Cognitive Mercantilism
AI panic weirdly resembles the anxiety that accompanied early capitalism
@vgr
open.substack.com/pub/contraptio… @Iron_Hic_Man
@sebacampanario @lucasllach @Nicolas_Ajz
AI panic weirdly resembles the anxiety that accompanied early capitalism
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Ante la implosión de los ecosistemas textuales (científico, literario, etc.), no es extraño que aparezcan iniciativas como esta: AI-Driven Journal of Interdisciplinary Social Research (AI-JISR) es una revista académica internacional, de acceso abierto, que destaca por utilizar un evisión compuesto en su totalidad por agentes de inteligencia artificial.
aijisr.org
Sobre la implosión del sistema de publicación científica, pueden leer esta serie de artículos que publiqué entre febrero y marzo: hipermediaciones.com/2026/02/22/eco…
#mediaevolution #openaccess @Jaina_S @edmundogs @ugemitch @elarjonauta @bauerbrun @sebacampanario @danyscht @FdezMallo @unfernandezmas @FAlbarello @nigropatricia @FerrarelliM
aijisr.org
Sobre la implosión del sistema de publicación científica, pueden leer esta serie de artículos que publiqué entre febrero y marzo: hipermediaciones.com/2026/02/22/eco…
#mediaevolution #openaccess @Jaina_S @edmundogs @ugemitch @elarjonauta @bauerbrun @sebacampanario @danyscht @FdezMallo @unfernandezmas @FAlbarello @nigropatricia @FerrarelliM
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La inteligencia de no saber y el aprendizaje en tiempos de la IA por @Iron_Hic_Man ¿entendemos lo wue está pasando?
lanacion.com.ar/economia/la-in… @sebacampanario @wsosaescudero @anlopez1962 @jorgeamado @alejmordu @FerrarelliM @cscolari
lanacion.com.ar/economia/la-in… @sebacampanario @wsosaescudero @anlopez1962 @jorgeamado @alejmordu @FerrarelliM @cscolari
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¿Qué número de recesión (técnica o no) estoy viviendo, desde el Rodrigazo? Me dice Claude que 15
1975–76 (Rodrigazo)
1978
1981–82 (salida de la tablita, Malvinas)
1985 (pre-Austral)
1988–90 (hiperinflaciones; algunos lo parten en dos)
1995 (Tequila)
1998–2002 (fin de la convertibilidad)
2008–09
2012
2014
2016
2018–19
2020 (pandemia; muchos fechados la unen con 2018–19 en un solo episodio)
2023–24
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1975–76 (Rodrigazo)
1978
1981–82 (salida de la tablita, Malvinas)
1985 (pre-Austral)
1988–90 (hiperinflaciones; algunos lo parten en dos)
1995 (Tequila)
1998–2002 (fin de la convertibilidad)
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Gen Z’s mental health is declining—but baby boomers are only getting happier @FastCompany fastcompany.com/91625290/gen-z… @sebacampanario @jorgeamado
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Giant ‘heat storms’ are scorching Earth. The story of the biggest one. reuters.com/investigates/s… @GabrielBurin
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Computer Chips Are the Most Magnificent Things Humanity Has Ever Made | @NewYorker newyorker.com/magazine/2026/… @sebacampanario @julitoalonso @piscitelli @cscolari @parselis @christilcara
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Las élites están dispuestas a usar toda clase de razonamientos, justicia, democracia o la seguridad, para intentar reforzar su propia autoridad como supervisores de la cultura y supervisores de la sociedad. Pero en realidad no los necesitamos. @421Net
421.news/es/benjamin-br…
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Archaeology fight reopens wounds over peopling of the Americas | @ScienceMagazine | @aaas science.org/content/articl…
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Black Death had dramatic effect on species diversity as humans abandoned farmland, study finds @LiveScience livescience.com/planet-earth/p…
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11th-century 'pizza peel' discovered in Russia doubled as a medieval game board @LiveScience livescience.com/archaeology/11…
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Inteligencia, Artificialidad, Agentes, Revoluciones copernicanas, Conocimiento y Agencia. Todo esto y mucho más en la gentil entrevista que me concedió @bratton 💪🏻✨🌎🤖🧠
@piscitelli @edmundogs @sebacampanario @Ladob @marianamaggio @antikythera_xyz
Gracias @421Net
@piscitelli @edmundogs @sebacampanario @Ladob @marianamaggio @antikythera_xyz
Gracias @421Net
Entrevista a Benjamin Bratton (@bratton): Repensar la inteligencia y la agencia humanas
Por @julitoalonso
421.news/benjamin-bratt…
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AI behaves more like a brain than a database – cognitive science’s role in its origin story helps explain why @Conversation_E
theconversation.com/ai-behaves-mor…
@sebacampanario @julitoalonso @cscolari @piscitelli
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@sebacampanario @julitoalonso @cscolari @piscitelli
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John Van Reenen on Innovation Policy
Economics of Ideas, Science, and Innovation
@matthewesche
open.substack.com/pub/macroscien…
@sebacampanario
Economics of Ideas, Science, and Innovation
@matthewesche
open.substack.com/pub/macroscien…
@sebacampanario
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Hoy lujo total en @421Net entrevista a Benjamin @bratton Gracias @julitoalonso por el laburazo. Mucha tela para cortar en especial los últimos párrafos. Pasen y lean.
