Soros prevê uma bolha de IA: vivemos num mercado autorrealizável

Quando o mercado começa a “falar”: um experimento de resultados financeiros e a profecia de trilhões de dólares da IA.

Autor: Byron Gilliam

Tradução: AididiaoJP, Foresight News

Como é que os mercados financeiros acabam por moldar a realidade que deveriam apenas medir?

Existe uma diferença abismal entre “saber” racionalmente e “compreender” verdadeiramente. É como ler um manual de física e ver o MythBusters explodir um aquecedor de água.

O manual diz-te: aquecer água num sistema fechado gera pressão hidráulica devido à expansão do líquido.

Compreendes as palavras, entendes a teoria da física das mudanças de fase.

Mas o MythBusters mostra-te como a pressão pode transformar um aquecedor de água num foguete, lançando-o a 500 pés de altura.

Ao veres o vídeo, percebes verdadeiramente o que significa uma explosão catastrófica de vapor.

Ver é muitas vezes mais poderoso do que ouvir falar.

Na semana passada, Brian Armstrong fez uma demonstração prática da “teoria da reflexividade” de George Soros, com um efeito que deixaria a equipa do MythBusters orgulhosa.

Na conferência de resultados da Coinbase, depois de responder às perguntas dos analistas, Brian Armstrong leu uma série de palavras extra. Estas palavras eram aquelas em que os participantes dos mercados de previsão apostavam que ele poderia dizer.

No final da reunião, ele disse: “Tenho acompanhado as apostas dos mercados de previsão sobre o que eu diria nesta conferência de resultados. Agora, só quero acrescentar as seguintes palavras: bitcoin, ethereum, blockchain, staking e Web3.”

Na minha opinião, isto demonstra de forma vívida como funcionam a maioria dos mercados financeiros, tal como afirma a teoria de George Soros: os preços de mercado influenciam o valor dos próprios ativos que estão a ser avaliados.

Antes de se tornar um gestor de hedge fund bilionário, Soros aspirava a ser filósofo. Ele atribui o seu sucesso à descoberta de uma falha na “teoria dos mercados eficientes”: “Os preços de mercado distorcem sempre os fundamentos.”

Os mercados financeiros não refletem passivamente os fundamentos dos ativos, como se pensa tradicionalmente; eles moldam ativamente a realidade que deveriam medir.

Soros deu como exemplo a febre dos conglomerados empresariais dos anos 1960: os investidores acreditavam que estas empresas poderiam criar valor ao adquirir pequenas empresas de qualidade, o que fez subir o preço das suas ações. Isso, por sua vez, permitiu que os conglomerados usassem as suas ações sobrevalorizadas para adquirir essas empresas, “realizando” assim o valor.

Resumindo, isto cria um ciclo de feedback “contínuo e circular”: as ideias dos participantes influenciam os eventos em que apostam, e esses eventos influenciam novamente as suas ideias.

Hoje em dia, Soros poderia citar empresas como a MicroStrategy. O CEO Michael Saylor vende precisamente esta lógica circular aos investidores: vocês devem valorizar as ações da MicroStrategy com um prémio acima do valor líquido dos ativos, porque o próprio facto de negociar com prémio torna as ações mais valiosas.

Em 2009, Soros escreveu que, ao analisar a crise financeira com a teoria da reflexividade, identificou como causa fundamental um erro básico: acreditar que “o valor das garantias (imobiliárias) não tem relação com a disponibilidade de crédito”.

A visão dominante era que os bancos simplesmente sobrestimaram o valor dos imóveis usados como garantia de empréstimos, e os investidores pagaram demasiado pelos derivados suportados por esses empréstimos.

Às vezes, é mesmo assim, um simples erro de avaliação de ativos.

Mas Soros acredita que a escala gigantesca da crise financeira de 2008 só pode ser explicada pelo “ciclo de feedback”: os investidores compraram produtos de crédito a preços elevados, o que fez subir o valor dos ativos subjacentes (imóveis). “Quando o crédito se torna mais barato e acessível, a atividade económica aquece e o valor dos imóveis sobe.”

O aumento do valor dos imóveis, por sua vez, incentiva os investidores em crédito a pagar preços ainda mais altos.

Em teoria, o preço de derivados de crédito como os CDO deveria refletir o valor dos imóveis. Mas, na prática, eles também ajudam a criar esse valor.

Pelo menos, é assim que os manuais explicam a teoria da reflexividade financeira de Soros.

Mas Brian Armstrong não se limitou a explicar; ele demonstrou-a na prática, ao estilo do MythBusters.

Ao dizer as palavras em que as pessoas apostaram que ele diria, provou que as opiniões dos participantes (mercados de previsão) podem moldar diretamente o resultado (as palavras que ele realmente disse), que é precisamente o que Soros quer dizer quando afirma que “os preços de mercado distorcem os fundamentos”.

A atual bolha da inteligência artificial é uma versão de trilhões de dólares do experimento de Brian Armstrong, permitindo-nos perceber isto em tempo real: as pessoas acreditam que a AGI vai tornar-se realidade, por isso investem na OpenAI, Nvidia, centros de dados, etc. Esses investimentos tornam a AGI mais provável, o que atrai ainda mais investimento na OpenAI…

Isto ilustra perfeitamente a famosa afirmação de Soros sobre as bolhas: ele compra porque a compra faz subir o preço, e o preço mais alto melhora os fundamentos, atraindo ainda mais compradores.

Mas Soros também avisa os investidores para não confiarem cegamente nestas profecias autorrealizáveis. Porque, em situações extremas de bolha, os investidores fazem subir os preços muito mais rapidamente do que os fundamentos podem melhorar.

Ao refletir sobre a crise financeira, Soros escreveu: “Um ciclo de feedback positivo completo é, no início, auto-reforçado, mas inevitavelmente atinge um pico ou ponto de inversão, após o qual se auto-reforça na direção oposta.”

Por outras palavras, as árvores não crescem até ao céu e as bolhas não se expandem para sempre.

Infelizmente, ainda não há um experimento ao estilo do MythBusters que demonstre isto na prática.

Mas, pelo menos, agora sabemos que os preços de mercado podem fazer as coisas acontecer, tal como as palavras ditas numa conferência de resultados.

Então, porque não poderá a AGI (Inteligência Artificial Geral) seguir o mesmo caminho?