Una de las funciones menos publicitadas de los estados —y una de las que, por falta de énfasis y transparencia, menos eficazmente realizan— es la de liberarnos de un porcentaje sustancial de la complejidad del mundo.

El mundo es complejo y cada individuo tiene una capacidad limitada para evaluarla, procesarla y tomar las decisiones adecuadas. ¿Es pan realmente esto que contiene una barra? ¿Estará hueco por dentro este multímetro que me ofrecen? ¿Tendrá realmente 256 GB de memoria este pincho? ¿Es adecuado el programa lectivo de esta escuela para mis críos? ¿Contiene metales pesados la pintura de este juguete?

Hay quienes piensan que, ya que toca trabajar, no está mal hacer dinero con ello. O hacer lo suficiente trabajando lo mínimo. En definitiva, lograr más con menos esfuerzo. Quienes conozcan a personas movidas por tal principio oirán de ellas mencionar —entre otros, claro— el concepto de la escalabilidad. Es escalable aquello que una vez da servicio a una persona, puede darlo también a cien, mil o un millón por el mismo esfuerzo (o similar). Un matemático diría que el rendimiento es superlineal con respecto al esfuerzo.

La economía (como realidad) es dual, como el universo de Descartes. Hay una economía real (productos y servicios que se generan e intercambian) y una nominal (números que se apuntan y borran de una serie de libros contables).

La economía (como disciplina académica) estudia la economía real, estudia la economía nominal y estudia (como Descartes) la relación entre la una y la otra. Hay posturas para todos los gustos al respecto, pero es indudable que existen relaciones bidireccionales entre ambas.

Dentro del utilitarismo se ha discutido mucho la llamada conclusión repugnante. En su versión más concisa, dice que

Para cada población con un bienestar elevado, existe una población [tal vez hipotética] con un bienestar muy bajo que es preferible a la primera [desde un punto de vista formalmente, al menos, utilitarista].

El utilitarmismo también ofrece conclusiones repugnantes que bien podrían caricaturizarse así:

Si muchísima gente odia mucho a los habitantes de X, bombardear X es preferible a no hacerlo [desde un punto de vista formalmente, de nuevo, utilitarista].

Tiene Fischer Black una teoría sobre los ciclos económicos que puede no gustar a muchos economistas. No sé hasta qué punto se la considerará una excentricidad de esas que se toleran a los genios fuera de su ámbito de especialización: recuérdese que podría decirse que Black obtuvo —aunque no lo obtuviese— el nóbel de economía por contribuciones que no tienen que ver con aquello.

De todos modos, nunca hay que negar a priori un grano de verdad en las ideas de gente muy inteligente y sabida acerca de temas sobre los que han meditado con cierta atención.

Dice Tyler Cowen aquí (a cuenta de algo que no viene al caso):

It is better to simply file the data point away and add it to your mental regressions, but not right now to get too emotional or condemnatory about it.

Esa frase resume toda una teoría —¡y una praxis!— sobre el conocimiento:

• Observas un hecho concreto.
• Modificas adecuadamente tu modelo del mundo. Necesariamente y dada la poca información que aporta un único dato, esta modificación nunca podrá ser sustancial.
• No le das más importancia.

Realmente, no hay mucho más que se pueda (o deba) hacer frente a un hecho inaudito.

La regla de Thompson para fabricantes bisoños de telescopios dice:

Es más rápido construir un telescopio con un espejo de cuatro pulgadas y luego uno de seis pulgadas que construir un telescopio de seis pulgadas.

Este y otros consejos de la misma especie —originalmente pensados en el ámbito de la informática pero que aplican mucho más allá de ella— pueden encontrarse en Programming pearls: bumper-sticker computer science de Jon Bentley.

Nudges: ya hablé de ellos.

Dark patterns, tal como los define la AI de you.com:

Los dark patterns son una técnica de diseño de interfaz intencionalmente diseada [sic] para ser difícil de entender. Esta técnica se usa para manipular al usuario para que realice una acción que no tenía en mente, como comprar un producto, descargar un programa, registrarse en un servicio, completar un formulario, etc. Los dark patterns se basan en el engaño, la manipulación o la ocultación de información para llevar al usuario a realizar algo que no tenía en mente.

