Clau Castellanos T

No, #AI is not conscious, and it's unlikely to ever be conscious. Here's why. @anilkseth's brilliant and poetic #TED talk brings some sense into a field filled with outrageous claims (I suspect at least sometimes designed merely to attract attention). ted.com/talks/anil_set…

A hill I am willing to die on: if you submit an academic article with fake references, you should get a desk rejection and be banned for a year. 👋 If you look for excuses, here are the top 5. #academia #genAI dorotheabaur.ch/en/texts-and-m…

Being on the @TEDTalks stage has been one of the biggest thrills of my life. My TED talk is live! Please share widely! Predictions can be weapons of power, and we are being much too naive about them, from prediction markets to AI. #Prophecy ted.com/talks/carissa_…

In the age of AI-generated text, speech may become more important again. For centuries, writing dominated how we communicate and think, shaped by structure, standardisation and prestige. But as AI floods the world with text, spoken language stands out as something more human, more immediate and harder to replicate authentically. As technology reshapes language, we may rediscover a simple truth. If we want to understand thinking, we may need to listen, not just read. theconversation.com/in-a-world-of-… @ConversationEDU @ConversationUS

Se acaban de derrumbar las acciones de las empresas de software, y para mí, esta vez, puede ser definitivo. Todo empezó con algo que parece chiquito, pero da vuelta al sistema. Anthropic anunció que su inteligencia artificial Claude ahora tiene plugins especializados por industria. Uno de ellos, por ejemplo, es para abogados. Thomson Reuters, la empresa dueña de Westlaw, que es básicamente la biblia legal de Estados Unidos, automáticamente perdió 18% de valor en un solo día. Es que ellos construyeron su imperio sobre 160 años de archivos legales organizados. Pero resulta que Claude puede leer esos archivos, entenderlos, buscar jurisprudencia, redactar contratos y hasta analizar casos. Entonces, ¿quién necesita pagarles a ellos si ahora una inteligencia artificial las analiza mejor y en segundos? Pero no fueron ellos nomás. Un billón de dólares, un trillón en inglés, evaporado del sector de software completo en menos de una semana. Miren esa cantidad de ceros. Bloomberg lo llamó "software-mageddon". Esta es la palabra clave del pánico. Durante décadas, el software empresarial funcionó con un modelo brillante, cobrar por asiento. Cada empleado que usa la herramienta es una licencia que se paga mes a mes. 200 empleados, 200 licencias. Era el negocio perfecto, multiplicar sillas, escalar sin límite, pero Claude puede hacer el trabajo de varios analistas simultáneamente. Por eso, Wall Street hizo la cuenta y se dio cuenta de que el driver de crecimiento, más empleados, igual más licencias, acaba de morir. Si una IA hace lo que sean tres personas, ¿para qué vas a pagar por tres licencias? Y por tres sueldos, Claude es solo el síntoma. Lo que se está viniendo abajo no es una empresa o un sector. Es el modelo completo. Cuando hasta tu tía pueda crear software complejo, solamente explicando lo que necesita, no van a caer empresas, sino el concepto mismo de "industria del software". Esto no es una corrección del mercado, es un cambio de época total.

