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Principio de optimización

Redes sociales

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Principio de optimización
Contexto histórico
Uno de los principios fundamentales del método científico es la medición, que es una condición necesaria previa a la experimentación. Este principio no solo se aplica a las ciencias físicas, sino también a las sociales. De hecho, hay científicos sociales que defienden que, en términos experimentales, no debería hacerse distinción entre las ciencias sociales y las físicas. Así pues, se puede decir que la medición de los estados sociales y políticos es el precursor de la modelización, de la experimentación y, sobre todo, de la optimización de los resultados.

Un estado que quiere optimizar los resultados medibles en bienes públicos es filosóficamente consecuencialista. En este caso, el estado se reserva el derecho a estudiar y elegir el método para conseguir el resultado público deseado, lo que le confiere un gran poder de centralización. Para evitar el abuso de la autoridad, el estado tendría que demostrar de manera objetiva que estaría llevando a cabo unas medidas beneficiosas para la mayoría de la población. Esto requeriría de unos guardianes firmes, y para ello se podría contar con una IA desinteresada.

En algunos casos, la ética consecuencialista propone soluciones moralmente cuestionables. Los estados más centralizados tienen, en el mejor de los casos, una historia un tanto ambigua con la libertad individual. Sin embargo, el principio de optimización pretende evitar los abusos de estos sistemas mediante la transparencia (definida según los resultados medibles) y la justicia (al acatar la mejor solución que se pueda encontrar). Si esto es posible en la práctica es algo que aún no se sabe.
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"Encontramos por doquier hombres de genio mecánico, de gran agudeza general y un entendimiento discriminatorio que declaran sin escrúpulos que el Autómata es una simple máquina, desconectada de toda acción humana en sus movimientos y, en consecuencia, más allá de cualquier comparación, lo más asombroso que haya inventado el hombre."
– Edgar Allan Poe

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Principios necesarios
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Globalización
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Coste básico: 3000 Cultura
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Uno de los principios fundamentales del método científico es la medición, que es una condición necesaria previa a la experimentación. Este principio no solo se aplica a las ciencias físicas, sino también a las sociales. De hecho, hay científicos sociales que defienden que, en términos experimentales, no debería hacerse distinción entre las ciencias sociales y las físicas. Así pues, se puede decir que la medición de los estados sociales y políticos es el precursor de la modelización, de la experimentación y, sobre todo, de la optimización de los resultados.

Un estado que quiere optimizar los resultados medibles en bienes públicos es filosóficamente consecuencialista. En este caso, el estado se reserva el derecho a estudiar y elegir el método para conseguir el resultado público deseado, lo que le confiere un gran poder de centralización. Para evitar el abuso de la autoridad, el estado tendría que demostrar de manera objetiva que estaría llevando a cabo unas medidas beneficiosas para la mayoría de la población. Esto requeriría de unos guardianes firmes, y para ello se podría contar con una IA desinteresada.

En algunos casos, la ética consecuencialista propone soluciones moralmente cuestionables. Los estados más centralizados tienen, en el mejor de los casos, una historia un tanto ambigua con la libertad individual. Sin embargo, el principio de optimización pretende evitar los abusos de estos sistemas mediante la transparencia (definida según los resultados medibles) y la justicia (al acatar la mejor solución que se pueda encontrar). Si esto es posible en la práctica es algo que aún no se sabe.
"Encontramos por doquier hombres de genio mecánico, de gran agudeza general y un entendimiento discriminatorio que declaran sin escrúpulos que el Autómata es una simple máquina, desconectada de toda acción humana en sus movimientos y, en consecuencia, más allá de cualquier comparación, lo más asombroso que haya inventado el hombre."
– Edgar Allan Poe

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