COMPLEXIDADE, SIMULAÇÃO E MOEDA

No que diz respeito à moeda, em conclusão, acreditamos que a abordagem de simulação via agentes distribuídos testemunhou avanços recentes bastante significativos, mas ainda tem muito a oferecer. Os modelos agent-based que viemos discutindo são caracterizados por interação em nível local dando origem a estruturas de longo alcance; é precisamente essa a forma de funcionamento dos fenômenos a que se dedica a visão sensível a complexidade sistêmica. O princípio mimético de Orléan ou a eleição de uma mercadoria progressivamente mais vendável como moeda, do ponto de vista da simulação, consistem apenas em processos relativamente simples de interação por parte de agentes sensíveis ao seu ambiente imediato. São exatamente processos desse tipo, em princípio, que estruturam a emergência espontânea de ordem, funcionalidade e complexidade em um cardume ou numa colônia de formigas. O contraste entre visão sistêmica, metodologias de simulação e as perspectivas sobre a moeda que estudamos nos capítulos anteriores, assim, traz à tona implicações potencialmente produtivas para a teoria da moeda, que discutimos a seguir.

Resgatando o trabalho de Orléan sob essas perspectivas, em primeiro lugar, deve ficar claro que o conceito de mimesis se avizinha bastante da lógica do feedback sobre a qual se funda a ciência da complexidade – a mimesis é o próprio ato através do qual os sujeitos resgatam informação uns dos outros e, por sua vez, repassam essa informação ao longo do campo de agentes. Numa visão sensível à teoria de sistemas complexos, aquilo que Orléan chama de imitação pode ser compreendido como um mecanismo particular de feedback. Como vimos, além disso, a proposta teórica de Orléan se foca na intersubjetividade, e não em cada um dos sujeitos ou dos agentes. Em linha semelhante, o elemento que crucialmente diferencia sistemas complexos de sistemas não complexos é a presença de propriedades sistêmicas, de laços atando os diversos agentes em determinadas formações cujas características vão além de cada um deles.

A ideia de Orléan, segundo a qual através da imitação que os sujeitos se constituem mutuamente e dão origem à moeda, poderia ser traduzida para a linguagem da ciência da complexidade como “a moeda é uma propriedade emergente do sistema de trocas fundado na

suficiente de agentes móveis com alguma variação interna na simulação, o sistema como um todo pode resolver problemas complexos como o traveling salesman problem. Essa abordagem dá origem trabalhos recentes na computação que lançam mão de algoritmos evolutivos e redes neurais para o desenvolvimento de programas mais complexos do que os diretamente programáveis na ausência de machine learning.

mimesis”. De forma mais geral, poderíamos sugerir que a intersubjetividade em Orléan, bem como aquilo a que Simmel se refere como “objetividade”, são justamente os espaços que emergem de forma espontânea da interação local e não planejada entre os diversos agentes: eles são o campo das propriedades emergentes. Em certo sentido, o mesmo poderia ser dito da narrativa mengeriana de emergência da moeda. Como veremos ao final do capítulo, contudo, visões sistêmicas com implicações distintas resultam da simulação do processo mengeriano de emergência da moeda e da discussão mais atenta a Simmel e Orléan – é justamente por isso, por exemplo, que os últimos ressaltam aspectos de simbolismo, legitimidade ou abstração menos presentes na narrativa de Menger.

