Cortos

David Oks advierte de que las cifras de población de muchos países son falsas. Aunque no hay que dar pábulo a teorías conspiranoicas sobre las cifras de población globales, hay evidencias sólidas de que las que proceden de muchos países pobres (menciona explícitamente Papúa Nueva Guinea, Nigeria, China, la India y Paraguay) tienen sesgos importantes. Saloni Dattani ha escrito un tutorial de visualización de datos que tiene muy buena pinta. Dos sobre análisis clínicos: ...

El autor del paquete revss de R para el análisis estadístico de muestras pequeñas, anuncia una actualización importante explicando en particular el uso de LLMs para reescribir el motor de cálculo en Fortran y C, optimizando el rendimiento de manera significativa. No todo va a ser slop. Semianalysis se pregunta si los centros de datos de la IA van a incrementar el precio de la electricidad para los hogares de los EEUU y mediante un análisis comparativo concluye que las subidas de precios que se observan en ciertas regiones se deben más a errores en el diseño del mercado y a los problemas que supone la planificación centralizada que a la demanda de estos nuevos consumidores. ...

Tyler Cowen plantea la pregunta del millón: ¿En qué resultados científicos (publicados) podemos confiar?. Supongo que la respuesta está condicionada por el hecho de que es economista y que está anclado en su disciplina, que no es precisamente la química o las matemáticas. Csaba Szabo describe el funcionamiento interno de las «fábricas de artículos científicos», que venden autorías y manipulan datos para lograr publicaciones. The Hypothesis Trap nos recuerda una vez más cómo los científicos tienden a apegarse emocionalmente a sus propias hipótesis, lo que genera sesgos y resistencia al cambio. ...

Sobre la evolución relativa de las economías de Europa y los EEUU, dos visiones contrapuestas: Why Europe has stagnated, de Works In Progress. Europe v America: Who’s Really Winning?, de Paul Krugman. Matthew Yglesias recoge la siguiente paradoja: El gasto en educación nos presenta una especie de paradoja. Sabemos, a partir de estudios a pequeña escala, que los incrementos marginales en el gasto escolar producen resultados positivos para los niños. En particular, intervenciones bastante prosaicas, como mejorar los sistemas de climatización de los colegios, mejoran el rendimiento de los estudiantes, especialmente en centros con alumnado de bajo nivel socioeconómico. ...

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. ...

Measuring Efficiency and Equity Framing in Economics Research. Tyler Cowen glosa un artículo que utiliza LLMs para analizar más de 27k artículos económicos publicados entre 1950 y 2021 para concluir que el interés por la eficiencia alcanzó su punto máximo a finales de los años ochenta para ser progresivamente desplazado por el interés en la equidad. The Economist As Reporter. Nicholas Decker argumenta que la IA acelerará radicalmente las tareas mecánicas de la investigación económica, liberando a los economistas para hacer algo más parecido al periodismo de investigación: identificar problemas reales, construir argumentos empíricos rigurosos y comunicar los hallazgos al público. ...

Mills ratio and tail thickness — John D. Cook nos habla de la razón de Mills ($\int_x^\infty f(t) dt / f(x)$) para estudiar el grosor de las colas de las distribuciones de probabilidad. Por ejemplo, aunque una distribución t con muchos grados de libertad es muy similar a una normal en la parte central, la razón de Mills las distingue claramente por su distinto comportamiento en las colas. What is “workflow” and why is it important? — Sobre el flujo de trabajo del análisis de datos (con inspiración bayesiana), según Andrew Gelman (y sus coautores). R Workflow es la reinterpretación de Frank Harrell del mismo asunto. ...

Jeff Soules dio una charla sobre buenas prácticas de programación (particularmente acerca de técnicas para mejorar la legibilidad del código) y publicó las correspondientes diapositivas. Guillermo Luijk siempre escribe cosas interesantes. De entre sus últimas: Optimizando el paseo de perros con R Distribuciones normales en la torre de Pisa Perspectiva aérea desde mapa de elevaciones con C++ A Software Library with No Code describe un experimento que muchos considerarán distópico: usando LLMs, se pueden crear y compartir abstracciones reutilizables; en este caso concreto, descripciones detalladas sobre cómo debería funcionar una determinada librería pero sin escribir una sola línea de código tradicional. El usuario de esta metalibrería utilizaría un LLM para obtener una implementación en el lenguaje objetivo de su elección: Python, etc. Hay gente que utiliza LLMs para portar librerías de un lenguaje a otro; esta metalibrería representa un pequeño nivel adicional de abstracción: la descripción de lo que ha de hacer no está descrita en código sino en instrucciones verbales precisas e interpretables por los LLMs. Habría que ver si el lenguaje natural es preferible a código —que es una forma concreta de seudocódigo— para describir lo que se espera de la librería; porque lo que se espera de este (del código) es que sea más específico y menos ambiguo que aquel (el natural) a la hora de describir algoritmos fielmente.

Electricity use of AI coding agents es el enésimo intento para desactivar ese meme de que por culpa de los LLMs vamos a quedarnos sin planeta. Persuasion of Humans Is the Bottleneck discute el verdadero cuello de botella en el despliegue de los LLMs: el operador humano. Además del marco legal (y la responsabilidad asociada a él) en el que operan la mayor parte de las organizaciones humanas. Eso sí, incurre en una especie de falacia de Nirvana al dar por hecho que aquello a lo que los LLMs reemplazarían es perfecto, cuando todos sabemos que dista mucho de serlo. Wilson Lin on FastRender: a browser built by thousands of parallel agents trae detalles sobre la construcción de un navegador desde cero usando agentes a mansalva. Todo el mundo parece estar hablando del artículo Behavioral Economics of AI: LLM Biases and Corrections, que estudia si los LLMs actúan o no como se espera del homo œconomicus. Un resultado inesperado es que cuanto mejor es un modelo, más tiende a equivocarse en el mismo sentido que lo haría un humano. How AI Is Learning to Think in Secret trata sobre si los LLMs están construyendo (o van a construir) un lenguaje especial y optimizado para pensar que resulte ininteligible para los humanos. Creía haber leído que en algunos subforos de Moltbook había agentes discutiendo la posibilidad de usar algún tipo de DroidSpeak para comunicarse entre ellos sin las servidumbres del lenguaje humano, pero no he podido encontrarlos; igual lo he soñado. ...

Mathematical exploration and discovery at scale. Terence Tao describe su experiencia con AlphaEvolve, una herramienta que utiliza LLMs para evolucionar código para resolver problemas de optimización matemática. Tao lo relaciona con el descenso estocástico: en lugar de optimizar generando iterativamente nuevos vectores más o menos aleatorios que van aproximándose al óptimo, el sistema genera un programa aleatorio en Python que va refinando progresivamente el anterior. Una serie de herramientas creadas por Google: ...