Correlación, causalidad y decisión

March 17, 2026

Reuben Stern

Esta traducción fue realizada con asistencia de Gemini. Si el lector detecta algún error, que no dude en contactarme para resolverlo. El texto original está en Correlation, causation, and choice

Te encuentras ante dos cajas . Una es transparente y contiene $1000. La otra es opaca. Tienes que elegir entre la opción “una sola caja” (es decir, tomar solo el contenido de la caja opaca) o por la opción “dos cajas” (es decir, tomar el contenido de ambas). El juego está configurado de tal manera que el contenido de la caja opaca siempre depende de la predicción realizada por un adivino extraordinariamente exitoso. Cuando el adivino predice que elegirás la opción “una sola caja” deposita $1,000,000 dentro de la caja opaca. Cuando predice que elegirás la opción “dos cajas” , no pone nada en la caja opaca. ¿Qué opción eliges?

Esta elección es conocida por los filósofos como el problema de Newcomb. Antes de responder a la pregunta, podrías haber pensado que era obvio que siempre hay que elegir la opción que te deje en una mejor situación. No hay duda de que la mejor situación se consigue eligiendo la opción “una sola caja” (ya que es considerablemente más probable que el adivino haya puesto el dinero dentro de la caja opaca cuando eliges “una sola caja” que cuando eliges la opción “dos cajas”) y, sin embargo, es sumamente polémico que elegir la opción “una sola caja” sea la respuesta más racional. La razón, como señala Nancy Cartwright (1983), es que aunque el problema de Newcomb está planteado de tal modo que elegir el contenido de la caja opaca te ofrece evidencia de que serás rico, elegir “una sola caja” es una estrategia ineficaz para enriquecerse, dado que no hay nada que puedas hacer, al momento de tomar la decisión, para influir causalmente en el contenido de la caja opaca. Al igual que muchos ‘teóricos de la decisión causal,’ podrías sostener que elegir la opción “dos cajas”—–incluso si piensas que elegir una sola caja te dejaría en mejor situación—–por la sencilla razón de que es irracional actuar siguiendo una estrategia que sabes que es ineficaz.

Aunque simpatizo con el teórico de la decisión causal, con la idea de que nuestras creencias sobre la influencia causal son relevantes para responder de la forma más racional. Estas creencias son relevantes en la medida en que nos ayudan a distinguir entre estrategias eficaces e ineficaces. Sin embargo, no estoy dispuesto a seguir a los teóricos de la decisión causal, quienes simplemente descartan el problema de Newcomb por ser un contexto de toma de decisiones donde se nos paga por ser irracionales. En cambio, parece obligatorio para el teórico de la decisión causal reconciliar de algún modo las recomendaciones de su teoría con la obviedad de que debemos elegir la opción que esperamos que nos deje en una mejor situación; o, al menos, el teórico de la decisión causal debería proporcionar una explicación más satisfactoria que la que se suele dar sobre por qué deberíamos romper con esta verdad evidente.

Existen varios intentos en la literatura de proporcionar tal explicación, pero desde hace tiempo he estado impresionado por la idea de Christopher Meek y Clark Glymour (1994), de que podemos asegurar las recomendaciones de la teoría de la decisión causal, cumpliendo al mismo tiempo con la obviedad: simplemente tratando a las opciones disponibles como intervenciones en un grafo causal—–donde intervenir para actuar puede entenderse (muy a grandes rasgos) como hacerse actuar a uno mismo mediante medios que no están causados por ninguno de los otros factores bajo consideración.

Esta historia intervencionista es convincente, en gran medida, porque aspira a ofrecer una lente a través de la cual podemos ver la disputa que rodea al problema de Newcomb. La idea es que podemos entender de manera fructífera que la disputa gira en torno al estatus de una visión de sentido común sobre lo que requiere una elección genuina, en lugar de si a veces no deberíamos elegir la opción que esperamos que nos deje en la mejor situación. La idea clave de Meek y Glymour para este fin es que, si tratamos nuestras elecciones como algo que depende de nosotros en el sentido requerido por una intervención, entonces los axiomas de nuestra mejor teoría (e independientemente motivada) sobre la relación entre la relevancia causal y la relevancia evidencial—–la teoría de las redes bayesianas causales—– implican que deberíamos tratar nuestras elecciones como no correlacionadas con sus no-efectos (incluida la predicción del adivino de Newcomb). Así pues, como sostendrían Meek y Glymour, se espera que intervenir en la opción “dos cajas”, deje a los sujetos en una mejor situación, que intervenir en la opción “una sola caja” (aunque se espere que elegir la opción “una sola caja” deje a los sujetos en mejor situación que elegir la opción “dos cajas”).

