Blog de Carlos J. Gil Bellosta

Hace unas semanas, @TerribleMaps publicó en Twitter un mapa de los estados de EEUU que asociaba a cada uno de ellos la palabra más frecuente de su página de la Wikipedia que no aparece en la página de ningún otro estado. El resultado es: Se me ocurrió hacer lo mismo para las provincias que aún quedan en España. El resultado es: ...

Un usuario de OpenClaw expresa su decepción con el producto (pero yo confirmo que estoy ya extrayendo utilidad neta positiva de mi Hermes). Relacionado con lo anterior, el FT se pregunta cuánto valor está creando la IA realmente (y encuentra que sustancialmente menos del que se cuenta por ahí). Kenny Easwaran analiza qué es exactamente lo que nos disgusta sobre el estilo literario de la IA (¿que aplica demasiado concienzudamente los ubicuos consejos sobre «cómo escribir bien»?). ...

Los libros nos enseñan que un espacio de probabilidad es una terna $(\Omega, \mathcal{F}, \mathbb{P})$ donde $\Omega$ es el conjunto de posibles eventos, $\mathcal{F}$ es una sigma-álgebra sobre $\Omega$ y $\mathbb{P}$ es una función de probabilidad —un tipo muy especial de medida— sobre $\Omega$. En lo que sigue sobreentenderemos $\mathcal{F}$ y consideraremos el par $(\Omega, \mathbb{P})$. Si el par $(\Omega, \mathbb{P})$ es conocido, estamos hablando de teoría de la probabilidad. $\Omega$ pueden ser los números del 1 al 6, $\mathbb{P}(i) = 1/6$, etc. Entonces se pueden plantear y resolver con más o menos dificultad el tipo de problemas de índole deductivo que aparecen al final de los capítulos de los libros en la materia. ...

En el baloncesto, cuando un equipo pierde por dos puntos o menos, tiene la posesión del balón y quedan apenas uno o dos segundos de partido, tiene pocas alternativas a intentar un tiro a la desesperada desde lejos «sobre la bocina». Sin embargo, esta práctica estaba en retirada en la NBA por un motivo: los fallos en este tipo de tiros a canasta penalizaban —casi siempre se fallan— las estadísticas individuales de los jugadores que probaban fortuna. Ahora la regla ha cambiado y estos tiros se excluyen de ellas. La consecuencia, un incremento sustancial en esta práctica. ...

Por fijar ideas, supongamos que: A es un aficionado al cine que decide pagar por ver una película si la probabilidad de que sea buena es del 50% o más. Solo el 30% de las películas son buenas. Así las cosas, en principio, A nunca iría al cine: sin otra información, la probabilidad de que una película sea buena es del 30%, por debajo de su umbral de decisión. Pero es que, además: ...

Francisco Marcos cierra en Almacén de Derecho su serie sobre el cártel de la leche analizando las ocho sentencias de la Audiencia Provincial de Barcelona señalando cómo el juez rechazó las estimaciones de daños realizadas por ambas partes usando objetivísimos modelos macroeconómicos y prefirió evaluar su impacto, poco más o menos, por la cuenta de la vieja. Un episodio más que nos recuerda que la estadística es poco más que un recurso retórico. ...

No es que esté particularmente de acuerdo con lo que sigue. De hecho, siempre he abogado por la actualización metodológica y puedo enseñar las cicatrices que me dejó algún enfrentamiento por estos motivos en mis años bravos. En estas páginas he escrito mucho, además, sobre qué tipo de señales y relaciones pueden detectar los métodos modernos que los tradicionales ignoran. Pero no está de más exponerse de vez en cuando a los argumentos contrarios, que más de una vez encierran un grano de verdad. ...

How fast is AI? es una publicación interactiva que usa la teoría de los «eslabones débiles» de Charles I. Jones para explicar la aparente paradoja de que aunque la capacidad de la IA se duplique aproximadamente cada seis meses, el crecimiento de la economía sigue cerca de su tendencia histórica del 2% anual. El motivo es que las tareas no automatizables —juicio, responsabilidad, confianza, presencia física— lastran el avance. El conocido gráfico de METR suele interpretarse como evidencia de que la capacidad de la IA crece «exponencialmente». Toby Ord se pregunta si los costes horarios de los agentes de IA crecen también de forma exponencial, una cuestión que pocos se formulan y que matizaría la interpretación generalizada. A partir de los datos del propio METR, el autor identifica puntos de saturación en las curvas coste-rendimiento y encuentra alguna evidencia de que tanto los costes totales como los costes horarios por tarea crecen exponencialmente, acercándose en algunos modelos a los salarios humanos. De confirmarse, la tendencia de METR, que mide la frontera técnica, estaría sobreestimando la capacidad real de la IA para resolver problemas económica y eficientemente. ...

Existe una enorme literatura advirtiendo sobre los problemas del AUC como instrumento para comparar modelos. La combinación de los dos siguientes hechos empíricos impide que sea efectiva: El AUC es una medida simple cuya aplicación solo exige conocimientos básicos de aritmética: saber identificar el mayor de entre dos números. Las habilidades matemáticas de muchos de quienes lo utilizan para comparar modelos tampoco dan para mucho más. La literatura plantea argumentos que tienen, como en Measuring Classifier Performance: A Coherent Alternative to the Area Under the ROC curve, esta esotérica forma: ...

Rohit Krishnan compara una economía centralizada con otra basada en reglas de mercado. La centralizada es una en la que un LLM coordina a otros en los que delega tareas; la de mercado es otra donde distintos LLMs buscan soluciones a problemas parciales y lanzan ofertas para implementarlas. Para tareas complejas, una de las dos aproximaciones —véase el enlace— parece vencer a la otra. Nicholas Decker discute sobre el valor del tiempo y, por extensión, el de una vida, que es algo de lo que ya ha tratado el blog en más de una ocasión. ...