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Creo que las redes sociales son una de las causas importantes del malestar adolescente. Pero quería comprobar cuánto de esa confianza viene de las pruebas y cuánto de que confío en Jonathan Haidt. En este capítulo comparo algunas de sus evidencias con las objeciones de Candice Odgers.
CAPÍTULOS
00:00 Por qué quiero revisar esta creencia
01:50 Las pruebas de Jonathan Haidt
05:17 El estudio de Candice Odgers
07:36 Los límites de los estudios
09:28 Qué aporta un metaanálisis
11:48 Confusión y mediación
13:52 Mi opinión después de revisar las pruebas
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REFERENCIAS
Haidt y Rausch, World Happiness Report 2026:
https://www.worldhappiness.report/ed/2026/social-media-is-harming-adolescents-at-a-scale-large-enough-to-cause-changes-at-the-population-level/
Jensen, George, Russell y Odgers:
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC6953732/
Burnell y colaboradores, metaanálisis de 2025:
https://doi.org/10.1016/j.ssmmh.2025.100459
Davis y Goldfield:
https://doi.org/10.1037/ppm0000536
Arenas-Arroyo, Fernández-Kranz y Nollenberger:
https://www.estherarenasarroyo.com/uploads/1/0/1/4/101446994/ftth_mental_health.pdf
Datos de la gráfica, CDC YRBS (tristeza y desesperanza declaradas, no diagnósticos):
https://www.cdc.gov/yrbs/youth-health-in-focus/index.html

La IA me ahorra tiempo, pero eso no significa que pueda trabajar menos. En este capítulo explico por qué, con ejemplos de mi propio trabajo.
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Si ChatGPT dice que algo le ha dolido no le creemos. Total, es una máquina.
Pero ¿qué tendría que ocurrir dentro de una máquina para que empezáramos a tomarnos en serio la posibilidad de que tuviera experiencias?
En este capítulo exploro dos de las principales teorías científicas sobre la consciencia: la teoría de la información integrada de Giulio Tononi y la teoría del espacio de trabajo global de Stanislas Dehaene.
También veremos qué cambia en nuestro cerebro cuando perdemos la consciencia, por qué los ordenadores actuales plantean problemas para algunas teorías y un curioso experimento de Anthropic en el que los investigadores modificaron directamente las representaciones internas de Claude.
Yo sigo pensando que las IA actuales no sienten. La cuestión interesante es qué pruebas podrían hacerme cambiar de opinión.
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¿Podría una IA descubrir la relatividad general si Einstein no lo hubiera hecho? Para explorar los límites de la creatividad artificial, reviso qué consiguieron Albert, Co-Scientist y Robin, y qué hizo GPT-5 cuando pudo trabajar con robots de laboratorio.
También recurro a Ada Lovelace y David Deutsch para precisar qué entendemos por crear una explicación. ¿Qué parte de estas investigaciones hicieron las máquinas y cuál siguió dependiendo de los humanos? Que una IA todavía no pueda hacer algo no significa que nunca vaya a poder hacerlo.
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▶ Vídeo anterior: ¿Ya es la IA tan inteligente como nosotros?
https://www.youtube.com/watch?v=1HKSg_lkYBg
📖 Artículo de esta semana: ¿Hay algo que una IA nunca podrá hacer?
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CAPÍTULOS
00:00 Del "todavía no" al "nunca"
02:35 ¿Podría una IA descubrir la relatividad?
04:20 Albert: descubrir partículas desconocidas
06:45 Lovelace, Deutsch y la creatividad
08:36 Co-Scientist: una explicación nueva
11:47 ¿Quién elige qué investigar?
13:40 Robin: aprender de cada experimento
16:13 GPT-5 y los robots de laboratorio
18:26 ¿Hay algún límite insuperable para la IA?
19:50 Curso de pensamiento crítico y despedida
20:59 Biblioteca Polymata
REFERENCIAS
Albert — Autonomous Discovery of Particle Physics Theories from Experimental Data:
https://arxiv.org/abs/2603.28935
David Deutsch — The Beginning of Infinity:
https://beginningofinfinity.org/excerpt/
Ada Lovelace — Notas sobre la máquina analítica (nota G):
https://www.fourmilab.ch/babbage/sketch.html
Co-Scientist — Accelerating scientific discovery with Co-Scientist:
https://doi.org/10.1038/s41586-026-10644-y
Robin — A multi-agent system for automating scientific discovery:
https://doi.org/10.1038/s41586-026-10652-y
GPT-5 y Ginkgo — GPT-5 lowers the cost of cell-free protein synthesis:
https://openai.com/index/gpt-5-lowers-protein-synthesis-cost/

¿Seguimos siendo claramente más inteligentes que la inteligencia artificial?

En este capítulo uso ARC-AGI-3 para poner a prueba una definición concreta de inteligencia: la capacidad de alcanzar objetivos en una amplia variedad de entornos. Analizo por qué los humanos seguimos teniendo ventaja cuando la situación es nueva, larga o está mal definida, y qué tendría que cambiar para que esa ventaja desapareciera.

📝 Artículo y referencias: https://www.polymatas.com/ya-es-la-ia-tan-inteligente-como-nosotros/
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⏱️ CAPÍTULOS
00:00 IA en mi día a día
00:54 Qué es inteligencia
02:30 ARC y puzles visuales
05:09 ARC-AGI-3 en acción
07:15 Por qué los humanos ganan
10:12 La IA aprende con memoria
11:27 El problema de delegar
14:35 Qué significa hacerse cargo
16:05 Criterio y gusto
17:25 Conclusión y próxima pregunta