Esta es la tendencia más fuerte que Boom encontró en Europa. De los valores sociales comprobados, cuanto más creía la gente que un niño en edad preescolar sufre si su madre trabaja, menos hijos tenía esa Sociedad..... Ahora creo que se puede afirmar con seguridad que, en el mundo rico, si la gente cree que una madre que trabaja perjudica de alguna manera a sus hijos, esto significa que habrá tasas de natalidad más bajas. Parece que pasar de ser una opinión marginal a ser algo que la mayoría de la gente cree, te hace perder un bebé por cada cuatro mujeres... En este caso concreto, creo que la creencia que destruye la natalidad no es realmente una creencia conservadora sobre las mujeres y el género. En realidad es una creencia sobre los bebés. Supongo que si en la Encuesta Mundial de Valores se preguntara si "cuesta mucho trabajo criar bien a un hijo", encontraríamos una correlación aún mayor.
Aria Babu, Beliefs that kill birth rates, 2023
Los economistas han demostrado que si entran juntos en un campo y se establecen como una cohorte significativa dentro de él, los miembros de un grupo minoritario pueden obtener beneficios sustanciales: un mejor intercambio de información, herramientas para crear y fortalecer la confianza, sanciones más efectivas, etc. Las ventajas estructurales que se acumulan para los miembros de nichos étnicos explican las muchas concentraciones sorprendentes de grupos minoritarios en las industrias y campos estadounidenses contemporáneos: el hecho de que, por ejemplo, "un tercio de todos los moteles de Estados Unidos son propiedad de indios gujarati" y que "la concentración del trabajo por cuenta propia de los coreanos en las tintorerías es 34 veces mayor que la de otros grupos de inmigrantes". Si bien es evidente que la discriminación también contribuye a los patrones de empleo de las minorías, esta veta de argumento económico sugiere que las concentraciones permiten a los miembros de un nicho étnico prosperar dentro de un campo.
Josh Lambert, Toward the Next Literary Mafia, Public Books, 2023
Tyler Cowen sobre el ascenso de la ultraderecha
Nota para los medios: Como siguen ganando elecciones, o al menos colocándose bien, ¡ya no se les puede llamar "extrema derecha"! ¿Qué tal "centro profundo"? Si no puedes hablar/pensar/escribir sobre estos acontecimientos sin moralizar perpetuamente, es difícil ser un comentarista inteligente hoy en día. Si tu principal teoría aquí es el "racismo", tu contribución al discurso probablemente sea negativa. Dicho esto, creo firmemente que los acontecimientos de los últimos diez años, más o menos, deberían hacernos actualizar nuestras estimaciones sobre el grado de racismo en el mundo desgraciadamente. Sigue siendo una mala explicación dominante de lo que ocurre en el [nuevo] "centro profundo"...
¿Quiénes son estas flores de invernadero a las que se hiere tan frecuentemente y con tanta facilidad? Ahora los niños son como animales a los que no les quedan depredadores naturales.
Son gente cuyos padres nunca les pegaron. Gente que no sabe lo que es el dolor de verdad, pero que sigue queriendo utilizar esa palabra. Cuando yo era niño, una bofetada en la cara era demasiado leve para calificarla de "violencia esporádica". Era lo que recibías por replicar o por andar molestando a los demás. No dolía mucho; lo que escocía era la rapidez, la sorpresa. Quién iba a decir que mi madre podía moverse tan rápido como un cinturón negro en karate. A mi no me traumatizó. Rara vez sangraba y nunca me rompieron un brazo o una pierna. ¿Habrían podido mis padres lograr sus objetivos sin recurrir a la violencia? Probablemente, pero habrían necesitado más tiempo, y con seis niños a los que vestir y mandar al colegio, ese era un bien muy valioso. Ahora veo a padres a los que les preocupa ser considerados maltratadores si no dedican al menos una hora a acostar a sus hijos. ¡Una hora! Le dije a mi hermana Amy: "¿Recuerdas que alguna vez te hayan arropado? ¿Te imaginas a papá y mamá leyéndonos o cantándonos? ¿Te los imaginas besándonos?".
