El economista del comportamiento Sendhil Mullainathan nunca ha olvidado el placer que sintió la primera vez que probó una deliciosa galleta de Levain crujiente pero pegajosa. Compara la experiencia con cuando se encuentra con nuevas ideas.
«Ese placer hedónico es más o menos el mismo placer que tengo una nueva idea, descubrir una nueva forma de ver una situación o pensar en algo, atascarse y luego tener un avance. Obtiene este tipo de recompensa básica básica», dice Mullainathan, el Peter de Florez Profesor con Dualsings en el Mit de Mit de Mits of Economics e Electrical Engineering e Informática y Investigator Director en el Profesor de Mits e Informes (Mits de Mits of Economic of Economics de Ingeniería Electrical y Ciencias de la Computación y una Investigatrator Principal en el Mits de Mits e Informations For Informations.
El amor de Mullainathan por las nuevas ideas, y por extensión de ir más allá de la interpretación habitual de una situación o problema al mirarlo desde muchos ángulos diferentes, parece haber comenzado muy temprano. Cuando era niño en la escuela, dice, las respuestas de opción múltiple en las pruebas parecían ofrecer posibilidades para ser correctas.
«Dirían: ‘Aquí hay tres cosas. ¿Cuál de estas opciones es la cuarta?’ Bueno, pensé, ‘No sé’. Hay buenas explicaciones para todos ellos ”, dice Mullainathan. «Si bien hay una explicación simple que la mayoría de la gente elegiría, de forma nativa, solo vi las cosas de manera muy diferente».
Mullainathan dice que la forma en que funciona su mente, y siempre ha funcionado, está «fuera de fase», es decir, no está sincronizado con la forma en que la mayoría de la gente elegiría fácilmente la única respuesta correcta en una prueba. Compara la forma en que piensa con «uno de esos videos en los que el ejército de un ejército y un chico no está en paso, y todos están pensando, ¿qué les pasa a este tipo?»
Afortunadamente, Mullainathan dice: «Estar fuera de fase es un poco útil en la investigación».
Y aparentemente así. Mullainathan ha recibido una «subvención Genius» de MacArthur, ha sido designado como un «joven líder global» por el Foro Económico Mundial, fue nombrado «Top 100 Penser» por Política exterior revista, fue incluida en la «Lista inteligente: 50 personas que cambiarán el mundo» por Cableado revista, y ganó el Premio Infosys, el premio monetario más grande en India que reconoce la excelencia en ciencias e investigación.
Otro aspecto clave de quién Mullainathan es como investigador, su enfoque en la escasez financiera, también se remonta a su infancia. Cuando tenía unos 10 años, solo unos años después de que su familia se mudó al área de Los Ángeles desde la India, su padre perdió su trabajo como ingeniero aeroespacial debido a un cambio en las leyes de autorización de seguridad con respecto a los inmigrantes. Cuando su madre le dijo que sin trabajo, la familia no tendría dinero, dice que estaba incrédulo.
«Al principio pensé, eso no puede ser correcto. No procesó del todo», dice. «Así que esa fue la primera vez que pensé, no hay piso. Algo puede pasar. Fue la primera vez que realmente aprecié la precaridad económica».
Su familia consiguió dirigiendo una tienda de videos y luego otras pequeñas empresas, y Mullainathan llegó a la Universidad de Cornell, donde estudió ciencias de la computación, economía y matemáticas. Aunque estaba haciendo muchas matemáticas, se sintió atraído por la economía estándar, sino con la economía conductual de un pionero temprano en el campo, Richard Thaler, quien luego ganó el Premio Nobel Memorial en Ciencias Económicas por su trabajo. La economía del comportamiento lleva los aspectos psicológicos y a menudo irracionales del comportamiento humano al estudio de la toma de decisiones económicas.
«Es la parte no materna de este campo la que es fascinante», dice Mullainathan. «Lo que lo hace intrigante es que las matemáticas en economía no funcionan. Las matemáticas son elegantes, los teoremas. Pero no funciona porque las personas son extrañas, complicadas e interesantes».
La economía del comportamiento era tan nueva como Mullainathan se estaba graduando que dice que Thaler le aconsejó que estudiara la economía estándar en la escuela de posgrado y se hiciera un nombre antes de concentrarse en la economía del comportamiento, «porque estaba tan marginada. Se consideraba súper riesgoso porque ni siquiera se ajustaba a un campo», dice Mullainathan.
