Lindy Effect

Em seu trabalho de 2023, Toby Ord distingue uma tendência geral de regras matemáticas precisas. O livro mostra bem a diferença: você acompanha se a obra continua sendo publicada ou quando um exemplar vai se desfazer? São perguntas distintas. Um princípio tecnológico também pode durar enquanto produtos e versões desaparecem. A história de uma categoria não passa automaticamente para outra. Defina o começo e o fim da vida estudada antes de tirar conclusões da idade. Num projeto, o fim pode ser a interrupção do desenvolvimento, a perda de usuários ou o encerramento da operação; cada escolha gera dados diferentes. [1]

Nassim Nicholas Taleb ilustra a ideia com um modelo de lei de potência, neste caso o modelo de Pareto. Ele atribui probabilidades a diferentes durações e admite vidas muito longas. O parâmetro α > 1 define a forma da distribuição das vidas; t é a idade já alcançada. Condicionada à sobrevivência até essa idade, a vida total média do modelo é αt/(α − 1), enquanto a média restante é t/(α − 1). Com α = 2 e t = 10 anos, obtemos mais 10, ou 20 no total. Não confunda anos passados e futuros. É um resultado do modelo escolhido, não uma data de fim prometida para certo livro ou tecnologia. O parâmetro também exige justificativa, não apenas uma resposta agradável. [2]

Ord destaca que média e mediana respondem a perguntas diferentes. A média considera todas as durações, de modo que vidas excepcionalmente longas podem elevá-la bastante. A mediana divide as possibilidades em metades igualmente prováveis, uma mais curta e outra mais longa. No mesmo modelo de Pareto, com α = 2 e idade de 10 anos, a mediana restante é 10 × (√2 − 1), cerca de 4,14 anos, não 10. O sinal de raiz apenas expressa o cálculo para esse modelo. Com α = 1, a mediana restante é 10 anos, mas a média não é finita. Isso não é imortalidade: uma vida infinita tem probabilidade zero nesse modelo. Verifique o significado de um número antes de citá-lo. [1]

Imagine um processo cuja taxa de encerramento conhecida permanece constante. O manual do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia dos Estados Unidos (NIST) descreve essa situação com a distribuição exponencial. A taxa λ indica a rapidez dos encerramentos entre casos ainda existentes; não é simplesmente uma porcentagem do grupo original. Com λ = 0,1 por ano, a vida restante média é 1/λ = 10 anos, quer o caso já tenha sobrevivido 5 ou 20 anos. A média total condicional é, portanto, 15 ou 30 anos, respectivamente, mas a média restante não mudou. O contraexemplo é importante: Lindy Effect não é uma regra para tudo que é antigo sem verificação. [3]

Em projetos reais, geralmente não conhecemos o risco de antemão. Ord mostra como Lindy Effect pode surgir da mistura de casos com resistências diferentes. Os menos resistentes desaparecem, aumentando a proporção dos mais resistentes entre os sobreviventes. Uma história mais longa informa então a qual grupo um caso pode pertencer. Nada dentro dele precisa ter melhorado. Não podemos concluir automaticamente que envelhecer o fortalece ou que todo choque o beneficia. Sob certas condições, essa seleção surge mesmo quando o risco próprio de cada caso cresce. [1]

Imagine acompanhar 100 projetos por 10 anos. Há 40 encerrados e 60 ainda ativos. Não atribua a esses 60 uma vida final de 10 anos nem infinita: sabemos apenas que duraram pelo menos até o fim da observação. NIST chama isso de censura à direita. Apesar do nome estranho, não se trata de apagar dados inconvenientes, mas de admitir que o fim ainda é desconhecido. Precisamos também dos projetos que falharam e do momento em que terminaram. Começar só pelos vencedores atuais esconderia aqueles que não passaram pela mesma prova do tempo. [4]

Bitcoin.org descreve o desenvolvimento aberto, a correção de falhas de software e o risco de perder acesso ao dinheiro. A longa história do Bitcoin informa sobre a rede; não é automaticamente a história de uma carteira recém-lançada, de um custodiante ou de código modificado. A sobrevivência da rede não prova a segurança de determinada custódia. Em Self-custody, você mesmo gerencia suas chaves privadas: os dados secretos usados para autorizar o gasto dos seus bitcoins. Continua sendo necessário saber como fazer uma cópia de segurança e recuperar esse acesso. Network Effect, a utilidade trazida pela participação de outras pessoas, também pode explicar a continuidade, mas é um mecanismo específico a investigar. Um ataque ou dependência novos podem mudar as condições da experiência passada. [5]

Lindy Effect é mais útil no começo de um raciocínio do que como sua conclusão. Com as distinções de Ord, esclareça o grupo comparável, o evento final, a seleção dos dados e a diferença entre média e mediana. Depois pergunte o que funciona como antes e o que mudou. Para dinheiro, Store of Value, a capacidade de preservar poder de compra para o futuro, também importa. Continuar existindo, por si só, não a garante. Uma vida estimada mais longa não prova a verdade de uma afirmação, demanda futura ou valorização de um ativo. Leve a história a sério sem deixar de examinar o risco concreto. [1]