Na segunda parte desse capítulo, discutiremos essas mesmas questões a partir do ponto de vista da semiótica. Como veremos, a questão da emergência também se prova relevante na compreensão da linguagem como sistema diferencial: tando a moeda como a linguagem são campos constituídos por atores cuja agência individual é profundamente condicionada pelas formas nem sempre evidentes que emergem das interações que eles estabelecem uns com os outros. Há aí alguns insights importantes para a compreensão da natureza de diferentes instituições e para investigações sobre a medida até a qual essas instituições são ou não formadas e desenvolvidas através de ações deliberadas dos agentes. Esse ponto de vista também implica dar atenção aos possíveis limites para a compreensão, por parte dos agentes, desses fenômenos que ultrapassam o campo de ação e de interpretação de cada indivíduo. No que se refere em particular à moeda e à linguagem, ao menos, parece razoável supor que essas instituições se estabelecem sob quase nenhum controle por parte de cada agente e inteiramente no nível emergente ou intersubjetivo, de forma que tanto a moeda como a linguagem se apresentam aos indivíduos que as utilizam como dados externos da realidade; um fato que não impede que, através desse mesmo uso, esses indivíduos efetuem e tragam a efeito a sua reprodução.

Essas conexões nos permitem traçar algumas considerações sobre as relações entre complexidade, moeda e simulação. Primeiro, poderíamos retornar à simulação de modelos de emergência da moeda, mantendo em vista que mesmo um modelo de simulação sem grande liberdade de agência pode dar origem a regularidades claras de comportamento que poderíamos interpretar como a emergência de instituições. Expansões do Sugarscape na direção da teoria da moeda poderiam modelar, por exemplo, quantidades produzidas e consumidas de mercadorias a cada período (o que seria analógico à dissipatividade, conforme delineada por

Prigogine) e condições de escolha de compra e venda para distribuição. Cada diferenciação incluída no modelo (novas mercadorias produzidas, novas demandas dos agentes, diferentes períodos para os fluxos de produção e troca, efeitos locais de coordenação e rede, memória) abriria novas possibilidades de emergência de comportamento regulado – enfim, nesse sentido estrito, de instituições. Uma vez que se estabeleça a simulação de um sistema estável o bastante (uma das condições para isso, como Kelly aponta, é que ele seja complexo o bastante), estaria aberto ao pesquisador todo o leque da computabilidade e seria possível realizar ajustes, criar medidas e métodos de coleta de dados, e observar em detalhe a evolução do modelo. Metodologicamente, acreditamos que uma abordagem desse tipo seja capaz de adicionar etapa a etapa novas características ao método de escolha dos agentes buscando encontrar as condições mínimas para a emergência de algo que se comporte como moeda num modelo de agentes distribuídos. Em particular, caberia investigar se é possível observar a emergência de fenômenos que podem ser interpretados como monetários na ausência de agentes capazes de aprendizado.

Observemos que a proposta de simulações econômicas baseadas em processamento distribuído também oferece uma solução ao problema do agente representativo, a dificuldade de transitar entre o nível micro e macroeconômico através de agregação. Por sua própria construção, um dos pilares da abordagem de complexidade é a emergência de novas formas a partir de regras e comportamentos locais, o surgimento de padrões estáveis que não podem ser reduzidos a seus componentes sem se perder de vista justamente os aspectos mais relevantes e mais interessantes do sistema. As lições para a teoria econômica são claras: a questão central não é exatamente nem simular um agente representativo nem acompanhar o sistema agregado; ao contrário, o central é estudar as formas imprevisíveis – mas observáveis – pelas quais o macrossistema diverge dos elementos que o compõem. Também são fortes as implicações para a noção de equilíbrio, que não cabe numa visão que ressalta a historicidade e a imprevisibilidade, e para a possibilidade ou não de planejamento em sistemas cujas propriedades emergem de forma imprevisível e que têm mecanismos internos de autorregulação.