Sin embargo, incapaz de resistirse a pensar en las peculiaridades y complicaciones de la humanidad, Mullainathan se centró en la economía del comportamiento, obtuvo su doctorado en la Universidad de Harvard y dice que luego pasó unos 10 años estudiando personas.
«Quería obtener la intuición que tiene un buen psicólogo académico sobre las personas. Estaba comprometido a comprender a las personas», dice.
Como Mullainathan estaba formulando teorías sobre por qué las personas toman ciertas decisiones económicas, quería probar estas teorías empíricamente.
En 2013, publicó un artículo en Ciencia titulado «La pobreza impide la función cognitiva». La investigación midió el desempeño de los agricultores de la caña de azúcar en las pruebas de inteligencia en los días previos a su cosecha anual, cuando estaban sin dinero, a veces casi hasta el punto de inanición. En el estudio controlado, los mismos agricultores tomaron exámenes después de que su cosecha estaba adentro y se les había pagado por una cosecha exitosa, y obtuvieron un puntaje significativamente más alto.
Mullainathan dice que está satisfecho de que la investigación tuvo un impacto de largo alcance, y que aquellos que hacen políticas a menudo tienen en cuenta su premisa.
«Las políticas en su conjunto son un poco difíciles de cambiar», dice, «pero sí creo que ha creado sensibilidad en todos los niveles del proceso de diseño, que las personas se dan cuenta de que, por ejemplo, si hago un programa para las personas que viven en la precaridad económica por la que es difícil inscribirse, ese realmente será un impuesto masivo».
Para Mullainathan, el efecto más importante de la investigación fue en los individuos, un impacto que vio en los comentarios de los lectores que aparecieron después de que la investigación se cubrió en El guardián.
«El noventa por ciento de las personas que escribieron esos comentarios dijeron cosas como:» Estaba económicamente inseguro en un momento. Esto refleja perfectamente lo que se sentía ser pobre «.
Tales ideas sobre la forma en que las influencias externas afectan la vida personal podrían estar entre los importantes avances que se hacen posibles por algoritmos, dice Mullainathan.
«Creo que en la era pasada de la ciencia, la ciencia se hizo en los grandes laboratorios, y se accedió a grandes cosas. Creo que la próxima era de la ciencia se trata de permitir que las personas se repensaran quiénes son y cómo son sus vidas».
El año pasado, Mullainathan regresó al MIT (después de haber enseñado previamente en el MIT de 1998 a 2004) a centrarse en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
«Quería estar en un lugar donde pudiera tener un pie en informática y un pie en un departamento económico de comportamiento de primer nivel», dice. «Y realmente, si solo dijiste objetivamente ‘¿Cuáles son los lugares que son A-plus en ambos?’ El MIT está en la parte superior de esa lista».
Si bien la IA puede automatizar tareas y sistemas, tal automatización de habilidades que los humanos ya poseen es «difícil de entusiasmarse», dice. La informática se puede utilizar para expandir las habilidades humanas, una noción solo limitada por nuestra creatividad al hacer preguntas.
«Deberíamos preguntar, ¿qué capacidad desea ampliar? ¿Cómo podríamos construir un algoritmo para ayudarlo a expandir esa capacidad? La informática como disciplina siempre ha sido tan fantástica para tomar problemas difíciles y construir soluciones», dice. «Si tiene una capacidad que le gustaría ampliar, parece un desafío de computación muy difícil. Descubra cómo asumir eso».
Las ciencias que «están muy lejos de haber llegado a la frontera que ha golpeado la física», como la psicología y la economía, podrían estar al borde de grandes desarrollos, dice Mullainathan. «Creo fundamentalmente que la próxima generación de avances vendrá de la intersección de la comprensión de las personas y la comprensión de los algoritmos».
Explica un posible uso de la IA en el que un tomador de decisiones, por ejemplo, un juez o médico, podría tener acceso a lo que su decisión promedio estaría relacionada con un conjunto particular de circunstancias. Tal promedio sería potencialmente más libre de las influencias diarias, como un mal humor, indigestión, tráfico lento en el camino al trabajo o una pelea con un cónyuge.
Mullainathan resume la idea como «promedio, es mejor que usted. Imagine un algoritmo que facilita ver lo que normalmente haría. Y eso no es lo que está haciendo en el momento. Puede tener una buena razón para hacer algo diferente, pero hacer esa pregunta es inmensamente útil».
En el futuro, Mullainathan estará tratando de trabajar hacia ideas tan nuevas, porque para él ofrecen una recompensa tan deliciosa.
