Soros predice una burbuja de IA: vivimos en un mercado autorrealizable

Cuando el mercado empieza a “hablar”: un experimento de resultados financieros y la profecía de la IA de un billón de dólares.

Escrito por: Byron Gilliam

Traducción: AididiaoJP, Foresight News

¿Cómo es que los mercados financieros terminan moldeando la realidad que se supone que deben medir?

Hay una enorme diferencia entre “saber” racionalmente y “entender” realmente a través de la experiencia. Es como leer un libro de física y ver a los de MythBusters hacer explotar un calefón.

El libro te dice: si calentás agua en un sistema cerrado, la expansión del agua genera presión hidráulica.

Entendiste las palabras, comprendiste la teoría de los cambios de fase.

Pero MythBusters te muestra cómo la presión puede convertir un calefón en un cohete y lanzarlo a 500 pies de altura.

Recién cuando ves el video, entendés realmente lo que significa una explosión catastrófica de vapor.

Mostrar suele ser más poderoso que contar.

La semana pasada, Brian Armstrong nos hizo una demostración en vivo de la “teoría de la reflexividad” de George Soros, con un efecto que haría sentir orgulloso al equipo de MythBusters.

En la llamada de resultados de Coinbase, después de responder las preguntas de los analistas, Brian Armstrong leyó una serie de palabras adicionales. Esas palabras eran en las que los participantes de los mercados de predicción apostaban que él podría decir.

Al final de la reunión, dijo: “He estado siguiendo las apuestas en los mercados de predicción sobre lo que diría en esta llamada de resultados. Ahora, solo quiero agregar las siguientes palabras: bitcoin, ethereum, blockchain, staking y Web3.”

En mi opinión, esto ilustra vívidamente cómo funcionan la mayoría de los mercados financieros, tal como dice la teoría de Soros: los precios de mercado influyen en el valor de los activos que están valorando.

Antes de convertirse en un multimillonario gestor de fondos de cobertura, Soros aspiraba a ser filósofo. Él atribuye su éxito al descubrimiento de una falla en la “teoría del mercado eficiente”: “los precios de mercado siempre distorsionan los fundamentos”.

Los mercados financieros no son, como se suele pensar, un mero reflejo pasivo de los fundamentos de los activos; activamente moldean la realidad que deberían medir.

Soros puso como ejemplo la fiebre de los conglomerados en los años 60: los inversores creían que estas empresas podían crear valor adquiriendo compañías pequeñas y eficientes, lo que hizo subir sus acciones, lo que a su vez les permitió usar esas acciones sobrevaluadas para comprar esas empresas y así “crear” valor.

En resumen, se forma un bucle de retroalimentación “continuo y circular”: las ideas de los participantes influyen en los eventos en los que apuestan, y esos eventos a su vez influyen en sus ideas.

Hoy, Soros podría poner como ejemplo a una empresa como MicroStrategy. Su CEO, Michael Saylor, vende a los inversores exactamente esa lógica circular: deberían valorar las acciones de MicroStrategy con una prima sobre el valor neto de los activos, porque el hecho de que la acción cotice con prima la hace más valiosa.

Soros escribió en 2009 que, usando la teoría de la reflexividad, concluyó que la causa fundamental de la crisis financiera fue un error básico: pensar que “el valor de las garantías (inmobiliarias) no tiene nada que ver con la disponibilidad de crédito”.

La visión dominante era que los bancos simplemente sobrevaloraron los bienes raíces usados como garantía de los préstamos, y que los inversores pagaron demasiado por los derivados respaldados por esos préstamos.

A veces es así, simplemente una mala valoración de activos.

Pero Soros cree que la magnitud de la crisis de 2008 solo puede explicarse por el “bucle de retroalimentación”: los inversores compraron productos de crédito a precios altos, lo que elevó el valor de las garantías (bienes raíces). “Cuando el crédito se vuelve más barato y accesible, la actividad económica se calienta y el valor de los bienes raíces sube.”

Y el aumento del valor inmobiliario, a su vez, incentiva a los inversores de crédito a pagar precios aún más altos.

En teoría, los precios de derivados de crédito como los CDO deberían reflejar el valor de los bienes raíces. Pero en la práctica, también ayudan a crear ese valor.

Al menos, esa es la explicación de libro de texto de la teoría de la reflexividad financiera de Soros.

Pero Brian Armstrong no se limitó a explicarla, la demostró en la práctica, al estilo de MythBusters.

Al decir las palabras en las que la gente apostaba que diría, demostró que la visión de los participantes (el mercado de predicción) puede moldear directamente el resultado (lo que él realmente dijo), que es exactamente lo que Soros quiere decir con “los precios de mercado distorsionan los fundamentos”.

La actual burbuja de la inteligencia artificial es la versión de un billón de dólares del experimento de Brian Armstrong, y nos permite comprender a tiempo esta lógica: la gente cree que la AGI se hará realidad, así que invierte en OpenAI, Nvidia, centros de datos, etc. Estas inversiones hacen que la AGI sea más probable, lo que a su vez atrae a más gente a invertir en OpenAI…

Esto ilustra perfectamente la famosa afirmación de Soros sobre las burbujas: él compra porque la compra hace subir el precio, y el precio más alto mejora los fundamentos, lo que atrae a más compradores.

Pero Soros también advierte a los inversores que no se dejen engañar por esta profecía autocumplida. Porque en el extremo de una burbuja, los inversores hacen subir los precios mucho más rápido de lo que los precios pueden mejorar los fundamentos.

Al reflexionar sobre la crisis financiera, Soros escribió: “Un proceso de retroalimentación positiva completamente desarrollado es auto-reforzante al principio, pero inevitablemente llega a un punto máximo o de inflexión, después del cual se auto-refuerza en la dirección opuesta.”

En otras palabras, los árboles no crecen hasta el cielo y las burbujas no se inflan para siempre.

Lamentablemente, todavía no existe un experimento al estilo MythBusters que lo demuestre en la práctica.

Pero al menos, ahora sabemos que los precios de mercado pueden hacer que las cosas sucedan, igual que esas palabras dichas en una llamada de resultados.

Entonces, ¿por qué la AGI (inteligencia artificial general) no podría ser igual?