#99, depende del peso del estado en la economía y si los beneficios de las empresas estatales cubren los gastos. El financiar el estado con impuestos y no plusvalías no es algo que surgiese de ideologos de izquierdas sino de economistas liberales. Este fue el pacto social que se instauró en España con las privatizaciones de Felipe y de Aznar.
#16, humo y exageraciones las hay en todos los ámbitos de la vida, en general lo que se ha logrado en el ámbito de la IA los últimos 15 años ha sido una de las mayores proezas científicas y tecnológicas de la historia de la humanidad.
Quien no lo sepa ver y lo reduzca todo a hype para inversionistas incautos tiene un problema de ceguera importante, que solo se explica por el desconocimiento flagrante de todo el trabajo que hay detrás.
#24, en eso se basa un buen método de evaluación, en proponer pruebas para ver si lo que ha aprendido es a memorizar o a razonar. De ahí que los nuevos benchmarks se basen en problemas abiertos para los que es imposible haberla entrenado.
#13, un doctorado y quince años dedicandome a la IA, creo que algo de criterio me dan para hablar del tema. Precisamente porque yo vengo de donde vengo, me parece tremenda cuñadez, no saber poner en valor lo que se ha logrado.
#22, de tu propio artículo: The AI agent debate boils down to a tension between mathematical truth and economic inevitability. Sikka's paper proves what many suspected - that pure LLMs can't be perfectly reliable. OpenAI's own research confirms hallucinations are permanent. But the industry isn't building pure LLMs anymore. They're building hybrid systems with verification layers, guardrails, and domain-specific architectures. Whether that's enough to overcome fundamental mathematical limitations remains an open question. What's certain is that 2026 won't be "the year of the agent" either - but it'll be another year of more agents, incrementally better and more widely deployed. The massive automation of human cognitive activity is coming, mathematical proof or not. Whether that improves our work and lives, as Alan Kay suggests, won't be mathematically verifiable.
#7, en EEUU, el sector tecnológico está viviendo una oleada de despidos. Pero como toda curva exponencial, hay gente más obtusa a la que le cuesta más tiempo pillar las cosas. No me sorprende, con el COVID me pasó lo mismo, la mayoría de la gente no se enteraba de que en febrero de 2020 las curvas de crecimiento eran alarmantes porque solo se fijaban en las cifras absolutas y la tasa de mortalidad, yo en aquella época ya vi lo que pasaría y recuerdo perfectamente mis discusiones en menéame sobre el asunto que me resultan extraordinariamente parecidas a las de ahora.
#2, GPT 5 nose, pero cualquiera que tenga ojos en la cara y no haya decidido que la realidad se la pela, habrá alucinado con las capacidades de los modelos de IA que aparecieron desde finales del año pasado hasta ahora para programar. Hay que estar muy ciego o no tener ni puta idea de nada para no darse cuenta, la verdad. Así que sí, los creo y más a Antropic, una compañía que ha asumido el riesgo que representa enfrentarse a Donald Trump en estos momentos no será tan cutre como para irse inventando cosas.
#1, claro, es todo hype y mentira, en estos cinco años hemos visto como las empresas de IA no han sido capaces de entregar nada que sea mínimamente impresionante... Como están las cabecitas.
#20, no me cansaré de repetirlo, para saber si un LLM sabe o no sabe de qué color es el cielo se demuestra preguntándole de qué color y viendo que te responde, para saber si sabe hacer matemáticas se le proponen ejercicios avanzados de matemáticas y se mira si es capaz de resolverlos. Hace 5 siglos nos dotamos del metodo científico para eso, para alejarnos de las confabulaciones y el idealismo y basarnos en pruebas, lo cuantificable y lo material.
Entonces si tu hipótesis es que debido a su diseño y arquitectura un LLM no puede aprender a hacer matemáticas lo que tienes que hacer es proponer un ejercicio de matemáticas y demostrar que falla resolviendolo. ¿Puedes demostrarme con un solo ejemplo que un LLM de frontera es menos inteligente que la mayoría de personas? Yo puedo ponerte cientos de ejemplos en sentido contrario ahora mismo.
"Todo el mundo que ha usado la IA durante un tiempo evita usarla en lo posible", esta false directamente es mentira igual que cuando el otro día dijiste que los LLM no han mejorado el último año. Para comprender la realidad debes desapegarte de tus deseos y apegarte a lo que nos demuestra la realidad. Sino te va a resultar cada vez más difícil vivir en un mundo tan distinto a como lo conceptualizas internamente, la contradicción te hará muy imposible seguir conectado con la realidad.
#1, no se que haces tú con la IA, pero yo hago cosas que me costaban semanas en cuestión de horas, lo raro es que no haya más despidos. Lo que hay que hacer a partir de este punto es replantearnos si el sistema capitalista es el mejor para seguir nuestro desarrollo civilizatorio. De todas formas entiendo que te duela que un señor barbudo hace 150 años predijese con una exactitud impresionante lo que va a pasar con la IA, algo que ningún economista liberal, ha sido capaz de ver venir.
