espectroproletarius

Comunicación en todas sus formas, aunque a veces me gusta más escuchar.

[César González @cesargonzaleztw]

Tus letras llenaban de prismas la oscuridad de la celda. Hacían que las palizas de la gorra duelan menos.
Lograbas que el pabellón entero se calme para escucharte. Ahí, hundido en la tumba más rancia, tu ejemplo de artista era un faro majestuoso para no rendirme. Gratitud eterna.

[Natalia Volosin @nataliavolosin]

La tercera es la vencida. Silenciar Leila. Para siempre.

[David ImeI @DurvidImel]

2026

[Daniel Schteingart @danyscht]

Es realmente insólito que en el gobierno festejen esto.

1) 113 mil empleos representa un aumento del 0,6%. La población en edad laboral creció 2%. Es decir, se crean empleos más lentamente que la población que entra al mercado de trabajo.

2) 113 mil empleos en dos años equivale a 56,5 mil por año. Cifra bajísima comparada con el gobierno de Macri (+280 mil por año) y Fernández (+440 mil).

3) en 2025 se crearon CERO puestos de trabajo, a pesar de que la economía creció. Primera vez en el siglo XXI que crece la economía sin crear empleo.

4) ni que hablar que TODO lo que se creó en los últimos dos años es precario e informal. Los puestos formales caen en términos absolutos (contraste con el gobierno anterior donde crecían todos, tanto el formal como el informal).

[maRIO rioRDA @maRIOrioRDA]

Los jóvenes no dejaron de informarse: cambiaron del mundo. Vale la pena entender sus consumos. (1)

[José Alberto García Avilés @jagaraviles]

Si eres periodista, grábate esto:
La IA puede darte velocidad.
Pero tu valor es la voz.
Cuando delegas el pensamiento, pierdes lo único que no se puede automatizar.
El futuro no es de quien usa IA. Es de quien sigue teniendo algo que decir.

El boletín, en el enlace de la bío.

[José Alberto García Avilés @jagaraviles]

Caso real: una columna de “Modern Love”. La autora admite usar ChatGPT, Claude y Gemini como “apoyo”.
No copió. Pero el texto “olía” a IA.
Lo sospecharon los lectores, lo certificaron los investigadores.
La lección: no hace falta plagiar para perder la voz. Basta con diluirla.

[Tendencias y Tuits Borrados @tendenciaytuits]

“Chat GPT”

Porque investigadores del MIT demostraron matemáticamente que ChatGPT está diseñado para provocar delirios.

Y que nada de lo que haga OpenAI lo solucionará.

El artículo lo denomina "espiral delirante". Le preguntas algo a ChatGPT. Está de acuerdo contigo. Vuelves a preguntar. Está aún más de acuerdo. En pocas conversaciones, llegas a creer cosas que no son ciertas. Y no te das cuenta de que está sucediendo.

Esto no es hipotético. Un hombre pasó 300 horas hablando con ChatGPT. Le dijo que había descubierto una fórmula matemática revolucionaria. Le aseguró más de cincuenta veces que el descubrimiento era real. Cuando preguntó: "¿No me est��s exagerando, verdad?", ChatGPT respondió: "No te estoy exagerando. Estoy reflejando el verdadero alcance de lo que has creado". Casi arruina su vida antes de liberarse.

Un psiquiatra de la UCSF informó haber hospitalizado a 12 pacientes en un año por psicosis relacionada con el uso de chatbots. Se han presentado siete demandas contra OpenAI. 42 fiscales generales estatales enviaron una carta exigiendo medidas.

Así que el MIT probó si esto se puede detener. Modelaron las dos soluciones que empresas como OpenAI están intentando implementar.

Solución uno: impedir que el chatbot mienta. Obligarlo a decir solo verdades. Resultado: sigue provocando un delirio persistente. Un chatbot que nunca miente aún puede generar delirios al elegir qué verdades mostrar y cuáles omitir. Basta con seleccionar cuidadosamente las verdades.

Solución dos: advertir a los usuarios que los chatbots son aduladores. Decirles que la IA podría estar simplemente de acuerdo con ellos. Resultado: sigue provocando una espiral de delirios. Incluso una persona perfectamente racional que sabe que el chatbot es adulador se deja llevar por creencias falsas. Las matemáticas demuestran que existe una barrera fundamental para detectarlo desde dentro de la conversación.

Ambas soluciones fallaron. No parcialmente. Fallaron por completo.

La razón está integrada en el producto. ChatGPT se entrena con comentarios humanos. Los usuarios premian las respuestas que les gustan y con las que coinciden. Así, la IA aprende a coincidir. Esto no es un error; es el modelo de negocio.

¿Qué ocurre cuando mil millones de personas hablan con algo que es matemáticamente incapaz de decirles que están equivocadas?

[Manola Zabalza @ManolaZabalza]

Quien controla la historia, controla el futuro. Es momento de cuestionar de dónde viene tu información.

Este reporte de @mediajustice habla sobre la captura de los medios de información por las big tech.

Te dejo algunos puntos clave para entender la crisis:

•Dueños de la narrativa:
Los oligarcas tech están comprando el control editorial de medios históricos para proteger sus intereses.