Si ahora le preguntas a alguien por sus hijos, es casi seguro que te dirán "Tengo una hija de seis años asombrosa". "¿Asombrosa porque acaba de descubrir la cura del herpes o porque sabe tres palabras en español"?, siempre me viene a la cabeza, o sea "¿cuán bajo has puesto el listón de tu asombro?".
Si nuestras escuelas son un desastre se debe en gran parte a esos padres que creen que sus hijos son especiales, que se enfadan si contradices su brillantez, si les pones una mala nota o, Dios no lo quiera, intentas quitarles los teléfonos. Si uno de mis profesores le hubiera dicho a mi madre que me portaba mal en clase, le habría dicho: "Muchas gracias por avisarme". Entonces se habría acercado a donde yo estuviera -frente al televisor, o a un lado del televisor- y habría abofeteado a mi hermana Gretchen con tanta fuerza que se habría puesto bizca.
"¿A qué ha venido eso?" habría preguntado Gretchen."Vaya, me he equivocado de niño", habría dicho mi madre. Y me habría dado el doble de bofetadas para compensar su error"
David Sedaris: Punching Down, TfP, 2023
Los peligros de la inteligencia artificial
Imaginemos a una estudiante universitaria inteligente de primer año que asiste a un curso introductorio de Física. Puede que tenga mucho de lo que los psicólogos llaman inteligencia fluida, una capacidad general para aprender nueva información y resolver problemas novedosos. Pero al principio no será muy buena resolviendo problemas de física, lo que los psicólogos llaman inteligencia cristalizada. Su perspicacia para la física se desarrollará con el tiempo, a medida que vaya estudiando física.
Si va a la universidad, la naturaleza de su aprendizaje cambiará. Pasará de aprender sobre todo los descubrimientos de otros físicos a intentar hacer sus propios descubrimientos. Su comprensión de las leyes de la física seguirá avanzando, pero mucho más lentamente que cuando estudiaba a toda velocidad los descubrimientos de Newton, Maxwell, Einstein y Bohr.
Se podría decir que esta ralentización se debe a que "se ha quedado sin datos de entrenamiento", pero eso no es del todo correcto. Seguiría habiendo un montón de libros de física que no habría leído, pero en su mayoría cubrirían material que ya conoce.
Un modelo lingüístico (LLM) en formación es un poco como un estudiante con una inteligencia fluida muy baja. Un modelo a menudo necesita leer miles de documentos sobre un tema concreto para empezar a entenderlo. Los científicos de datos compensan esta escasa capacidad de aprendizaje de los LLM utilizando enormes conjuntos de entrenamiento que repiten hechos y conceptos importantes una y otra vez.
Espero que en los próximos años desarrollemos modelos lingüísticos con mayor inteligencia fluida, modelos que puedan extraer más información de menos documentos, como hacen las personas.... Pensemos de nuevo en nuestra hipotética estudiante de posgrado. Supongamos que es capaz de alcanzar las fronteras del conocimiento físico tras leer 20 libros de texto. ¿Podría haber alcanzado una comprensión sobrehumana de la física leyendo 200 libros de texto? Es evidente que no. Esos 180 libros de texto adicionales contienen muchas palabras, pero no contienen muchos conocimientos que ella no tenga ya.. Lo mismo ocurre con los sistemas de inteligencia artificial. Sospecho que, en muchas tareas, su rendimiento empezará a estabilizarse en torno al nivel humano. No porque "se queden sin datos", sino porque han alcanzado las fronteras del conocimiento humano.... para muchos problemas, lo más importante es tener los conocimientos adecuados. Y muchos de los conocimientos económicamente significativos no están contenidos en ningún conjunto de datos públicos. Está encerrado en los cerebros y las bases de datos privadas de millones de individuos y organizaciones repartidos por toda la economía y por todo el mundo.
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