El autor de este post, que es neurocientífico, explica la razón real por la que la ciencia está rota: por culpa de unos incentivos institucionales perversos que priorizan la producción medible por encima del progreso real. Los investigadores deben autofinanciarse con becas (o sea, son los investigadores los que tienen que buscarse la financiación) y tienen unas tasas de éxito de alrededor del 10%, lo que genera una presión brutal y constante para producir artículos y aplicar a becas sin parar. Las instituciones evalúan sus carreras por métricas fáciles de medir: número de publicaciones, dólares captados en becas y citas, no por avances científicos genuinos. Esto obliga a una aversión extrema al riesgo: los científicos evitan ideas inciertas o proyectos largos que puedan fallar, y optan por trabajo seguro, incremental y predecible que garantice artículos aunque no avance el conocimiento de verdad. En una encuesta de Pew a científicos de la Asociación Americana para el Avance de la Ciencia (AAAS), el 69% dijo que el enfoque en proyectos con resultados rápidos tiene una influencia muy negativa en la dirección de la investigación. El resultado es un sistema optimizado para producción masiva, no para descubrimientos arriesgados y transformadores. Pero esta situación, que es muy mala, va a ir a peor, en opinión del autor, por culpa de la IA. La IA no arregla el problema porque acelera y optimiza exactamente los mismos incentivos rotos: ya que aumenta la producción individual sin tocar las estructuras de recompensa subyacentes. Estudios recientes (como uno en Nature con 41 millones de papers) muestran que los científicos que usan IA publican tres veces más, reciben casi cinco veces más citas y aceleran sus carreras, pero el rango de temas investigados se reduce un 5%, y las interacciones con el trabajo de otros cae un 22%. Es decir, que se produce una contracción del espacio temático que se explora colectivamente y una homogeneización. Vamos, que los investigadores trabajan cada vez más todos en el mismo sitio y pocos se arriesgan a explorar lejos. Otro estudio en Science con millones de preprints indica que el uso de LLMs aumenta los manuscritos un 36-60%, pero la prosa tan pulida por la IA se asocia con menor tasa de aceptación en revistas top, sugiriendo menor profundidad real. La IA empuja a "monocultivos científicos”, es decir, todos persiguen las mismas preguntas ignorando problemas importantes pero con pocos datos (el clásico "buscar bajo la farola"). La cuestión es que si no se reforma primero el tema de los incentivos perversos y la financiación, la IA solo va a agravar la crisis de calidad, diversidad y originalidad en la ciencia. persuasion.community/p/the-real-rea…

Children's drawings brought to life by AI [✏️ thingsihavedrawn]

This analogy shows smoking a pack of tobacco cigarettes a day for 30 days for a total of 600 cigarettes. [📹 Chris Notap]

Beginning of an exciting journey! 🤖🤩

This came as a total surprise this morning. Very humbled… 🙏 AI is built by generations of technologists, starting with the daring question of “can machines think?” by Alan Turing. It will be further developed, used and governed by many and all of us! Let’s keep our AI mission human-centered for the benefit of humanity! And I can’t wait to see where AI’s next frontier - spatial intelligence - will be taking us!

Gobierno culero. - Es todo el tuit.

¿Alguien recuerda en qué otro momento de la historia se colocaron barricadas de cemento en el zócalo para impedir una manifestación?

📢 X Spaces | Causa en Común Las instituciones dejan de informar para dejarle todo el espacio a la propaganda presidencial. 🗓️ Miércoles 19 de noviembre 🕖 7:00 PM 🎙️ Con: @MElenaPerezJaen, @RubenAguilar, @MaxKaiser75 y @MaElenaMorera. 🔗 Conéctate y participa: x.com/i/spaces/1odkr…

The brilliant Flintstones technology.

Stanford is offering Deep Learning course for FREE! Instructor: Andrew Ng Launched on: September 23, 2025 Find the first lecture video in the 🧵👇

«Teachers who make physics boring are criminals» — Walter Lewin

Artificial intelligence assisted academic writing Ethical Use

Announcing a significant upgrade to Agentic Document Extraction! LandingAI's new DPT (Document Pre-trained Transformer) accurately extracts even from complex docs. For example, from large, complex tables, which is important for many finance and healthcare applications. And a new SDK makes using it require only 3 simple lines of code. Please see the video for technical details. I hope this unlocks a lot of value from the "dark data" currently stuck in PDF files, and that you'll build something cool with this!

I finally understand how large language models actually work After reading the 2025 textbook “Foundations of LLMs” It blew my mind and cleared up years of confusion Here’s everything i learned (in plain english):

Digital literacy starts early: parents should set #AI boundaries, watch for withdrawal from real-world ties, and partner with schools—not ban tools. 👨‍👩‍👧‍👦🧭 #Education #Cybersecurity #AINews ow.ly/hrBt50X0PCT