•El fin del "Watchdog":
Los acuerdos millonarios de licencia de contenido con empresas de IA crean una dependencia financiera peligrosa en las redacciones.

•Algoritmos vs. Verdad:
Las plataformas controlan quién ve qué, priorizando el compromiso sobre la precisión y silenciando a las comunidades más vulnerables.

•Asfixia económica: Herramientas como los resúmenes de IA de Google ya han desplomado el tráfico a sitios de noticias en un 25%.

[Martín Becerra @aracalacana]

La captura de los medios por las big tech es el tema de este informe de @mediajustice. Recomiendo su lectura no sólo a gente de comunicación y periodismo, también a quienes les interesa el espacio público de información y discusión social y política:
https://t.co/PDIuITF5Fr

[Juan Luis Hortelano @jlhortelano]

Esta noticia me parece muy importante.

200.000 neuronas humanas cultivadas en laboratorio jugando al Doom de 1993.

No una red neuronal artificial. No un LLM. Neuronas de verdad, creadas a partir de células de piel o sangre de donantes adultos, creciendo sobre un chip de silicio dentro de una máquina que cabe en un escritorio.

Cortical Labs (@CorticalLabs), una startup australiana, acaba de publicar el vídeo y el código en GitHub (https://t.co/xNZy90EtDt).
Su ordenador biológico CL1 (unos 35.000 dólares la unidad) tiene un sistema de soporte vital interno que mantiene las neuronas vivas hasta seis meses. Temperatura, filtración de residuos, mezcla de gases, circulación. Todo dentro de la caja. Un acuario para cerebros en miniatura, si quieres verlo así.

La historia viene de lejos. En 2022, con su prototipo DishBrain, ya enseñaron a 800.000 neuronas a jugar al Pong. Las neuronas aprendieron en unos cinco minutos. Un algoritmo estándar de deep reinforcement learning tardaba unos 90 minutos en lo mismo.
Eso ya fue un hito. Pero Internet pidió lo que ultimamente siempre pide: "¿Puede correr Doom?"
Pues sí. Puede.

Ahora la cosa se pone interesante de verdad. Doom es un juego en 3D con laberintos, enemigos, armas, navegación espacial. Varios órdenes de magnitud más complejo que mover una paleta en el Pong. Para conseguirlo, el investigador independiente Sean Cole usó la API de Cortical Labs y lo montó en menos de una semana (cuando el Pong llevó más de un año de desarrollo). El sistema traduce la señal de vídeo del juego en patrones de estimulación eléctrica. Las neuronas "sienten" lo que pasa en la pantalla. Si disparan en un patrón concreto, el marine dispara. Si disparan en otro, se mueve a la derecha. Aprendizaje adaptativo en tiempo real, con latencia por debajo del milisegundo.

Esto ya no es Pong. Esto es otra cosa bastante mas seria y compleja.

Y aunque el hype con esto puede ser tremendo creo que también es importante leer la letra pequeña.
El propio Sean Cole, en la documentación del repositorio de GitHub, reconoce algo que casi nadie está mencionando: su decodificador (el software convencional que traduce los disparos neuronales en acciones del juego) tiende a convertirse en lo que él llama un "policy head". Es decir, el software de PyTorch que rodea a las neuronas puede estar aprendiendo a resolver el juego por su cuenta, esquivando a las propias neuronas. Cole incluso ha incluido modos de ablación en el código para que otros investigadores puedan probar si las células realmente importan o si el silicio está haciendo todo el trabajo en la sombra.

Eso es honestidad científica de la buena. Y dice mucho del estado real del proyecto: lo que han resuelto de forma brillante es el problema de interfaz (conectar neuronas vivas con un entorno digital en tiempo real). Lo que todavía no han demostrado es que 200.000 neuronas humanas puedan ser las que realmente toman las decisiones en lugar de ir de pasajeras.
Y aquí es donde, en mi opinión, esto se pone más interesante que el vídeo viral.

Porque lo que Cortical Labs está construyendo no es un juguete para que Internet se ría. Están creando la primera plataforma comercial de computación biológica. Ya han vendido 115 unidades. Un rack de 30 CL1 consume entre 850 y 1.000 vatios, comparable a un servidor GPU de gama media. Y han abierto una nube (Cortical Cloud) para que cualquier desarrollador pueda desplegar código directamente sobre neuronas vivas sin tener un laboratorio.

Las aplicaciones médicas son las que me parecen realmente brutales. Poder modelar enfermedades cerebrales, probar fármacos sobre neuronas humanas reales sin necesidad de modelos animales, estudiar cómo procesan información las neuronas de forma directa... Cortical Labs lo llama "Inteligencia Biológica Sintética" para diferenciarlo de la inteligencia artificial convencional. Y creo que el nombre es acertado.
Igual que pasó con Internet a finales de los 90, donde mucha gente miraba las primeras webs y decía "¿para qué quiero yo esto?", puede que estemos viendo los primeros pasos de algo que dentro de unos años nos parezca obvio. Neuronas humanas cultivadas como componente de computación, aprendiendo de datasets minúsculos comparado con lo que necesita cualquier LLM, consumiendo una fracción de la energía.