Uma particularidade interessante de sistemas complexos reais, também apontada por Kelly (1995), é a de que todo sistema complexo natural é um ecossistema – isto é, um sistema que apresenta hierarquias encapsuladas de subsistemas e está em relação constante com seus elementos internos e com seu contexto externo. Dessa forma, uma célula constitui um sistema

complexo, da mesma forma que um órgão, um organismo, um ecossistema, ou uma cadeia de DNA, cada um desses níveis afetando e determinando os outros, e cada nível se provando um sistema em si mesmo imerso em um ambiente, e o ambiente de outro sistema. Se esses sistemas naturais forem isomórficos aos sistemas institucionais estudados aqui, isso pode querer dizer que instituições só podem ser compreendidas em relação a outras instituições, nas suas interações umas com as outras dentro de um sistema social. De forma que ecoa o trabalho de Ingham e a proposta semiótica de Wennerlind, que discutiremos na próxima seção, bem como o trabalho de alguns autores institucionalistas como Tony Lawson e John Latsis, só seria possível compreender o papel da moeda em relação a um ecossistema de outras instituições como bancos, estado, mercados, etc. Nesse quesito, os modelos do tipo Sugarscape ou os baseados na análise de Kiyotaki e Wright ainda têm muito a evoluir.

Um sistema complexo natural, além disso, apresenta, em um certo sentido, criatividade: através de mecanismos diversos, há complexidades e redundâncias suficientes para permitir ao sistema adaptação, evolução, resiliência e, crucialmente, o surgimento de formas sempre novas. Na biologia, como discutido por Kelly e Arthur, isso se revela na grande variedade de novos e diferentes organismos que surgem no processo evolutivo e compõem sempre diferentes ecossistemas; em paralelo, na economia, e sob maior ou menos controle dos indivíduos, também são sempre criadas novas instituições, novas combinações de recursos produtivos, ou mesmo novos produtos, configurando a cada momento, tomada a economia como um todo, uma estrutura diferente das anteriores.

Um dos eixos centrais da abordagem da complexidade, como podemos observar, toma sistemas biológicos como organismos e ecossistemas como referências na compreensão de outros sistemas complexos, dando precedência à biologia sobre a física como o paradigma científico de referência. Esse paralelo teórico nos parece especialmente produtivo no estudo de sistemas sociais. Da mesma forma que na biologia há uma abertura radical de possibilidades para a evolução de novas formas – há incontavelmente mais formas biológicas possíveis do que formas atualizadas na realidade – nos sistemas sociais também deve haver uma abertura institucional que permite o surgimento de novas instituições. Exemplos seriam o surgimento de bolsas de valores na Europa do século XVIII, o estabelecimento recente de sistemas de comunicação de velocidade sem precedentes – eventos que em ambos os casos permitem uma reconfiguração radical da capacidade produtiva de uma comunidade – ou mesmo a emergência da moeda. Essas novas instituições, por sua vez, alteram de forma geralmente irreversível o

ambiente no qual todas as outras estão envolvidas, o que abre a possibilidade de formas ainda mais novas que antes escapavam ao horizonte criativo do sistema.

Considerando as analogias entre sistemas biológicos e sociais, Kelly, Capra e Cillers ressaltam a forma como sistemas complexos naturais apresentam propriedades de autorregulação, um conceito que remete à autopoiesis de Maturana e Varela, a capacidade de um sistema de criar as condições para a reprodução do próprio sistema. O exemplo paradigmático de autorregulação homeostática é o efeito – ainda sob debate científico – de a vida na Terra criar as condições atmosféricas e térmicas que mantêm o planeta justamente dentro dos parâmetros que permitem a reprodução da vida. Nesse sentido, como demonstra a família de modelos Daisyworld (Capra e Luisi, 2014, p. 74), sistemas complexos podem ser capazes de absorver transformações relativamente graves e adaptar-se a elas sem perder a consistência de sua estrutura e seus processos. Kelly aponta que nesses casos se coloca uma tensão entre a capacidade de resiliência do sistema a choques, que depende de certas redundâncias funcionais, e a eficiência do sistema. Em todos os casos, contudo, a questão central é a de que, dentro de certos limites, os fluxos do sistema têm a capacidade de se ajustar – mas depois de certo nível crítico, o sistema se desestabiliza. Em linha semelhante, poderíamos compreender a crise monetária como uma transição de fase dentro de um sistema complexo, o momento em que é vencida a resiliência do sistema e em que um processo imprevisível de ajuste toma forma. Uma abordagem nessa perspectiva poderia gerar implicações relevantes de política monetária.