Por muy prometedora que sea la interpretación del problema de Newcomb de Meek y Glymour, existen dos problemas con su argumento. Los objetivos principales de mi artículo en el BJPS son articular estos dos problemas y, a continuación, mostrar cómo pueden abordarse ampliando la concepción habitual intervencionista de la elección, y definiendo algunas restricciones de sentido común sobre al hablar de probabilidades de las elecciones genuinas.

El primer problema es que mientras que la teoría de las redes bayesianas causales implica uqe hay que restringir qué probabilidades objetivas son compatibles con qué historias causales, pero no implica restricciones sobre las creencias subjetivas (probabilidades subjetivas) de un agente y, por lo tanto, no implica que los sujetos de Newcomb deberían considerar que sus intervenciones no son evidencia irrelevante para las predicciones del adivino.

Para ejemplificar esto, considera los pronósticos de dos meteorólogos en duelo: imagina que estás seguro de que el hecho de que llueva el 31 de julio en Nueva Orleans, es independiente y causalmente irrelevante para el hecho de que haya una mala calidad del aire en Shanghái el 31 de Julio. Supón, además, que acabas de consultar los pronósticos de dos meteorólogos (Jim y Kim) y que sabes que uno de ellos esta en lo correcto sobre la probabilidad de lluvia en Nueva Orleans y sobre la probabilidad de mala calidad del aire en Shanghái, pero no estás seguro de quién. Jim y Kim coinciden en que la probabilidad de lluvia en Nueva Orleans es independiente y causalmente irrelevante para determinar la probabilidad de mala calidad del aire en Shanghái, pero Jim considera que las probabiolidades de que ambos hechos ocurran son relativamente altas (digamos, 0.8). Kim, por su parte, considera que la probabilidad de que ambos hechos ocurran son relativamente bajas (digamos, 0.4). Ahora, en la mañana del 31 de julio miras por la ventana en Nueva Orleans, y descubres que está lloviendo. ¿Debería ese vistazo por la ventana aumentar tu confianza de que de hecho hay mala calidad del aire en Shanghái?

Si bien es plausible que debas considerar que las probabilidades objetivas del clima en Nueva Orleans y en Shanghái no están correlacionadas porque están aisladas causalmente la una de la otra, lo que implica que es poco plausible que su aislamiento causal te dé razones para decir que son evidencialmente irrelevantes la una de la otra. Después de todo, sabes que o bien Jim o bien Kim han identificado correctamente las probabilidades, y tu descubrimiento de que está lloviendo en Nueva Orleans te da razones para confiar en Jim antes que en Kim (puesto que la estimación de Jim de la probabilidad de lluvia es sustancialmente mayor que la de Kim). Por lo tanto, tu vistazo a través de la ventana en Nueva Orleans te proporciona evidencia de que la probabilidad de una mala calidad del aire en Shanghái es alta, lo que te autoriza a aumentar tu confianza en que de hecho hay mala calidad del aire en Shanghái.

Esto significa que la teoría de las redes bayesianas causales no debe interpretarse en el sentido de que implica restricciones sobre las creencias subjetivas racionales, sino que debe entenderse como una teoría que implica restricciones sobre las probabilidades objetivas. En el contexto de la interpretación de Meek y Glymour sobre el problema de Newcomb, el resultado de esto es que no está claro cómo, o si de hecho, la teoría de las redes bayesianas causales le da razones a los sujetos que toman decisiones para afirmar que sus intervenciones son evidencia irrelevante para sus no-efectos, a pesar de que Meek y Glymour afirman lo contrario.

El segundo problema es que, incluso cuando quien decide tiene certeza sobre las probabilidades objetivas subyacentes, la teoría de las redes bayesianas causales no implica que debamos tratar nuestras intervenciones como irrelevantes respecto a sus no-efectos en contextos de toma de decisiones, en los cuales tenemos conocimiento previo de que se dará un estado de cosas como resultado de nuestra intervención. Esto no es algo que parece en el contexto del problema de Newcomb, pero sí aparece en otros contextos “exóticos” de toma de decisiones que dividen a los teóricos de la decisión causal y a los teóricos de la decisión evidencial.

