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AI is making it much easier and cheaper for people to be creative and try new ideas. While many worry about AI taking over jobs, it also opens doors for fun, personal projects without big costs. The challenge now is to use this new freedom to create culture we enjoy, not just focus on productivity. [!note]
Sobre la paradoja de Jevons en la IA y la pregunta respecto de si simplemente nos hará más miserables aumentando la competencia por productividad, o si nos dará la oportunidad de florecer culturalmente por la dramática baja en las barreras de acceso al aprendizaje.
Highlights
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There’s a distinct misery to being a consumer drowning in an everywhere-now sales pitch on productivity that’s intended for corporations. The enterprise case for AI is straightforward: companies need productivity gains, buyers need ROI, which makes for a coherent story. But simultaneously, it’s being sold to individuals as if we’re all just small companies optimizing for throughput, a story that doesn’t match how humans actually look for meaning. Contributing to the dystopian image is an internet sloshing with AI generated slop, a result of turning that efficiency onto behaviors once meant exclusively for self-expression: content creation, amassing followers, social media interaction. So the average person is left feeling dehumanized and asking: who actually benefits?
Hay toda una línea de investigación respecto de los efectos de la penetración de la IA que tiene que ver con la alienación, deshumanización, pérdida de sentido y cinismo que puede generar. Todo es slop, todo es charlatanería automática, ya no sentido puede creer en nada. Esto, paradójicamente, puede empezar a generar más valor en lo generado por humanos y en la idiosincrasia o productos fuera de norma, en la creatividad.
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It’s unsurprising that 80%+ of Americans are either equally or more concerned about AI than they are excited; it would be surprising if the stats were reversed!
Creo que el efecto de los smartphones en la salud mental y en la fuerza del tejido social también contribuye a explicar que esta decepción o preocupación sea inmediata.
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When a price of a process drops, the result is often an abundance of hard-to-predict, second-order effects. Conventional thinking in 1800s Britain assumed that if one could burn coal more efficiently - say, use 20% less for the same amount of energy output - Britain would save coal, and stretch its resources. Jevons disagreed: higher efficiency changes it from being a luxury to a low-cost input, which can sprout entirely new industries. The price of an output drops, triggering a (sometimes massive) increase in demand, and suddenly many cheaper use cases are unlocked.
La paradoja de Jevons. Contribuye a explicar por qué la penetración de la IA y la necesidad de desarrollar competencias en su uso es más o menos inevitable: se va a empezar a generar la expectativa de mayor productividad y, como cada trabajador compite con el de al lado, el que no está a la altura se va a quedar atrás.
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Making a web app in 2020 required a spec and hiring a freelance engineer for thousands of dollars; in 2025, it requires an evening with an LLM.
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It’s easier to write a book today than it was 5 years ago not because the LLM can spit out books (nobody wants to read that), but because research and character development are dramatically easier. It’s easier to skill up as a painter or sculptor because AI can generate hundreds of visuals to study anatomy, perspective, and composition. [1] The entrance fee for creative play has fallen, and it won’t all be for slop.
Esto es súper importante, e incide directamente en las posibilidades virtuosas del uso de la IA en educación en particular y en el desarrollo de capacidades en general. Lo he visto en mí mismo: cómo el acceso a un tutor customizado me ha permitido aprender más rápido y mejor, dado que me acompaña en el abordaje mismo del desafío. Cada vez se vuelve menos importante dedicar tiempo a prepararse mediante adquisición de conocimientos antes de salir a resolver desafíos, y esto es algo que definitivamente se puede apalancar, por ejemplo, mediante experiencias de ABP o Aprendizaje Servicio. Lo importante ahora es proveer lo que la máquina no puede suplir y que es condición necesaria para aprovechar esta situación: la motivación, las ganas de aprender. Ahí el entorno humano sigue jugando un rol muy importante… ¿cómo se ve reflejado en experiencias como las de Texas AI (la escuela AI)?
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I set out to look for my own breakthrough with claude code, unconvinced about the selling point of “becoming 100x more efficient”. I turned it onto my hobbies rather than strict work. I built a script that combs through hundreds of note files to find connected ideas to spark an essay. I built an editable UI simulation of an app I use. An English-to-Polish flash game to show to my toddler. None of these tools make me “productive” in a measurable way. But I still had my mind-blowing moment: the accessibility of throwaway, fun experiments. That is the cultural shift: the ability to build one random, niche idea after another, decide whether to discard it or share it; it doesn’t matter, it took 15 minutes to make. You don’t have to pre-judge them.
El cambio cultural dado por la posibilidad de crear rápidamente lo que uno quiera, y que esta capacidad esté distribuida en la población. Lo que se produjo con el texto en la web 2.0 se producirá con el software en la era IA.