#18, falso, el método científico no se basa en desarrollar hipótesis plausibles, esto ya lo hacían los griegos, se basa en demostrar tus hipótesis. Si dices que un coche no puede navegar, lo pones en el mar y navega, tienes que revisar qué falla de tu premisa por muy lógica que te parezca.
Y eso no va de autoengaño, se trata de demostrar con argumentos y contra-argumentos dónde está la verdad. Si a final de año una IA ha resuelto un solo problema de Frointer Math, no se puede seguir afirmando que se limitan a copiar sin sentido, aprenden patrones que les permiten razonar y llegar a nuevas conclusiones expandiendo la frontera del conocimiento.
#16, desde el renacimiento que aprendimos que nuestras afirmaciones se deben basar siempre, en las observaciones y no al revés. Si tu opinas que la IA no puede razonar y no puede programar y se demuestra que resuelve problemas que no ha sido capaz de resolver nadie antes y puede escribir programas que no ha escrito antes hay que reformular tus hipótesis. Así ha funcionado el método científico los últimos 5 siglos y ha sido el motivo por el cual la civilización humana ha vivido este enorme progreso.
Hay gente que sigue pensando que las ideas preconcebidas están por encima de lo que nos dicen los experimentos? Por supuesto que sí, por eso en algunas escuelas de EEUU se enseña el creacionismo, por eso existen terraplanistas que se niegan a aceptar ninguna prueba y por eso hay gente que no deja que sus hijos se vacunen. Tu eliges en que bando quieres estar, pero por mucho que opines lo que quieras, la realidad no se va a detener. La IA seguirá mejorando y en breve superará al ser humano en todas sus facetas intelectuales.
#14, premisa falsa, la IA ya está quitando el trabajo de desarrollador y a finales de años verás muchísimos despidos en el ámbito tecnologico. Adelanto que nada de lo que ocurra hará que cambies de opinión. No hay nada que pueda hacer la IA, sea lo que sea, que te lo pueda hacer replantear. Porque tus objeciones con la IA no son por lo que hace sino por lo que es.
#8, yo creo que toda esta tecnología a la larga perjudica más que beneficia a las grandes, porque baja la barrera de entrada para lograr buenos resultados.
#19, si el entrenamiento previo permite resolver problemas abiertos significa que no se limita a repetir, sino que ha aprendido a razonar con los datos de entrenamiento.
#17, no, los modelos de IA generativa no funcionan de la manera que has descrito, estás equivocado, no mezclan nada. Han aprendido patrones igual que tú y que yo y por eso son capaces de dibujar cualquier cosa que les plantees aunque nadie haya dibujado nada parecido. La prueba es que eres incapaz de describirme una escena que una IA generativa sea incapaz de dibujar.
#13, sí puede, no es algo que sea opinable o que esté sujeto a debate. Ha resuelto problemas matemáticos que estaban abiertos, creado nueva física teórica o realizado nueva ingeniería. Este año se ha presentado una nueva versión de Frointer Math, la del año pasado consistía en problemas matemáticos extremadamente avanzados cuya solución no era accesible, pero empezaba a estar saturado, este año la nueva versión consiste en problemas matemáticos que no ha conseguido resolver nadie. ¿Crees que para final de año no se habrá logrado resolver ninguno? O si se logra dirá "no es verdadera matemática". Porque negarse a aceptar las pruebas empíricas es dogmatismo acientífico.
#10, yo creo que si se es mínimamente consciente del reto científico y tecnológico y la enorme ingeniería que hay detrás es imposible decir que la IA actual es decepcionante. Solo desde una gran ignorancia se pueden despreciar de esta manera los descomunales avances que ha habido en este campo.
#8, los inversores quieren ganar dinero, de eso no hay duda, ahora bien, en 2026 seguir con la cantinela de que la IA es un pufo sin sustancia real, es de cuñao de máximo nivel.
#4, de verdad que ni una sola vez te ha pasado por la cabeza que los expertos y la gente que trabaja con la IA y avisa de su potencial no sea una mentirosa compulsiva cuya única motivación en la vida es engañar a los inversores? Es que esta forma de pensar ya la he visto en mucha gente que haga lo que haga la IA, la respuesta siempre es la misma, es hype infundado en busca de inversión.
¿Os parece medio normal que en 5 años hayamos normalizado de esta manera tener IAs que hablan, dibujan, programan, escriben o componen canciones? ¿De verdad no veis nada de valor o potencial en esta barbaridad?
Porque si la verdad pienso que en 2026 seguir con el cuento de que todo es marketing sin nada de sustancia real detrás, me parece que es estar completamente ciego.
#20 rojo_separatista 