«Si la justicia existe, tiene   que ser para todos; nadie puede quedar excluido. De lo contrario, ya no sería justicia»

Paul Auster

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Predecir el futuro: ¿Qué tan bueno es el modelo «Earth4All»? [*]

Ugo Bardi

Desde Florencia, Italia
Jorgen Randers, uno de los autores del original del primer informe al Club de Roma, “Los límites del crecimiento”, de 1972. Ahora es uno de los autores principales del nuevo informe al Club, “Tierra para todos”. (Earth for All)
Esta publicación no pretende ser una evaluación en profundidad del modelo Earth4All, sino una discusión general sobre cómo utilizar los modelos de pronóstico. Sostengo que no importa cuán sofisticado pueda ser un modelo, siempre tendrá deficiencias y que un enfoque flexible normalmente es lo mejor. El modelo Earth4All es un modelo de evaluación integrada (IAM) vinculado a esfuerzos anteriores como la serie de modelos “Límites al crecimiento”, pero es un enfoque diferente, ya que está más “orientado a objetivos” en el sentido de que define las políticas necesarias para abordar objetivos sociales, económicos y ambientales. Ante un futuro incierto, Earth4All proporciona una hoja de ruta que podemos o no seguir, pero es parte de nuestros esfuerzos por gestionar un futuro mejor para la humanidad.

Seguramente recuerdas la historia de Edipo, a quien la Pitonisa del Oráculo de Delfos le predijo que mataría a su padre y se casaría con su madre. Horrorizado, Edipo huyó de las personas que creía que eran sus padres y terminó, sin saberlo, matando a su verdadero padre y casándose con su verdadera madre. Esta historia prefigura un problema al que todavía nos enfrentamos hoy en día: ¿es predecible el futuro? Y, si lo es, ¿eso significa que no se puede cambiar? Cuando Sófocles escribió la historia de Edipo en la versión que conocemos hoy, en el siglo V a.C., es posible que los oráculos hayan estado disfrutando del mismo tipo de confianza que en nuestros tiempos reservamos a la “ciencia”. De ahí que las palabras del oráculo fueran presentadas como un destino absoluto e inmutable.

En nuestros tiempos, ya no creemos que el futuro esté determinado por las acciones de entidades caprichosas e incorpóreas llamadas “Dioses”. En cambio, pensamos en términos de “leyes universales”, entidades tan incorpóreas como los dioses antiguos, pero menos caprichosas (tal vez). La existencia de estas leyes permitió desarrollar una visión determinista del universo y concebir una criatura hipotética, el “demonio de Laplace”, capaz de determinar exactamente el futuro a partir del conocimiento de las condiciones iniciales de todas las partículas que existen. En el universo. Era la historia de Edipo contada en términos modernos: el futuro es fijo y no se puede cambiar.         

Sin embargo, este enfoque “científico” puede no ser más que una ilusión de nuestra época, no muy diferente de la creencia en oráculos de la antigüedad. Encontrar una ecuación determinista para cuerpos que se mueven bajo el efecto de la gravedad u otras fuerzas sólo se puede hacer en unos pocos casos simples, e incluso tres cuerpos de masa similar interactuando entre sí le darían un terrible dolor de cabeza al demonio de Laplace. La inevitable incertidumbre en la determinación de las condiciones iniciales hace que rápidamente la realidad se aparte del cálculo. Por no hablar de las mariposas que provocan huracanes batiendo sus alas o del gato de Schrödinger cuya vida (o no vida) está probablemente incluso más allá del alcance de la Pitonisa de Delfos. Así pues, nuestros sofisticados modelos basados ​​en ordenador se enfrentan a los mismos problemas que plagaron a nuestros antepasados ​​hace más de dos milenios. Deberíamos haber aprendido que cuanto más precisamente un modelo intenta determinar el futuro, menos confiable es, pero aparentemente no todos lo hicieron (ver, por ejemplo, el reciente debate sobre los “modelos calientes” en la ciencia climática).