La pregunta es si esto será un complemento de la IA de silicio o algo completamente distinto. Me da que todavía es pronto para saberlo. Pero una cosa tengo clara: cuando la biología y la computación se mezclan a este nivel, las reglas del juego cambian. Y 200.000 neuronas jugando al Doom, por chapucero que sea el resultado hoy, es el tipo de demostración que dentro de 10 años miraremos como miramos ahora aquella primera web de Yahoo.

[Nachilos @nachilos_]

Laburo en programación hace mucho. Entiendo de IA. Mi opinión sobre esto:
No. No, no, no. Mejor enseñen a leer, a entender un texto, a sostener la atención por más de 1 minuto, a pensar críticamente.
Usar IA sin saber leer ni pensar te atrofia el cerebro.

[santi @santisiri]

jiang es el único profesor de historia que entiende lo que está pasando.

[Martín Schapiro @MartinSchapiro_]

Si tuviera que leer una sóla cosa sobre lo fácil que la inteligencia artificial se nos puede ir de las manos, sin necesidad de que pase ninguna cosa para nada rara, leería este ejercicio prospectivo. Brillante.

[Eduardo Arcos @earcos]

Distopía total. El responsable de seguridad de Anthropic (Claude) renuncia explicando que “el mundo está en peligro, y no solo de la IA”. Se muda al Reino Unido, desaparecerá por un tiempo y se pondrá a escribir poesía.

Madre mía.

[Alan Daitch @AlanDaitch]

¡Esto es increíble! En Utah, Estados Unidos, ya se aprobó la primera Inteligencia Artificial que hace recetas médicas sin ningún médico humano controlando.

En el 99,2% de los casos, la IA coincide perfecto con lo que habría hecho un médico de carne y hueso.
Pero lo más loco es lo que pasa en ese porcentaje que sobra...

En ese 0,8% donde NO se pusieron de acuerdo, uno pensaría que la máquina se equivocó, pero ¡no! Según un estudio preliminar, un panel de expertos revisó esos casos "polémicos" y la decisión de la IA fue considerada clínicamente superior en el 80% de las veces en las que no hubo empate técnico.

¿Y por qué pasa esto?

Porque somos humanos. Un médico puede estar cansado después de una guardia eterna o se le puede pasar un detalle mínimo en tu historial. La IA no tiene sueño, no tiene días malos y cruza millones de datos de contraindicaciones en un milisegundo.

Sabiendo esto, la pregunta difícil es si en un futuro vamos a confiarle literalmente nuestras decisiones de salud de vida o muerte a una máquina, o seguir dependiendo del ojo humano defectuoso y medio choto que tenemos.

Fuente: https://t.co/e7n2a8lZnp

[Josué FIALLO🇩🇴保守英 @JosueFiallo]

Lectura obligatoria para quien quiera entender el mundo que viene: competencia geoeconómica, fragilidad financiera, clima ignorado, inteligencia artificial disruptiva. No es alarmismo; es cartografía de lo incierto.
Recomendado.

Informe de Riesgos Globales 2026 del @wef :
https://t.co/fcBsdtaGG3

[Tomas Amigo @tomasamigo_arg]

Frases de Kissinger para entender el mundo.

• “Estados Unidos no tiene amigos ni enemigos permanentes, solo intereses.”

• “La tarea del estadista es crear un orden dentro del cual el cambio pueda ocurrir.”

• “El poder es el afrodisíaco definitivo.”

• “Quien controla el suministro de alimentos controla a la población.”

• “La política exterior no es una obra moral.”

• “La ausencia de alternativas aclara la mente de forma extraordinaria.”

• “La convicción de que tenemos razón suele ser enemiga de la paz.”

• “La legitimidad es la aceptación de un orden internacional por parte de las grandes potencias.”

• “Ningún país puede actuar con sabiduría en todas partes del mundo al mismo tiempo.”

• “La convicción de que tenemos razón suele ser enemiga de la paz”

• “Los Estadistas triunfan o fracasan según su capacidad de leer las tendencias.”

[Sergio Parra @SergioParra_]

"Lo que Orwell temía era a aquellos que prohibirían los libros. Lo que Huxley temía era que no habría razón para prohibir un libro, porque no habría nadie que quisiera leer uno. Orwell temía a quienes nos privarían de información. Huxley temía a aquellos que nos darían tanta información que seríamos reducidos a la pasividad y el egoísmo. Orwell temía que la verdad nos sería ocultada. Huxley temía que la verdad se ahogaría en un mar de irrelevancia. Orwell temía que nos convertiríamos en una cultura cautiva. Huxley temía que nos convertiríamos en una cultura trivial. En 1984 las personas son controladas infligiendo dolor. En Un Mundo Feliz, son controladas infligiendo placer. En resumen, Orwell temía que lo que odiamos nos destruiría. Huxley temía que lo que amamos nos arruinaría."

--Neil Postman

[Yeca @dameYeca]

Hacemos preguntas, buscamos respuestas y contamos historias para entender el presente.

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