En 2020, el filósofo de Oxford, Toby Ord, publicó un libro llamado «The Precipice» sobre el riesgo de la extinción humana. Estimó las posibilidades de una «catástrofe existencial» para nuestra especie durante el próximo siglo en una entre seis.
Es un número bastante específico y alarmante. La afirmación atrajo titulares en su momento y ha sido influyente desde entonces, siendo mencionada recientemente por el político australiano Andrew Leigh en un discurso en Melbourne.
Es difícil no estar de acuerdo con la idea de que enfrentamos perspectivas preocupantes en las próximas décadas, desde el cambio climático, las armas nucleares y los patógenos bioingenierizados (todos temas importantes en mi opinión), hasta la IA rebelde y los asteroides grandes (que consideraría menos preocupantes).
Pero, ¿qué pasa con ese número? ¿De dónde viene? ¿Y qué significa realmente?
Tiradas de monedas y pronósticos del tiempo
Para responder a esas preguntas, primero debemos responder otra: ¿qué es la probabilidad
La visión más tradicional de la probabilidad se llama frecuentismo y deriva su nombre de su origen en juegos de dados y cartas. Según esta visión, sabemos que hay una posibilidad entre seis de que un dado justo muestre un tres (por ejemplo), observando la frecuencia de los tres en un gran número de lanzamientos.
O consideremos el caso más complicado de los pronósticos del tiempo. ¿Qué significa cuando un pronosticador del clima nos dice que hay una probabilidad de una entre seis (o 17%) de lluvia mañana?
Es difícil creer que el pronosticador del clima espera que imaginemos una gran colección de «mañanas», de las cuales alguna proporción experimentará precipitación. En cambio, debemos observar un gran número de tales predicciones y ver lo que sucedió después de ellas.
Si el pronosticador es bueno en su trabajo, deberíamos ver que cuando dijeron «una entre seis posibilidades de lluvia mañana», de hecho llovió al día siguiente una vez de cada seis.
Entonces, la probabilidad tradicional depende de observaciones y procedimientos. Para calcularla, necesitamos tener una colección de eventos repetidos en los cuales basar nuestra estimación.
¿Podemos aprender de la Luna?
Entonces, ¿qué significa esto para la probabilidad de la extinción humana? Bueno, tal evento sería único: después de que ocurriera, no habría espacio para repeticiones.
En cambio, podríamos encontrar algunos eventos paralelos para aprender. De hecho, en el libro de Ord, se discuten varios eventos potenciales de extinción, algunos de los cuales pueden ser examinados a la luz de la historia.
Por ejemplo, podemos estimar las posibilidades de que un asteroide del tamaño de una extinción impacte en la Tierra examinando cuántas rocas espaciales de ese tipo han impactado en la Luna a lo largo de su historia. Un científico francés llamado Jean-Marc Salotti hizo esto en 2022, calculando las probabilidades de un impacto a nivel de extinción en el próximo siglo en alrededor de uno entre 300 millones.
Por supuesto, tal estimación está llena de incertidumbre, pero está respaldada por algo que se acerca a un cálculo de frecuencia apropiado. Ord, por otro lado, estima el riesgo de extinción por asteroide en uno entre un millón, aunque señala un grado considerable de incertidumbre.
Un sistema de clasificación para los resultados
Hay otra forma de pensar en la probabilidad, llamada Bayesianismo en honor al estadístico inglés Thomas Bayes. Se centra menos en los eventos en sí y más en lo que sabemos, esperamos y creemos sobre ellos.
En términos muy simples, podemos decir que los bayesianos ven las probabilidades como una especie de sistema de clasificación. Desde esta perspectiva, el número específico adjunto a una probabilidad no debe tomarse directamente, sino más bien compararse con otras probabilidades para comprender cuáles resultados son más y menos probables.
El libro de Ord, por ejemplo, contiene una tabla de posibles eventos de extinción y sus estimaciones personales de su probabilidad. Desde una perspectiva bayesiana, podemos ver estos valores como rangos relativos. Ord piensa que la extinción por impacto de un asteroide (uno entre un millón) es mucho menos probable que la extinción por cambio climático (uno entre mil), y ambos son mucho menos probables que la extinción por lo que él llama «inteligencia artificial desalineada» (uno entre diez).
La dificultad aquí es que las estimaciones iniciales de probabilidades bayesianas (a menudo llamadas «previas») son bastante subjetivas (por ejemplo, yo clasificaría la probabilidad de extinción basada en la inteligencia artificial mucho más baja). El razonamiento bayesiano tradicional pasa de las «previas» a las «posteriores» al incorporar nuevamente evidencia observacional de resultados relevantes para «actualizar» los valores de probabilidad.
Y una vez más, los resultados relevantes para la probabilidad de extinción humana son escasos.
Estimaciones subjetivas
Hay dos formas de pensar en la precisión y utilidad de los cálculos de probabilidad: calibración y discriminación.
La calibración es la corrección de los valores reales de las probabilidades. No podemos determinar esto sin información observacional adecuada. La discriminación, por otro lado, se refiere simplemente a las clasificaciones relativas.
No tenemos una base para pensar que los valores de Ord estén correctamente calibrados. Por supuesto, esto probablemente no sea su intención. Él mismo indica que están diseñados principalmente para dar indicaciones «de orden de magnitud».
Aun así, sin ninguna confirmación observacional relacionada, la mayoría de estas estimaciones simplemente permanecen en el ámbito subjetivo de las probabilidades previas.
No bien calibrado, pero quizás aún útil
Entonces, ¿qué debemos hacer de «uno entre seis»? La experiencia sugiere que la mayoría de las personas tienen una comprensión menos que perfecta de la probabilidad (como lo demuestra, entre otras cosas, el volumen continuo de ventas de boletos de lotería). En este entorno, si estás haciendo un argumento en público, una estimación de «probabilidad» no necesita necesariamente estar bien calibrada, solo necesita tener el tipo correcto de impacto psicológico.
Desde esta perspectiva, diría que «uno entre seis» encaja perfectamente. «Uno entre 100» podría sentirse lo suficientemente pequeño como para ignorarlo, mientras que «uno entre tres» podría generar pánico o ser desestimado como delirio apocalíptico.
Como persona preocupada por el futuro, espero que los riesgos como el cambio climático y la proliferación nuclear reciban la atención que merecen. Pero como científico de datos, espero que el uso descuidado de la probabilidad quede atrás y sea reemplazado por una educación generalizada sobre su verdadero significado y uso apropiado.
Artículo escrito por Steven Stern, Profesor de Ciencia de Datos, Universidad Bond
Este artículo ha sido republicado de The Conversation bajo una licencia Creative Commons. Lea el artículo original.
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