La historia de los modelos del cenit del petróleo es un buen ejemplo del fracaso de un enfoque del futuro tipo Edipo. Los partidarios de la teoría del pico del petróleo a menudo describían su enfoque como “científico” en oposición al de los economistas, de quienes se decía que utilizaban modelos no conectados con el mundo físico (a menudo se los menospreciaba como “terraplanistas”). De hecho, en muchos aspectos, el modelo del pico del petróleo era mejor que las formas convencionales de predecir la producción de petróleo. Se basó en datos geológicos y creó la curva «en forma de campana» que hoy llamamos «curva de Hubbert», que a menudo concuerda bien con los datos históricos. El problema era que el mundo real está sujeto a muchas incertidumbres que no pueden describirse fácilmente mediante parámetros fijos. Las nuevas tecnologías de extracción cambiaron la situación, y si bien las estimaciones globales iniciales identificaron la fecha pico alrededor de 2000 (Hubbert, 1956) y 2004-2005 (Campbell y Lahérrere, 1998), es posible que el pico global real haya llegado recién en 2018. Pero no podemos estar seguro todavía.

No había nada malo en la idea de proporcionar estimaciones sobre la fecha de un fenómeno que estaba destinado a ocurrir de todos modos. Y no hay nada de malo en adaptar modelos a un mundo cambiante. Después de todo, atribuimos la frase a John Maynard Keynes: “Cuando tengo nuevos datos, cambio de opinión; ¿Qué hace usted, señor? El problema fue que los críticos del modelo del pico del petróleo lo malinterpretaron incluso más que sus partidarios. Cuando el pico no llegó en la fecha prevista, decidieron que toda la idea estaba mal y que nunca llegaría. Ellos también vieron el modelo en el “modo Edipo”, poniendo demasiada atención en las predicciones exactas.

Algo similar ocurrió con el estudio “Los límites del crecimiento” (LTG) de 1972. Dados los parámetros de entrada, el modelo calculó el futuro de la economía mundial, y el resultado típico fue una crisis que se produciría antes de finales del siglo XXI. Los autores de “Los límites del crecimiento” no cayeron en la trampa que condenó al fracaso los esfuerzos de los modeladores del pico del petróleo. Utilizaron correctamente el modelo como punto de partida para discutir estrategias para evitar el destino que el modelo esbozaba. Sin embargo, el modelo fue malinterpretado y criticado incluso antes de que pudiera compararse con la realidad histórica, como se puede leer en el libro de Ugo Bardi “The Limits to Growth Revisited” (“Los límites del crecimiento re visitados”), 2011. Más de 50 años después, parece que el escenario del “caso base” del informe LTG captó las principales tendencias del mundo real hasta ahora. Sin embargo, el modelo todavía puede ser falsificado en el sentido de que la trayectoria del sistema mundial bien puede desviarse del rápido declive previsto por el modelo debido al rápido desarrollo de las tecnologías de energía renovable. Es normal: los modelos no son oráculos; son respuestas a la pregunta «¿y sí?».

Uno de los varios descendientes de “Los límites del crecimiento” es el modelo Earth4All (E4A) propuesto recientemente. Antes de discutirlo, permítanme señalar que no he estado involucrado en su desarrollo y que mi conocimiento proviene únicamente de las fuentes públicas disponibles. Permítanme decir también que no quiero discutir los detalles del modelo. Sólo estoy intentando hacer una evaluación general de su valor basada en mi experiencia en el modelaje.

Entonces, antes que nada, ¿es el E4A un modelo “estilo Edipo”? Es decir, ¿diseña un destino inevitable para la humanidad? Claramente no, aunque incorpora algunas de las limitaciones físicas del primer modelo LTG. Es un tipo diferente de enfoque, el E4A cae directamente en la categoría de “Modelos de Evaluación Integrados” (IAM) que apuntan a guiar políticas en lugar de hacer predicciones. Como muchos IAM, E4A proporciona datos sobre qué políticas deberían implementarse para promover el bienestar de la humanidad y la salud del ecosistema de la Tierra. Este enfoque está en línea con el enfoque tradicional del Club de Roma desde su fundación por Aurelio Peccei en 1968.

