Durante un breve periodo a partir de la década de 1870, la economía estuvo a punto de convertirse en una auténtica ciencia de la acción humana. Carl Menger en Viena, William Stanley Jevons en Inglaterra y Léon Walras en Lausana redescubrieron, de forma independiente, lo que los escolásticos españoles solo habían vislumbrado siglos antes: el valor no es inherente a los objetos, forjado con el sudor del trabajo ni dictado por el coste; el valor es subjetivo, existe y surge en la mente de los individuos que actúan y se enfrentan a la escasez; individuos que eligen, en el límite, entre medios escasos y deseos infinitos.
Lo que comenzó como un gran avance en la comprensión del valor subjetivo se fue transformando poco a poco en algo distinto. A través de la síntesis neoclásica y la obsesión de mediados de siglo por el formalismo, la economía se fue convirtiendo en una disciplina centrada ante todo en los números, recelosa de la teoría (a menos que se disfrazara de matemáticas) y embriagada por la medición. «Dejemos que los datos hablen», dicen los econometristas, como si los datos tuvieran voz propia: las cifras necesitan interpretación; las estadísticas necesitan una visión de la acción humana que subyace a ellas. Sin esa base, nos dicen poco sobre un mundo moldeado por la incertidumbre, el cambio constante y la imaginación emprendedora.
Desde la revolución marginal hasta la revolución de la credibilidad, los economistas recopilaron conjuntos de datos cada vez mayores, realizaron regresiones con especificaciones más complejas y «descubrieron» cada vez más relaciones económicas. Cuanto más sofisticado era el trabajo empírico, menos comprendíamos la empresa en la que se embarcaban. Así, la disciplina económica pasó décadas persiguiendo la respetabilidad empírica: una «envidia de la física».
«La corriente marginalista de Jevons», afirma Tyler Cowen, profesor de la Universidad George Mason, en un nuevo libro breve pero provocador sobre la revolución marginal, titulado The Marginal Revolution: Rise and Decline, and the Pending AI Revolution, «contenía las semillas de su propia destrucción».
Es bien sabido que los victorianos estaban obsesionados con la medición, y figuras como Galton, Pearson o Fisher son leyendas indiscutibles en el campo de la estadística. Cowen resume adecuadamente el mundo intelectual en el que surgieron las creaciones de Jevons, Walras y Menger:
…todo ese periodo histórico fue testigo tanto del auge del marginalismo como del auge de las técnicas cuantitativas y estadísticas en la economía y las demás ciencias sociales. (pág. 45)
Y Jevons, concretamente:
Si nos fijamos en la introducción de La teoría de la economía política, la primera página se dedica a esbozar la idea marginalista. Inmediatamente después, Jevons dedica varias páginas a defender la cuantificación y la unidad de las ciencias sociales y mecánicas. Para Jevons, La teoría de la economía política era en realidad un llamamiento a dos revoluciones distintas, no solo a lo que hoy llamamos la revolución marginal, sino también a una revolución cuantitativa y estadística. (p. 47)
No era inevitable que la disciplina de la economía tomara este rumbo. Cowen hace hincapié en la cuantificación y matematización implícitas en la versión de marginalismo de Jevons, al menos en contraposición a la corriente de Menger. Con un toque de ironía moderna, Cowen publicó un libro complementario sobre IA junto con La Revolución Marginal, que se pregunta por qué la disciplina económica finalmente siguió a Jevons y no a Menger. Me han dicho que la obsesión de Jevons por los datos y las mediciones de, por ejemplo, el clima, marcaron la diferencia: «El enfoque de Menger no incluía el promedioismo, por lo que no podía generar la dinámica de autodestrucción que hace interesante la historia de Jevons», afirma el LLM.
Quizás eso resultó obvio en retrospectiva, pero durante una generación, aproximadamente, después de que los revolucionarios marginales publicaran sus escritos, la distinción no era tan clara. John Maynard Keynes también, al criticar a los economistas marginalistas, se refirió a ellos como «clásicos», y, aún antes, como muestra Cowen en el libro, la recepción de sus logros fue, en el mejor de los casos, tibia. Incluso en la década de 1930, Mises seguía considerando que las diferencias entre los revolucionarios eran cuestiones de terminología y énfasis, no diferencias fundamentales. En Problemas epistemológicos de la economía, Mises escribió:
En la economía subjetivista moderna se ha convertido en habitual distinguir varias escuelas… Estas tres corrientes de pensamiento solo difieren en la forma de expresar la misma idea fundamental, y se diferencian más por su terminología y por las peculiaridades de su exposición que por el fondo de sus enseñanzas.
Fue solo más tarde, en la época de la Nationalökonomie de Mises (que posteriormente se convertiría en Acción humana), cuando reconoció debidamente las diferencias entre los marginalismos de Jevons y Menger. Tras otra guerra mundial y una revolución keynesiana, el distintivo estilo austriaco de la economía quedó tan relegado que cualquier atisbo de respeto que los antiguos métodos misesianos y mengerianos pudieran haber tenido alguna vez, ya era demasiado tarde. La economía empírica, cuantitativa, estadística y con escasa base teórica de Samuelson y otros ya imperaba.
Cowen expone lo que, en retrospectiva, parece bastante obvio: «Los modelos de lenguaje grande (LLM) no incorporan ‘teoría’; no valoran la teoría ni elaboran predicciones para ponerlas a prueba. Dejan que sus algoritmos «construyan la ‘teoría’ por nosotros». El software arroja un resultado; no sabes qué ha hecho, no puedes determinar ni comprender qué datos han provocado que el resultado se muestre de esta manera. El ordenador dice que no.
Los datos pueden describir lo que ocurrió, pero solo una teoría sólida explica el porqué, y los LLM no tienen ninguna.
Las IA destacan en el reconocimiento de patrones, la detección de correlaciones y la predicción fuera de muestra a partir de vastos conjuntos de datos; no deducen la imposibilidad del cálculo económico bajo el socialismo, el poder de coordinación de los precios de mercado bajo la propiedad privada, ni por qué el dinero fiduciario da lugar a ciclos de auge y caída o a todo tipo de esquemas de financiarización improductivos.
«¿Qué papel se supone que debe desempeñar la microeconomía intuitiva en un sistema así?», pregunta Cowen casi al final del libro. Se priorizan los macrodatos, la flexibilidad de estimación y la predicción fuera de la muestra, no la concordancia con lo que un economista, incluso uno brillante, espera o siquiera es capaz de comprender. Nos estamos volviendo obsoletos, y todo eso.
De vez en cuando aparecen libros que reevalúan el cambio de mentalidad fundamental del siglo XIX en economía, conocido como la Revolución Marginal: el del Sr. Cowen no es una excepción, pero las lecciones que extrae de él para el futuro de la IA y, en particular, para la profesión económica, son profundas. La Revolución Marginal casi llega a afirmar que la revolución marginal fue un error, un callejón sin salida.
Si la IA supera ahora a los economistas en su propio juego estadístico, la profesión podría tener que volver a la encrucijada que se perdió en la década de 1870.