En una entrada del blog de Andrew Gelman (que habla de un problema más concreto, pero que puede extenderse a otras áreas de la ciencia), se lee, con mi traducción:

[L]a divulgación de resultados médicos tiene frecuentemente dos objetivos en conflicto: 1) dar a conocer el hecho científico y 2) fomentar el comportamiento saludable, y estos objetivos pueden no estar alineados.

En medicina, claro. ¿Y en cuántas áreas más? ¿En qué grado hay que descontar las verdades científicas que nos cuentan?

Un blog con el nombre e intención del presente, no podía dejar de hacer eco de una noticia —me perdonarán por ello los lectores mejor informados— bien conocida: la quiebra del fondo Future Fund (FF en lo que sigue).

No sé si para cuando se publique esta entrada seguirá existiendo el portal del FF. Así que extraigo de él la información más relevante. El FF es un fondo filantrópico que invierte en y subvenciona proyectos encaminados a mejorar las perspectivas a largo plazo de la humanidad. Entre otros, financia proyectos dirigidos al estudio de potenciales crisis existenciales para la humanidad: la rebelión de las inteligencias artificiales, los impactos de meteoritos, el —¡cómo no!— cambio climático, etc.

Hemos vivido muchos cambios tecnológicos: pasamos de no tener ordenadores, a que no faltasen en nuestros hogares; de no tener PCs, a pasar horas y horas diarias delante de uno; de no usar Word, a no escribir de otra manera; de no tener móviles a ¡qué puedo decir!; de no tener smartphones a no poder vivir sin ellos; de no tener vídeos, a coleccionar videotecas enteras de VHS; de no conocer el concepto, a usar el microondas a diario; de conocer las redes de ordenadores por programas de divulgación a estar todo el día enganchados a una wifi; etc.

Reproduzco, traducido, un hilo sobre la moral de Olivier S. Curry aparecido aquí.

1. ¿Cuál es el problema de la Teoría de los Fundamentos Morales? (Y cómo hacer sicología de la moral correctamente.)
2. Aunque originalmente se trató exclusivamente desde el punto de vista de la moral y la filosofía, el estudio de la moral es un ámbito de estudio muy rico e interdisciplinar, en el que se cruzan la teoría de la evolución, la genética, la biología, el comportamiento animal, la sicología y la antropología.
3. Bajo esta perspectiva, no hay nada misterioso o mágico en la moral: es simplemente una colección de mecanismos biológicos y culturales para promover la cooperación.
4. Una de las propuestas más relevantes ha sido la Teoría de los Fundamentos Morales (MFT) de Jonathan Haidt.
5. La MFT argumenta que como los humanos nos enfrentamos a múltiples problemas sociales, tenemos una multiplicidad de valores morales. Que están basados en múltiples “fundamentos” a la hora de tomar decisiones morales. Entre ellos, el cuidado, la equidad, la lealtad, el respeto y la pureza.

Tengo piendiente leer el libro Deep work por culpa de estas notas.

Cuya lectura me hizo pensar en otro tema muy tangencial. Porque el libro parece estar dedicado a la importancia (¿hace falta subrayarla?) del trabajo profundo y de una serie de consejos y pŕacticas para poder llevarlo a cabo. Y ahí —¡nada menos!— se queda.

Pero es muy difícil poder realizar —quien lo probó lo sabe— cualquier tipo de actividad mínimamente asimilable al trabajo profundo inserto en las clases bajas. Existen muchas definiciones extrínsecas de clase baja, en función de la renta, del nivel de estudios, del código postal de la vivienda, etc. Pero la definición intrínseca —de nuevo, quien lo probó lo sabe— de clase baja es el ruido, los televisores a todo volumen, las vecinas que gritan, la excavadora que da marcha atrás, el perro que ladra y los de siempre que se llaman de todo de madrugada. En resumen, todo aquello que dificulta o imposibilita el trabajo profundo.