Stefan Persich

[Stefan Persich @PersichP]

@ericweinstein Or it killt us all🫣😉

[Stefan Persich @PersichP]

@elonmusk Read the time period....

[Miguel Angel Escotet @DrEscotet]

El MIT ha presentado un informe histórico, que suscribo, elaborado por su Comité Ad Hoc, sobre el uso de la IA en la enseñanza, el aprendizaje y la formación en investigación, en el que propone una reorganización profunda de su modelo académico/educativo ante el avance de la IA generativa, entre lo que destaca, entre muchos otros aspectos:

– Diseño inverso (Backward Design): Se insta a los profesores a definir primero qué deben saber, comprender y valorar los estudiantes, para luego decidir en qué puntos específicos la IA suma o resta al aprendizaje.

– Enfoque de aumento, no de automatización: La meta no es prohibir la IA, sino rediseñar los programas y cursos para que la tecnología apoye el pensamiento crítico sin permitir la rendición cognitiva (cuando los estudiantes recurren a la IA antes de intentar resolver por sí mismos un problema difícil).

– Nuevos métodos de evaluación: Se desaconseja el uso de detectores de IA, por considerarlos poco fiables y propensos a generar desconfianza. En su lugar, se propone un mayor uso de exámenes orales, evaluación continua, proyectos prácticos, portafolios con revisiones presenciales y componentes sociales en cada área temática.

El informe propone 8 principios medulares para guiar la integración de la IA generativa en la educación superior:

· Sé humilde (Be humble): Reconocer que el ritmo del cambio tecnológico es demasiado rápido como para establecer reglas permanentes, lo que requiere flexibilidad constante.

· Sé audaz (Be bold): Afrontar la situación de forma proactiva mediante el rediseño profundo de los planes de estudio, en lugar de aplicar parches defensivos.

· Pon a la humanidad en el centro (Put humanity front and center): Priorizar las relaciones interpersonales, el florecimiento humano y el valor de la educación residencial (de humanos enseñando a humanos).

· Sumérgete en el aprendizaje / Preserva el esfuerzo constructivo (Lean into learning): Entender que el esfuerzo cognitivo y la dificultad son esenciales para aprender; obtener una respuesta rápida de una IA no equivale a adquirir conocimiento.

· Enseña con intencionalidad (Teach with intentionality): Diseñar las clases con propósitos claros, evitando tanto las prohibiciones reflexivas como los mandatos ciegos de la IA.

· No hay una solución única para todos (No one size fits all): El nivel de formación importa; una política o herramienta adecuada para un doctorando puede resultar perjudicial para un alumno de primer año que aún está construyendo sus bases conceptuales.

· Aumentación, no automatización (Augmentation, not automation): Utilizar la IA para elevar el nivel de los problemas que un estudiante puede resolver (potenciar el pensamiento), en lugar de delegar por completo la capacidad humana de pensar.

· Piensa más allá del aula y del campus (Think beyond the classroom and the campus): Considerar el impacto de la IA en el desarrollo integral de los estudiantes como personas y ciudadanos en el mundo exterior.

PUEDE LEER EL REPORTE EN INGLÉS EN: https://t.co/hhWJ2YpGiE

[Prof. Karl Lauterbach @Karl_Lauterbach]

Auch an deutschen Unis müssen Unterricht und Prüfungen auf KI umgestellt werden. Der MIT Vorschlag ist sehr gut durchdacht. Mündliche Prüfungen, Einzelprojekte, Prüfung von Verstehen statt Ergebnis, sozialer Prüfungsteil. Wir brauchen jetzt schnell flächendeckende Studienreformen. Dienst nach Vorschrift oder Softwarelösungen sind Murks

[ℏεsam @Hesamation]

Published on Terence Tao’s blog: Mathematics has changed. Let’s act like it.

this is a guest post by Frank Calegari, saying mathematicians need to stop treating AI as existential threat and start rethinking what makes a good mathematician.

“Choosing worthwhile problems may end up mattering more than producing proofs.”

his suggestion for the way forward:
> evaluate all math work as if AI-generated
> math hiring should be based on vision and understanding rather than number of papers
> fewer but better papers need to be published
> train mathematicians to explore more ambitious problems

in a section named “the ugly truth” he writes how some mathematicians are rushing to publish AI papers without developing a deeper understanding of math: “there is quickly becoming a gulf between the ability to produce novel proofs and the ability to either demonstrate understanding or push the subject in new and interesting directions.”

he’s critical of OpenAI’s recent papers but the overall message is actually optimistic:
AI could free mathematicians from spending years to prove individual conjectures and let them explore problems that were previously out of reach.

this is the way to go.

[Stefan Persich @PersichP]

@Briankeating @tegmark That doesn't seem right overall, but perhaps we'll see fewer jobs for mathematicians or maybe more opportunities in combination with applied informatics. 📉💻 #math #jobs #informatics

[Stefan Persich @PersichP]

@Briankeating @tegmark Maybe he's right 🫣🤦‍♂️🤔

[Stefan Persich @PersichP]

Rank 242 - moving up and down, just a few hubdrets more to go. 🤦‍♂️ #kaggle - https://t.co/iclTROOY1Z

[Stefan Persich @PersichP]

@sciam That’s great, it confirms my math. Thanks! 📈✨ #math #confirmation

[Stefan Persich @PersichP]

@harari_yuval @DanielStach The core issue is that the diminishing level of confidence in human judgment is understandable, as is the corresponding increase in reliance on AI.

[Stefan Persich @PersichP]

@ConstantinKogl Hodge

[Stefan Persich @PersichP]

Huge thanks to Grok for the incredible help! Currently sitting at rank 45 and climbing—just a few more spots to go. #GoogleQuantum AI - Verifiable Quantum Circuit Challange #Kaggle #GrokBot #ElonMusk 🚀📈✨

[Stefan Persich @PersichP]

@elonmusk @bot GrokBot

[Stefan Persich @PersichP]

@sama Thanks

[Stefan Persich @PersichP]

@Zinkst_ Hast du kein zu Hause...

[Stefan Persich @PersichP]

Good but not good enough 🫣
Rank 534. A small price to pay for my social life. #kaggle - https://t.co/iclTROOY1Z

[Stefan Persich @PersichP]

@skdh @Chandra06891946 No try, Gemini or even Grok, Claude eats money too.... and GrokBot is very nice👌

[Stefan Persich @PersichP]

@PlanckScale But, just a small progress

[Stefan Persich @PersichP]

@imjustnewatai However, that does not assist me in resolving the Hodge conjecture.🙄🫣😉

[Simon Betschinger @SBetschinger]

"Mehr als tausend Mathematiker verpflichten sich, keine KI in ihren Forschungen einzusetzen, um die Mathematik als eine erfüllende menschliche Tätigkeit zu bewahren sowie die Zukunft akademischer Karrieren"

Dumm. Geschichtlich ungebildet. Wie ein Weber, der 1785 ohne mechanischen Webstuhl weiterarbeiten wollte.

Mathematiker, die in 5 Jahren noch einen Job haben wollen, müssen KI nutzen, um ihre Fähigkeiten zu potenzieren.