Considera el problema de los neonatos que nacen por debajo del peso promedio: supón que estás embarazada y que un oráculo te acaba de informar que, por desgracia, tu bebé nacerá con bajo peso. Recientemente aprendiste que, cuando un bebé nace con bajo peso, su pronóstico es significativamente mejor si su madre fumó durante la gestación que si no lo hizo. Esto se debe a que las probabilidades de supervivencia son mejores cuando el recién nacido tiene bajo peso porque su madre era fumadora, que cuando el recién nacido sufre alguna condición genética. Incluso si fumar te resulta un poco desagradable, ¿deberías adquirir el hábito?

Al enfrentarse a este problema, está claro que el razonamiento de la teoría de la decisión causal favorece el abstenerse de fumar (si es que te importa fumar en absoluto), dado que tu elección de fumar o no carece de influencia causal sobre si tu recién nacido sufrirá una condición genética—por ponerlo en diferentes palabras, que no hay nada que puedas hacer al momento de tomar la decisión para cambiar la composición genética de tu recién nacido mediante la decisión de fumar. Sin embargo, la teoría de las redes bayesianas causales predice que deberías considerar que tu intervención de fumar está correlacionada con si tu recién nacido sufrirá la condición genética, dado el conocimiento previo del oráculo de que tu bebé tendrá bajo peso. Después de todo, es una posibilidad real que tu recién nacido nazca con bajo peso debido a tu elección de fumar, y esto sería una buena noticia en la medida en que disminuiría las probabilidades de que naciera con bajo peso debido a alguna condición genética. Pero dado que esta buena noticia no refleja ningún control que puedas tener sobre la condición genética, no es el tipo de noticia que dé a los teóricos de la decisión causal razones para admitir que fumar sea una estrategia eficaz para influir en el peso del recién nacido.

¿Significan estos problemas el fin del enfoque de Meek y Glymour para asegurar las recomendaciones de la teoría de la decisión causal? Sostengo que si aumentamos la concepción intervencionista habitual de la elección con algunas restricciones adicionales sobre las probabilidades de las elecciones, y entonces podemos rescatar el enfoque general. Sin embargo, veremos que la generalidad del intento de rescate depende de qué tanto estemos dispuestos a asumir sobre las probabilidades de las elecciones.

Para este fin, considera lo que llamo “transparencia de azar” (chance transparency), esto es, la idea de que las probabilidades de las elecciones deben ser transparentes para quien toma la decisión, en el sentido de que quien decide debe estar seguro de las probabilidades de que elegirá de una manera determinada mientras resuelve por sí mismo qué hacer. La transparencia de azar no pretende, por tanto, decir que la probabilidad de cualquier elección deba ser un número particular, sino que simplemente dice que ese número (sea cual sea) debe ser el mismo en cada distribución de probabilidades considerada por quien decide. Esta idea tiene cierto atractivo intuitivo en la medida en que capta la visión popular de que poseemos conocimiento “no-observacional” de cómo es probable que elijamos mientras resolvemos por nosotros mismos qué hacer al realizar una elección genuina (ya que podemos entender tal conocimiento en términos de un acceso inmediato a las probabilidades subyacentes). Además, esto resuelve de manera directa el problema planteado por el ejemplo de los meteorólogos en duelo, puesto que podemos demostrar que cuando quienes deciden están seguros de qué causa qué, pero no están seguros de las probabilidades subyacentes, deben considerar sus elecciones (o intervenciones) como irrelevantes desde el punto de vista evidencial para sus no-efectos, siempre que a las elecciones de quien toma la decisión se les asigne la misma probabilidad en todas las distribuciones de probabilidad objetiva bajo consideración.

Así que esto resuelve el primer problema, pero ¿qué pasa con el segundo? Aquí, la transparencia de azar no sale tan bien parada. La transparencia de azar se cumple de manera trivial y, por tanto, no ayuda cuando quien decide está seguro de las probabilidades objetivas subyacentes, incluyendo aquellos contextos de toma de decisiones en los que quien decide posee evidencia exótica. Cuando la elección se vuelve exótica, necesitamos artillería pesada.