También puedo señalar que el modelo E4A no tiene límites estrictos en términos de reservas de recursos; más bien, hace algunas suposiciones sobre el agotamiento de los recursos con las que muchos modeladores dinámicos no estarían de acuerdo. Por ejemplo, contrarresta el agotamiento mediante la “productividad total de los factores” (PTF), un parámetro apreciado por los economistas como medida de los efectos del progreso tecnológico en la economía. Personalmente, creo que la confiabilidad del parámetro TFP es baja y que la tecnología avanza a baches, no sin problemas. Sin embargo, también es cierto que el progreso tecnológico puede avanzar gradualmente. El caso del pico del petróleo muestra cómo incluso una simple innovación incremental, como la “perforación horizontal”, puede revertir una tendencia a la baja en la extracción de minerales (can reverse a declining trend of mineral extraction).

¿Significa eso que el progreso tecnológico siempre puede compensar el agotamiento de los minerales? Escribí un libro completo sobre este tema (“Extraído”, 2014). La respuesta es, como siempre, «depende». En otro libro, “After the Collapse”, “Después del colapso”, 2019, resumí la estrategia para contrarrestar el agotamiento en términos de, 1) Usar solo lo que es abundante, 2) Usar lo menos posible y 3) Reciclar con gran intensidad. Esta receta se puede aplicar a la situación actual; por ejemplo, “usar sólo lo que es abundante” significa que debemos abandonar los combustibles fósiles por energía solar o reemplazar el cobre por aluminio. Abandonar la idea errónea de que la economía puede crecer para siempre es una aplicación obvia de la regla de “utilizar lo menos posible”. Entonces, muchos de los problemas que se discuten hoy en día, por ejemplo, el agotamiento del litio en la nueva generación de baterías de automóviles, pueden evitarse mediante un reciclaje eficaz (incluso “feroz”). Eso no significa que haya soluciones fáciles al problema del agotamiento: aplicar las tres reglas anteriores es costoso y requiere un cierto grado de cohesión social que, en la actualidad, la humanidad no parece tener. Pero, al menos en principio, hay maneras de evitar el colapso.

La misma cuestión surge también en relación con el cambio climático. Un punto de inflexión importante, por ejemplo, es el rápido derretimiento de una fracción significativa de los casquetes polares de la Tierra, lo que podría conducir al colapso económico como resultado del rápido aumento del nivel del mar. Un colapso así no aparece en los escenarios del E4A, pero, nuevamente, se trata de un conjunto de ecuaciones diferente, como dicen.

En resumen, mi opinión es que el estudio E4A es un modelo excelente para los propósitos que sus autores han determinado: elegir las políticas adecuadas para avanzar hacia un futuro incierto. El principal riesgo al que se enfrenta es el típico de los modelos: ser mal interpretado en términos políticos o emocionales. En particular, el riesgo que enfrenta E4A es hacer que la gente comprenda que no nos enfrentamos a ninguna catástrofe en el futuro cercano, ya que el modelo no produce ninguna. Es otra forma del error de Edipo: los modelos pueden ser mal entendidos como oráculos por lo que predicen, pero también por lo que no predicen. Es un error que deberíamos intentar evitar en la medida de lo posible, pero que está muy extendido en todas partes, especialmente entre los responsables de la formulación de políticas.

Al final, el problema es que el futuro no existe. No podemos verlo, no podemos probarlo, no podemos hacer experimentos con él, y es un engaño suponer que podemos decir algo “científico” al respecto. De cara al futuro, vemos una pizarra en blanco a través de la cual sólo podemos ver sombras que a veces creemos reconocer, pero hay que tener cuidado porque podemos cometer errores terribles. Necesitamos ser flexibles y cambiar nuestras previsiones a medida que el futuro se convierte en presente. Es lo mejor que podemos hacer.

Nota: Este texto se deriva en parte de un artículo reciente que el autor publicó en “Our World of Futures Studies as a Mosaic” (“Nuestro mundo de futuros se estudia como un mosaico”), 2024, en prensa), editado por Tero Villman, Sirkka Heinonen y Laura Pouru-Mikkola. También me gustaría agradecer a Dennis Meadows por sus comentarios.

UB

15/04/2024

Fuente: 15.04.2024, desde el substack .com de Ugo Bardi “The Seneca Effect” (“El Efecto Séneca”), autorizado por el autor.

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