¡Acaba de salir un preprint importante! Comparamos cómo los humanos y los LLMs forman juicios a lo largo de siete etapas epistemológicas. Destacamos siete líneas de falla, puntos en los que humanos y LLMs divergen fundamentalmente: El defecto de la Grounding: Los humanos anclan el juicio en la percepción, la incorporación y la experiencia social, mientras que los LLMs comienzan solo con el texto, reconstruyendo el significado indirectamente a partir de símbolos. El defecto del análisis sintáctico: Los humanos analizan situaciones mediante procesos perceptivos y conceptuales integrados; Los LLMs realizan tokenización mecánica que da lugar a una representación estructuralmente conveniente pero semánticamente delgada. El defecto de la experiencia: Los humanos dependen de la memoria episódica, la física intuitiva y la psicología, y conceptos aprendidos; Los LLMs dependen únicamente de asociaciones estadísticas codificadas en embeddings. La falta de motivación: El juicio humano está guiado por emociones, objetivos, valores y motivaciones evolutivas; Los LLM no tienen preferencias, objetivos ni significado afectivo intrínsecos. La falta de causalidad: Los humanos razonamos usando modelos causales, contrafactuales y evaluación basada en principios; Los LLMs integran el contexto textual sin construir explicaciones causales, dependiendo en cambio de correlaciones superficiales. La falla metacognitiva: Los humanos monitorizan la incertidumbre, detectan errores y pueden suspender el juicio; Los LLMs carecen de metacognición y siempre deben producir una salida, haciendo que las alucinaciones sean estructuralmente inevitables. La falta de valor: Los juicios humanos reflejan identidad, moralidad y intereses reales; Los "juicios" de los LLM son predicciones probabilísticas para el siguiente token sin valoración intrínseca ni rendición de cuentas. A pesar de estas fallas, los humanos creen sistemáticamente en exceso los resultados de los LLM, porque un lenguaje fluido y seguro genera un sesgo de credibilidad. Argumentamos que esto crea una condición estructural, epistemia: La plausibilidad lingüística sustituye a la evaluación epistémica, produciendo la sensación de saber sin saber realmente. Para abordar la epistemia, proponemos tres estrategias complementarias: evaluación epistémica, gobernanza epistémica y alfabetización epistémica. Artículo completo en la primera respuesta. Joint con @Walter4C y @matjazperc

Artículo fascinante recién publicado en Science. Los autores analizan las trayectorias profesionales de los mejores jugadores en múltiples ámbitos, incluyendo premios Nobel, ajedrecistas élite, medallistas de oro olímpicos y más. Su hallazgo central desafía una creencia común. El entrenamiento intensivo y monodisciplinario a una edad temprana sí otorga una ventaja temprana, pero esta ventaja se desvanece con el tiempo. En cambio, las personas expuestas a la práctica multidisciplinar desde temprano tienden a comenzar más lentamente. Sin embargo, a largo plazo, tienen más probabilidades de alcanzar un rendimiento de clase mundial, superando finalmente a los especialistas iniciales, que a menudo se estancan justo por debajo de la cima. Un recordatorio importante de que la amplitud desde el principio puede ser una inversión poderosa en la excelencia a largo plazo. Enlace al artículo en la primera respuesta.

¡Ahora en la naturaleza, comportamiento humano! 🚀🚀 En las últimas décadas, la investigación sobre el comportamiento humano colectivo se ha basado en gran medida en las redes. Esto es intuitivo: la gente interactúa con otras personas. Sin embargo, argumentamos que este marco dominante pasa por alto un ingrediente crucial. Las redes tradicionales representan a los agentes como nodos y las relaciones a par como aristas. Como resultado, asumen fundamentalmente que las interacciones sociales pueden descomponerse en pares. Sin embargo, muchos procesos sociales son irreduciblemente basados en grupos. Un ejemplo sencillo: un grupo de tres coautores que escriben un artículo no puede reducirse a tres pares independientes de coautores. El grupo en sí importa. En este artículo, revisamos una amplia gama de casos empíricos y teóricos en los que las interacciones grupales no pueden descomponerse en pares, y mostramos que las interacciones de orden superior moldean el comportamiento colectivo más allá de los lazos diádicos. Defendemos estudiar el comportamiento colectivo en hipergrafos, donde las interacciones pueden involucrar múltiples agentes simultáneamente. Revisamos cómo los hipergrafos aportan nuevas perspectivas en distintos ámbitos, incluyendo redes de afiliación y colaboración, entornos de contacto de alta frecuencia (familias, amigos) y procesos sociales clave como el contagio social, la cooperación, la verdad y el comportamiento moral. Finalmente, esbozamos direcciones prometedoras para la investigación futura: abordar los desafíos computacionales de modelos de orden superior; estudiar sesgos y desigualdad en dinámica de grupos; combinar hipergrafos y grandes modelos de lenguaje para investigar la coevolución del lenguaje y el comportamiento; y el uso de redes de orden superior para simular el impacto de las políticas antes de su implementación; y otros. Estamos muy entusiasmados con este trabajo y esperamos que inspire más investigaciones en un área fundamental y en rápido crecimiento con amplias implicaciones en el mundo real. Enlace al artículo en la primera respuesta Esta obra estuvo brillantemente dirigida por Federico Battiston (@fede7j), con un equipo destacado de coautores: Fariba Karimi (@fariba_k), Sune Lehmann, Andrea Bamberg Migliano, Onkar Sadekar (@OnkarSadekar), Angel Sanchez y Matjaz Perc (@matjazperc)