Resumen:
Un famoso artículo demográfico publicado en 1960 hizo una predicción sorprendente: según los modelos matemáticos de la época, la población humana total alcanzará el "infinito" en noviembre de 2026. A medida que se acerca este momento, la respuesta dada por la realidad es completamente diferente. Las Naciones Unidas y otras agencias estiman que a mediados del próximo mes la población mundial será de unos 8.300 millones de personas, lo que está lejos de ser una "población infinita" en el sentido matemático.
Esta predicción fue hecha por Heinz von Foerster y sus colegas. Utilizan un "modelo de crecimiento hiperbólico". A diferencia del modelo de crecimiento exponencial tradicional, que supone que la población siempre crece a una tasa fija, el crecimiento hiperbólico cree que a medida que aumenta la población, la tasa de crecimiento en sí seguirá aumentando, formando una retroalimentación positiva cada vez más fuerte.
Según esta teoría, la curva de crecimiento de la población eventualmente alcanzará un "punto singular", es decir, se volverá infinita en un tiempo limitado. El equipo de investigación fijó este momento en noviembre de 2026 y lo publicó en la revista Science con el título "Doomsday: Friday, November 13, 2026 AD". Según los informes, la elección de esta fecha también está relacionada con el cumpleaños de Foster.
A juzgar por los datos de la época, esta predicción no carecía de fundamento. La población mundial alcanzó los mil millones alrededor de 1800, luego creció a 2 mil millones en 1925 y a 4 mil millones en 1975. Menos de 50 años después, la población mundial superó la marca de los 8 mil millones. El tiempo que tarda una población en duplicarse sigue reduciéndose, lo que parece estar en consonancia con la tendencia de un crecimiento más rápido que exponencial.
Debido a que los modelos tradicionales de pronóstico de población subestimaron repetidamente el crecimiento de la población en las décadas de 1960 y 1970, el modelo hiperbólico alguna vez funcionó con mayor precisión. De hecho, el modelo todavía se ajustaba bien a los cambios reales de la población hasta finales de los años 1970, por lo que llamó mucho la atención.
Sin embargo, los críticos han señalado durante mucho tiempo que este modelo carece de base real. Aunque puede ajustarse a los datos existentes, no considera plenamente factores como el desarrollo económico, el progreso tecnológico, los cambios en los sistemas sociales y los ajustes en el comportamiento humano. Incluso si las tendencias pasadas de crecimiento demográfico fueran ciertas, no hay pruebas de que el futuro seguirá la misma trayectoria para siempre.
El problema es que las condiciones que sustentaron el modelo cambiaron posteriormente. A partir de mediados de la década de 1960, el vínculo entre el tamaño de la población y la tasa de crecimiento se fue debilitando gradualmente. Después de entrar en la década de 1980, la tasa de fertilidad en muchos países desarrollados cayó por debajo del nivel de reemplazo de la población, mientras que los países en desarrollo también entraron gradualmente en la etapa de transición demográfica.
Aunque la población mundial total sigue aumentando, la premisa de que cuanto mayor es la población, más rápida es la tasa de crecimiento ya no es cierta. Debido a esto, el modelo aún puede aproximarse a la población real durante un período de tiempo, pero pierde gradualmente su poder predictivo a largo plazo.
En 1993, el economista Michael Kramer reexaminó la teoría del crecimiento hiperbólico. Él cree que este modelo de crecimiento súper exponencial puede explicar la historia de la población humana que abarca cientos de miles y millones de años. Sin embargo, a medida que se añaden nuevos datos, esta conclusión empieza a ser cuestionada.
Los investigadores señalaron que cuando se incluyeron en el análisis los datos de población de las Naciones Unidas a partir de 2023, la relación positiva entre el tamaño de la población y la tasa de crecimiento se debilitó significativamente. Aunque estos nuevos datos representan sólo una pequeña fracción de todo el lapso de tiempo de la historia humana, tienen un enorme impacto en los resultados porque corresponden a las poblaciones humanas más grandes jamás registradas.
Además, existen incertidumbres inherentes en los datos de población de períodos anteriores. Los tamaños de población de la Columbia Británica e incluso de la antigüedad se basan principalmente en evidencia arqueológica y especulaciones sobre los niveles tecnológicos, el uso de la tierra y la densidad de población y, por lo tanto, tienen una precisión limitada.
De hecho, el crecimiento demográfico en la historia de la humanidad no es un proceso único y continuo. Los cambios demográficos fueron muy lentos durante largos períodos de tiempo, y el rápido crecimiento se produjo sólo en etapas específicas, como la Revolución Agrícola, la Revolución Industrial y la explosión demográfica moderna. Intentar describir todas las épocas con una curva unificada puede ocultar fácilmente las enormes diferencias entre las distintas etapas históricas.
Por ejemplo, los investigadores dijeron que si las personas que vivieron en el año 200 a.C. hubieran extrapolado basándose únicamente en las tendencias de crecimiento de la población neolítica desde entonces, podrían haber predicho que los humanos no alcanzarían el tamaño de población actual hasta alrededor del año 1000 d.C. Se puede ver que el intervalo de muestra histórico seleccionado por el modelo tendrá un gran impacto en la predicción final.
El artículo señala que este caso también tiene importancia práctica para el debate actual en torno al desarrollo de la inteligencia artificial. A finales de la década de 1950, el pionero de la informática John von Neumann propuso que el progreso tecnológico se está acelerando y puede llegar a un punto crítico en el que sea difícil predecir el futuro, pero no dio una fórmula ni un calendario específicos.
Hoy en día, muchas predicciones sobre la inteligencia artificial también se basan en la expansión continua de la potencia informática y el tamaño del modelo. Si simplemente ampliamos infinitamente la tendencia actual, parece que podemos concluir que la tecnología explotará e incluso se acercará a una "singularidad tecnológica". Sin embargo, los ejemplos históricos de pronósticos demográficos sirven como recordatorio de que incluso si un modelo describe con precisión las tendencias de crecimiento a largo plazo, eso no significa que las condiciones que impulsan el crecimiento siempre existirán.
Así que la evidencia de un rápido progreso no es lo mismo que la evidencia de que se avecina una singularidad tecnológica. Es posible que la inteligencia artificial aún logre avances importantes en el futuro, pero aún existe una enorme brecha entre observar una tendencia de desarrollo acelerado y afirmar que la singularidad está destinada a llegar.
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