Tradução de Wilson Jr. para artigo de MosheVardi publicado por The Conversation
Existe uma compensação entre eficiência e resiliência. A eficiência requer uma adaptação ótima a um ambiente existente, enquanto a resiliência é a capacidade de se adaptar a mudanças grandes ou repentinas no ambiente. A ênfase da sociedade em ganhos de curto prazo há muito tem inclinado a balança a favor da eficiência.
No entanto, a busca incessante de eficiência remove obstáculos à velocidade e ao alcance das transações, obstáculos que também servem como amortecedores contra choques. Os amortecedores fornecem resiliência em face de crises ecológicas, geopolíticas e financeiras.
Como cientista da computação, vejo como os algoritmos fornecem uma maneira de testar suposições sobre resiliência, mesmo que o próprio campo da computação compartilhe o viés em direção à eficiência. Três crises recentes - a tempestade de inverno de 2021 no Texas, a pandemia do Covid-19 e a falha do software Boeing 737 Max – destacam o custo de valorizar a eficiência em detrimento da resiliência e fornecem lições para equilibrar a sociedade.
Economistas e engenheiros ❤️ eficiência
A economia há muito é obcecada pela eficiência. Eficiência econômica significa que os bens e a produção são distribuídos ou alocados para seus usos mais valiosos e o desperdício é eliminado ou minimizado.
Os defensores do livre mercado argumentam que, por meio do interesse individual e da liberdade de produção e consumo, a eficiência econômica é alcançada e os melhores interesses da sociedade como um todo são atendidos. Mas isso combina eficiência com o melhor resultado.
O intenso foco na eficiência às custas da resiliência prejudica não apenas os negócios e a economia, mas também a tecnologia. A sociedade educou gerações de cientistas da computação que analisar algoritmos, as instruções passo a passo no coração do software de computador, se resumem a medir sua eficiência computacional.
“The Artof Computer Programming”, um dos textos fundadores da ciência da computação, é dedicado à análise de algoritmos, que é o processo de descobrir a quantidade de tempo, armazenamento ou outros recursos necessários para executá-los. Em outras palavras, a eficiência é a única preocupação no projeto de algoritmos, de acordo com este guia.
Mas e a resiliência? O projeto de algoritmos resilientes exige que os cientistas da computação considerem com antecedência o que pode dar errado e criem contramedidas eficazes em seus algoritmos. Sem projetar para resiliência, você obtém algoritmos eficientes, mas frágeis.
Uma tempestade, uma praga e algum software ruim
Os sistemas frágeis têm mais probabilidade do que os sistemas resilientes de entrar em colapso em caso de crise. Baixas temperaturas e apagões durante o A tempestade invernal Uri matou quase 200 pessoas em fevereiro de 2021 no Texas. A tempestade danificou a rede elétrica e os sistemas de água, que careciam dos recursos de impermeabilização comuns à infraestrutura de serviços públicos em grande parte do resto do país.
As duras consequências econômicas de não se preparar para uma pandemia, apesar de muitos avisos iniciais, levantam questões sobre se a busca obsessiva de eficiência, que dominou a ortodoxia empresarial padrão por décadas, tornou o sistema econômico global mais vulnerável a mudanças perturbadoras.
Um exemplo claro de um sistema projetado para eficiência e não resiliência é o algoritmo de controle de voo do Boeing 737 Max. A Boeing adaptou o 737, uma aeronave de passageiros produzida pela primeira vez há mais de meio século, com motores mais eficientes. Este retrofit causou alguma instabilidade de voo, que o algoritmo de controle de voo foi projetado para superar.
Mas o algoritmo se baseou em dados de um único sensor e, quando o sensor falhou, o algoritmo determinou incorretamente que o avião estava travando. Em resposta, o algoritmo fez com que o avião mergulhasse como uma medida de emergência para se recuperar de um estol que não estava acontecendo.
O resultado foram duas colisões horríveis e centenas de aeronaves paralisadas por quase dois anos. Em retrospecto, os engenheiros otimizaram excessivamente a economia de combustível e o tempo de colocação no mercado em detrimento da segurança.
O preço da anarquia
Se sistemas frágeis estão sujeitos a desastres, por que a sociedade está cheia deles? Uma explicação é que, com exceção de desastres, os sistemas que enfatizam a eficiência podem alcançar uma espécie de estabilidade. Um teorema fundamental da economia afirma que, sob certas suposições, um mercado tenderá a um ponto de equilíbrio competitivo, conhecido como Ótimo de Pareto , no qual a eficiência econômica é alcançada.
