“Antes de beber un vaso de agua, cabría preguntarse si hacerlo te resultará más útil que una canción graciosa con las voces de tus amigos o un deepfake de un famoso”, insisten.

Puedes leer el artículo completo en la web: https://www.elmundotoday.com/2026/01/las-grandes-tecnologicas-alertan-de-que-si-la-gente-sigue-bebiendo-agua-a-este-ritmo-nos-quedaremos-sin-inteligencia-artificial

George Clooney is an actor.

Put him in the role of a surgeon in front of a camera, and he will do and say things the average non-surgeon viewer will agree are surgeonish. After an hour of that, we are, as average non-surgeon viewers, satisfied and entertained.

Put him in an operating theatre, and the patient will fucking die because he's not a surgeon and knows nothing about really doing surgery.

This is a post about LLMs.

Curioso: la incógnita de este año sobre la concesión del premio Nobel de la Paz no es tanto a quién se lo otorgarán sino qué hará el sátrapa naranja cuando sepa que se lo han dado a otro. En un rato saldremos de dudas o veremos el comienzo de la invasión de Suecia (NOOO: que lo da Noruega, me apuntaban, Noruega suena como más atacable, cierto). Algo.

PS: Como ya sabemos que se lo han dado a la venezonala María Corina Machado, solo nos queda esperar la trumpada de turno.

https://www.nobelprize.org/prizes/peace/2025/machado/facts/

I was able to use an extended conversation with an AI https://chatgpt.com/share/68ded9b1-37dc-800e-b04c-97095c70eb29 to help answer a MathOverflow question https://mathoverflow.net/questions/501066/is-the-least-common-multiple-sequence-textlcm1-2-dots-n-a-subset-of-t/501125#501125 . I had already conducted a theoretical analysis suggesting that the answer to this question was negative, but needed some numerical parameters verifying certain inequalities in order to conclusively build a counterexample. Initially I sought to ask AI to supply Python code to search for a counterexample that I could run and adjust myself, but found that the run time was infeasible and the initial choice of parameters would have made the search doomed to failure anyway. I then switched strategies and instead engaged in a step by step conversation with the AI where it would perform heuristic calculations to locate feasible choices of parameters. Eventually, the AI was able to produce parameters which I could then verify separately (admittedly using Python code supplied by the same AI, but this was a simple 29-line program that I could visually inspect to do what was asked, and also provided numerical values in line with previous heuristic predictions).

Here, the AI tool use was a significant time saver - doing the same task unassisted would likely have required multiple hours of manual code and debugging (the AI was able to use the provided context to spot several mathematical mistakes in my requests, and fix them before generating code). Indeed I would have been very unlikely to even attempt this numerical search without AI assistance (and would have sought a theoretical asymptotic analysis instead).

Veo en el mundo de la comunicación de la ciencia un constante apego (o adicción) a las redes sociales: se nos vende que no puede haber comunicación más que en las redes, y eso nos lleva a la carrera por la relevancia en ciertas redes, a las métricas o la forma en que se mide esa relevancia y el compromiso de la gente (engagement que le dicen). Nos (les) lleva también a una enfermiza búsqueda de la red de moda: ya nadie se acuerda de cómo se nos vendía que había que hacer divulgación científica en snapchat hace menos de 5 años y aquello ya ni se conoce por mucha gente.

El boom twitch para contenidos en línea (streaming) medio murió salvo que seas gamer, neonazi o Ibai o así. A X antes twitter le quedan unos telediarios porque al fin y al cabo la gente también tiene derecho a creerse que su 8.000 seguidores eran algo. Lo cierto es que la conversación sobre la ciencia se ha ido de ahí ya y eso no debería volver. Bluesky es definitivamente volver a tropezar en la misma piedra porque acabará siendo la misma mierda, tiempo al tiempo.

Tiktok es... eso: no entiendo que nadie pueda querer estar ahí salvo para el placer culpable de ver frikadas. Poner contenido ahí es jugar con sus cartas marcadas y sus reglas secretas y alterables. Y luego pretender que puedes tener éxito cuando eso no es más que flor de un día. De Linkedin ni digo nada, porque ahora el algoritmo es tan chungo que ni siquiera el sopor que producía merece la pena. Otras redes que no menciono son iguales...

¿Por qué aprender las mañas de redes propietarias con algoritmos perversos y pretender que así hacemos una buena comunicación científica? No, todo lo contrario. Dejemos las redes, las de algoritmos cerrados y software propietario, las mercantilizadas y las del odio. Es fácil y todas ganaremos (al menos tranquilidad y tiempo libre). Y podemos hacer divulgación y comunicación de la ciencia en otros sitios. ¿Las instituciones dejaron sus webs abandonadas? Pues volver a ellas, y a los blogs. Sea.