Explorar em que medida esse isomorfismo se aplica no caso da moeda – isto é, até onde um sistema complexo natural, como, pode exemplo, um ecossistema, pode servir de referência para a compreensão de um sistema institucional – também pode constituir uma interessante linha de análise. Fica claro, contudo, que uma abordagem em termos de equilíbrio não dá conta da complexidade de um sistema econômico concebido nestes termos, e que mesmo um modelo computacional muito mais complexo do que os estudados aqui tampouco estariam muito próximo de apresentar esse tipo de abertura. Sistemas nesse nível de complexidade, como uma cultura ou uma campina, ainda estão várias ordens de magnitude fora do alcance computacional, e nesse sentido é questionável quanto se pode aprender dessas simulações relativamente muito simples que se autodenominam complexas. E, por fim, mesmo que fosse removida a limitação computacional, é difícil imaginar formas pelas quais um sistema criado por design e com regras de ação bem delimitadas possa ser capaz de qualquer criatividade mais substantiva do que certas

regularidades de comportamento – o que levanta a questão de o que é que define uma instituição humana que vá além de regularidades semelhantes. Isso nos remeteria a questões do significado, que, como veremos, a semiótica e a linguística buscam explorar.

Do outro lado dessa dificuldade, uma questão problemática e curiosa, como discute Kelly (1995, p.365), é o fato de, que para modelos complexos o suficiente, os dois resultados mais comuns parecem ser: ou o modelo entra em colapso (como é o caso de um número incalculável de ecossistemas naturais ou artificiais que se tornam inviáveis quando mantidos em certo grau de isolamento) ou ele vê a emergência de propriedades tão específicas ao próprio modelo que elas podem não ter paralelos significativos com o mundo real. A respeito dessas limitações, Cilliers defende uma posição relativamente comum em trabalhos com sistemas complexos:

“From a more general philosophical perspective we can say that we wish to model complex systems because we want to understand them better. The main requirement for our models accordingly shifts from having to be correct to being rich in information” (Cilliers, 2006, p. 12). De forma mais geral, em termos das implicações de pesquisa da abordagem computacional de complexidade, podemos finalmente observar que a visão se distancia bastante tanto do essencialismo que caracteriza o mainstream da economia quanto do idealismo das visões estruturalistas representadas por Orléan. Essas ferramentas analíticas têm alguma presença tanto em outras ciências humanas e naturais quanto na economia, e podem representar um dos instrumentos que respondem à convocação à interdisciplinaridade adiantada por autores tão diversos como Krugman e Orléan. Visões baseadas em complexidade sistêmica ou metodologias de simulação levantam questões relevantes para a teoria da moeda e permitem tanto entrever seu papel de articulador social quanto sugerir metodologias que capturem esse papel. O modelo de origem da moeda de Gintis, como argumentamos, representa um passo importante para a compreensão da instituição monetária em termos de processos emergentes que alcançam certa medida de estabilidade, capturando aspectos importantes da visão mengeriana sobre a origem da moeda. Abre-se aí espaço para futuros desenvolvimentos teóricos voltados à emergência da moeda via simulação com agentes distribuídos.

As propostas de Simmel e Orléan, por sua vez, se prestam bem tanto à visão de sistemas complexos quanto à abordagem de simulação, mas contêm também um importante componente adicional. Como buscaremos demonstrar nas próximas seções desse capítulo, podemos sugerir que a diferença entre uma visão mengeriana e simmeliana da moeda consiste precisamente no

caráter semiótico da proposta de Simmel, que coloca em primeiro plano questões sobre a natureza de processos simbólicos aos quais as abordagens individualistas, mesmo que evolucionárias, dedicam menor atenção. É a isso que nos dedicamos a seguir.105