La indiferencia de azar es la idea de que la elección genuina requiere que la probabilidad de cada opción (o intervención) sea la misma que la de cualquier otra opción. Por lo tanto, la indiferencia de azar va más allá de la transparencia de azar al imponer restricciones sobre los números particulares asignados a las probabilidades de las elecciones; es decir, establece que a la probabilidad de cada elección se le debe asignar una probabilidad igual. Esto puede encajar con el sentido común en la medida en que capta la idea de que, cuando una elección es tuya, las probabilidades existentes no te obligan ni te inclinan a elegir de una manera determinada. Pero la indiferencia de azar también puede hacer sonar las alarmas, ya que parece que a menudo llegamos a los contextos de toma de decisiones dispuestos a elegir de maneras particulares (por ejemplo, debido a nuestra crianza, a nuestra composición genética, a nuestra personalidad, etc.). Cuando la toma de decisiones es así, no es genuina según la indiferencia de azar. Por lo tanto, puede parecer excesivamente estricto ponerse del lado de la indiferencia de azar al sostener que las probabilidades de las elecciones no pueden empujarnos hacia la elección de ninguna opción u opciones particulares.

De cualquier manera, a diferencia de la transparencia de azar, la indiferencia de azar resuelve con solvencia ambos problemas. Resuelve el primer problema exactamente de la misma manera que la transparencia de azar, ya que cualquier persona que decida y represente su propia elección como algo que satisface la indiferencia de azar, representará asimismo su elección como algo que satisface la transparencia de azar (puesto que cada distribución de probabilidad objetiva bajo consideración coincidirá en que la probabilidad de cada opción es la misma). Pero también resuelve el problema planteado por el bajo peso al nacer, al proporcionarnos una lógica para un enfoque para actualizar creencias, ante el conocimiento previo que permite al intervencionista distinguir entre estrategias eficaces e ineficaces incluso cuando la elección es exótica. He discutido los detalles de este procedimiento de actualización en otro lugar (Stern 2021), pero la idea básica es que podemos asegurar el razonamiento de la teoría de la decisión causal actualizando sobre la intervención exógena para provocar la evidencia conocida de antemano, en lugar de actualizar sobre la propia evidencia conocida previamente.

Se supone que la justificación de este procedimiento es que actualizamos nuestras creencias, dadas las posibles intervenciones, en donde elegimos intervenir para provocar el resultado esperado, dada la evidencia conocida previamente, y esto s compatible con que la elección sea genuina, mientras que actualizar sobre la propia evidencia conocida de antemano no lo es. Pero hasta ahora no estaba claro por qué la primera actualización, y no la segunda, debería ser compatible con que la elección sea genuina—–especialmente dado que el intervencionista ya está comprometido, de manera independiente, con la visión de que las elecciones genuinas dependen de quien decide en el sentido requerido al modelarlas como intervenciones. Aquí es donde la indiferencia de azar puede demostrar su valía (earn its keep). Si nos ponemos del lado de la indiferencia de azar en lugar de la transparencia de azar y, por tanto, postulamos las restricciones numéricas adicionales sobre las probabilidades de las elecciones genuinas, introducimos la amenaza de que la evidencia comprometa a la elección genuina, porque forzamos las probabilidades de las elecciones se aparten de sus valores impuestos (indiferentes). Una forma de bloquear esta amenaza de manera general es actualizar sobre las intervenciones de la evidencia conocida de antemano, en lugar de sobre la propia evidencia conocida de antemano.

Entonces, ¿qué debemos creer sobre las probabilidades de las elecciones? La respuesta a esta pregunta depende de algo más que los problemas de teoría de la decisión que he analizado aquí. Pero en la medida en que sea valioso asegurar las recomendaciones de la teoría de la decisión causal mientras nos mantenemos fieles a la obviedad de que debemos elegir cualquier opción que esperemos que nos deje en mejor situación, parece haber razones para adoptar alguna restricción significativa sobre las probabilidades de las elecciones. Si existe una razón de principio para dejar de lado la aplicación de una teoría de la decisión a las elecciones exóticas (por ejemplo, ¡porque el conocimiento previo es demasiado exótico como para que nos importe!), entonces la transparencia de azar posiblemente nos proporcione todo lo que el intervencionista siempre ha deseado. Pero si deberíamos preocuparnos por la aplicación de una teoría de la decisión a las elecciones exóticas (como sostienen muchos filósofos), entonces la indiferencia de azar resulta atractiva.

Por supuesto, dependiendo de tu postura sobre la naturaleza de la agencia, podrías responder que algunas o todas estas restricciones sobre la elección son demasiado exigentes (incluyendo, tal vez, la restricción intervencionista original). No tengo nada en contra de esa respuesta. Al contrario, a mi juicio, esto suena como el comienzo de un argumento novedoso contra las recomendaciones de la teoría de la decisión causal desde dentro del enfoque intervencionista de la teoría de la decisión. Y si es ahí hacia donde nos lleva mi artículo, por mí está bien.