Con cada nueva tecnología, aparece al menos un estudio que la usa para tratar de revivir la frenología. El turno ahora es para AI Personality Extraction from Faces: Labor Market Implications.
El economista John Cochrane ha probado Refine, un agente diseñado específicamente para revisar críticamente artículos académicos, y nos cuenta cómo los comentarios recibidos son mejores que los de la mayoría de los revisores humanos, destacando la capacidad de Refine para identificar contradicciones y lagunas.
Hay gente publicando la descripción de sus sistemas de productividad (personal, laboral, etc.) basados en LLMs, entre ellos:
- Molly Cantillon
- Pedro Sant’Anna, más orientado al trabajo académico.
- A. Karpathy sobre sus inicios con los claws.
Simon Willison ha comenzado a escribir Agentic Engineering Patterns, una colección de técnicas para exprimir al máximo herramientas tales como Claude Code.
En Mathematics in the Library of Babel, Daniel Litt reflexiona sobre cómo los LLMs están transformando la investigación matemática, facilitando la demostración de lemas rutinarios, pero también amenazando con contaminar el campo con demostraciones plausibles pero incorrectas, así como los problemas que esto generará en la disciplina en tanto que se desarrollan herramientas que industrialicen el proceso de verificación.
Por su parte, Donald Knuth ha escrito Claude’s Cycles, que arranca así:
¡Increíble! ¡Increíble! Ayer me enteré de que un problema abierto en el que había estado trabajando durante varias semanas acababa de ser resuelto por Claude Opus 4.6.
How The New York Times uses a custom AI tool to track the “manosphere”, que describe una herramienta construida internamente en el NYT y que usa LLMs para transcribir y resumir los episodios de docenas de podcasts de la alt-right. Que no será muy distinto del que tengo yo en casa para estar al tanto de todos los blogs que sigo.
Emilio Torres escribe Sed Contra y los LLM, una réplica a una entrada mía de hace un tiempo, Más sobre por qué la IA generativa es menos útil para lidiar con cuestiones jurídicas que en otros ámbitos.
Chris Walker, en Tacit Knowledge and the SaaSpocalypse, aporta una interpretación desde el terreno de cuál pudiera ser el efecto de los LLMs y la automatización en las actividades económicas que requieren conocimiento. Distingue entre el conocimiento general y el contextual y discute el desigual impacto de los LLMs sobre ambos. Resuenan en él ecos del artículo de Luis Garicano sobre los messy jobs.
Y dos artículos sobre la problemática relación entre la biología y la IA:
- El primero, What Happened With Bio Anchors?, de Scott Alexander, discute el uso de las analogías biológicas —los bio anchors— para realizar estimaciones a largo plazo de la efectividad de los LLMs y hasta qué punto las predicciones que se hicieron basándose en ellas resultaron acertadas.
- The Sweet Lesson of Neuroscience propone nuevas analogías con el cerebro humano como modelo potencial para implementar políticas de seguridad para la IA. Sugiere que, imitando los mecanismos biológicos de recompensas sociales, los investigadores podrían desarrollar sistemas de inteligencia artificial intrínsecamente alineados con los valores humanos.