Mas até que ponto esse equilíbrio atende aos melhores interesses da sociedade? Uma equipe de cientistas da computação estudou como os equilíbrios podem ser benéficos ou prejudiciais de uma perspectiva computacional. Os pesquisadores estudaram sistemas nos quais agentes não cooperativos compartilham um recurso comum, o equivalente matemático de estradas ou pescarias.
Eles chegaram a uma relação entre o pior equilíbrio possível - congestionamento de tráfego ou pesca excessiva – e o ótimo social, uma relação apelidada de “ Preço da Anarquia ” porque mede o quão longe do ótimo esses sistemas não cooperativos podem estar. Eles mostraram que essa relação pode ser muito alta. Em outras palavras, a eficiência econômica não garante que os melhores interesses da sociedade sejam atendidos.
Outra equipe de pesquisadores perguntou quanto tempo leva para os agentes econômicos convergirem para um equilíbrio. Ao estudar a complexidade computacional da computação de tais equilíbrios, os pesquisadores mostraram que existem sistemas que levam um tempo excessivamente longo para convergir para um equilíbrio.
A implicação é que é muito improvável que os sistemas econômicos jamais estejam em equilíbrio, porque as variáveis subjacentes - como preços, oferta e demanda - muito provavelmente mudarão enquanto os sistemas caminham lentamente para a convergência. Em outras palavras, o equilíbrio econômico, um conceito central na teoria econômica, é um fenômeno mítico e não real. Este não é um argumento contra os mercados livres, mas requer uma visão pragmática deles.
Quando o sexo é melhor
É interessante considerar como a natureza lida com o trade-off entre eficiência e resiliência. Esse problema foi abordado em um artigo de ciência da computação intitulado “ Sexo como um algoritmo ”. Os cientistas da computação sabem que as técnicas de pesquisa que permitem etapas individuais que são menos do que ideais, mas podem levar a uma solução global melhor, são, em geral, computacionalmente superiores às técnicas de pesquisa que imitam a seleção natural, criando "descendentes" de soluções anteriores e adicionando mutações aleatórias.
Por que, então, a natureza escolheu a reprodução sexual como o mecanismo de reprodução quase exclusivo nos animais? A resposta é que o sexo como algoritmo oferece outras vantagens além do bom desempenho.
Em particular, a seleção natural favorece genes que funcionam bem com uma maior diversidade de outros genes, e isso torna a espécie mais adaptável a mudanças ambientais perturbadoras - ou seja, mais resiliente. Assim, no interesse da sobrevivência a longo prazo, a natureza priorizou a resiliência em vez da eficiência.
Seguro automóvel e mudança climática
O resultado final é que a resiliência é uma necessidade social fundamental, mas subestimada. Mas tanto a computação quanto a economia não enfatizam a resiliência. Em geral, os mercados e as pessoas são muito ruins em se preparar para eventos de probabilidade muito baixa ou de muito longo prazo.
Por exemplo, as pessoas têm de ser forçadas a comprar seguro automóvel, porque comprar seguro não é eficiente. Afinal, no geral, o negócio de seguros é lucrativo para as seguradoras, não para os segurados. O objetivo do seguro é aumentar a resiliência. Este exemplo mostra que garantir a resiliência requer ação da sociedade e não pode ser deixado para os mercados.
O impacto econômico da pandemia mostra o custo do fracasso da sociedade em agir. E o Covid-19 pode ser apenas o ato de aquecimento para a iminente crise climática muito maior, então focar na resiliência está se tornando cada vez mais importante.
Parece haver um amplo reconhecimento de que o incalculável sofrimento e trauma da Covid-19 oferece às sociedades maneiras de mudar para melhor. Lições semelhantes podem ser tiradas da Tempestade Invernal Uri e do Boeing 737 Max.
Focar na resiliência é uma forma de as sociedades mudarem para melhor. Nesse ínterim, o fluxo constante de eventos de notícias – como uma empresa de dutos que parece ter investido insuficientemente em segurança – continua a enfatizar o custo de priorizar a eficiência em detrimento da resiliência.
Moshe Y. Vardi é professor de Ciência da Computação, Rice Unviersity