exageraciones, sospechas de estancamiento y acusaciones de gastos excesivos de energía y agua.

Este último avance lo ha conseguido una empresa china, DeepSeek, que ha saltado a la primera línea porque compite con éxito con las grandes empresas del ramo, OpenAI (que construyó ChatGPT y GPT4) y Google (con GEMINI), pero a un coste menor.

Hay ahora muchas herramientas de este tipo, pero las dos mencionadas en el párrafo anterior (GEMINI y GPT4) proporcionaban las mejores prestaciones, a costa de ser las más caras. Su código es secreto, propiedad de las dos empresas (Google y OpenAI) y los usuarios no pueden modificarlo. Al lado de ellas, han surgido otras, con código abierto, lo que permite adaptarlo a cada usuario, pero con prestaciones menores.

¿Se puede asignar probabilidad a cualquier cosa?

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En el artículo anterior hablé del libro Radical Uncertainty: Decision Making Beyond the Numbers de Mervyn King y John Kay. El libro, escrito por dos economistas británicos de prestigio, arremete contra el mal uso de la estadística y el cálculo de probabilidades en campos donde no siempre son aplicables, como la historia, la economía y el derecho. Veamos algunos casos:

• ¿Qué quiere decir si se afirma que el Real Madrid tiene un 90% de probabilidades de ganar el próximo partido? Una posible interpretación es que, si el partido se repitiera cien veces, con los mismos jugadores y las mismas condiciones meteorológicas y el mismo árbitro, el Real Madrid ganaría 90 veces, y empataría o perdería las otras diez. Pero el partido se va a jugar una sola vez. ¿Tiene sentido hablar de probabilidades? No, porque no hay datos de frecuencias en que apoyarse. Lo que esa frase quiere decir es que la persona que habla cree que ganará el Real Madrid. Nada más. Es una probabilidad subjetiva. Milton Friedman escribió: Podemos suponer que cualquier persona asignará probabilidades a cualquier suceso concebible. (Price Theory, 1962).

Riesgo frente a Incertidumbre

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He leído el libro Radical Uncertainty: Decision Making Beyond the Numbers de Mervyn King & John Kay. Como su título indica, habla de la incertidumbre radical. ¿Qué es la incertidumbre? Su definición es sencilla: cualquier conocimiento inseguro. Pero hay dos tipos de incertidumbre:

·         Riesgo: Incertidumbre medible o resoluble. Se puede aplicar el cálculo de probabilidades. Ejemplo: el resultado del juego de la ruleta o de la lotería. Los problemas de este tipo pueden llamarse rompecabezas. Los fenómenos de este tipo son estacionarios (sus propiedades no cambian con el tiempo).

·         Incertidumbre radical: Incertidumbre no medible. Surge cuando hay obscuridad, ignorancia, vaguedad, ambigüedad, problemas mal definidos, falta de información. No se puede describir mediante el cálculo de probabilidades. Los problemas de este tipo pueden llamarse misterios. Los fenómenos de este tipo no suelen ser estacionarios.