421.news/es/benjamin-br…
421.news/es/benjamin-br…
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Researchers mathematically proved that AI will cause something worse than mass unemployment.
They call it “The Tragedy of the Cognitive Commons.”
Every industry relies on a shared pool of deep professional expertise. This expertise doesn't just magically appear. It regenerates tion.
How? Through struggle.
Junior employees do the hard, repetitive, frustrating work. In exchange, they slowly build what researchers call "Internalized Mastery."
But right now, AI is completely annihilating junior-level work.
Companies are celebrating massive productivity boosts by automating the entry-level grind. (Anthropic’s own data shows their technical junior hiring has plunged 33% as AI agents take over the pipeline).
It looks like efficiency. But it is actually a time bomb.
The researchers highlight a concept called the "Validation Tether."
Effective human oversight of AI depends entirely on deep domain expertise. When an AI hallucinates or makes a critical error, a human expert catches it.
The experts validating AI outputs today look competent because they spent a decade doing the grunt work before AI existed.
The terrifying question the paper asks is this:
Who comes after them?
When the current generation of experts retires, there will be no one left with the Internalized Mastery required to spot when the machine is wrong. We are completely severing the pipeline that creates human competence.
We are trading our long-term intellectual independence for short-term productivity boosts.
Every time you let AI bypass the struggle, you are borrowing expertise from the future.
And the interest rate is our ability to think for ourselves.
They call it “The Tragedy of the Cognitive Commons.”
Every industry relies on a shared pool of deep professional expertise. This expertise doesn't just magically appear. It regenerates tion.
How? Through struggle.
Junior employees do the hard, repetitive, frustrating work. In exchange, they slowly build what researchers call "Internalized Mastery."
But right now, AI is completely annihilating junior-level work.
Companies are celebrating massive productivity boosts by automating the entry-level grind. (Anthropic’s own data shows their technical junior hiring has plunged 33% as AI agents take over the pipeline).
It looks like efficiency. But it is actually a time bomb.
The researchers highlight a concept called the "Validation Tether."
Effective human oversight of AI depends entirely on deep domain expertise. When an AI hallucinates or makes a critical error, a human expert catches it.
The experts validating AI outputs today look competent because they spent a decade doing the grunt work before AI existed.
The terrifying question the paper asks is this:
Who comes after them?
When the current generation of experts retires, there will be no one left with the Internalized Mastery required to spot when the machine is wrong. We are completely severing the pipeline that creates human competence.
We are trading our long-term intellectual independence for short-term productivity boosts.
Every time you let AI bypass the struggle, you are borrowing expertise from the future.
And the interest rate is our ability to think for ourselves.
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#Futuro del Trabajo: desplazamiento laboral y cambio de habilidades
McKinsey (escenario base EEUU a 2035): la automatización reduce la demanda laboral equivalente a 36 millones de empleos, pero el crecimiento (IA, cuidados, envejecimiento e inversión en lo físico) genera demanda s 36 millones, unos 25 millones se quedan en la misma ocupación (cambia el contenido del puesto) #upskilling
Unos 11 millones necesitan cambiar de profesión y cambiar habilidades #Reskilling que implica cambio El problema no es la escasez de empleo, sino la movilidad. Que implica incorporar habilidades
Solo 1 de cada 7 trabajadores afectados por la automatización tiene un camino directo a un empleo en crecimiento con poco reciclaje y sin pérdida salarial
El 41 % necesita una transición relevante y el 45 % afronta rutas más duras (menor salario, paro, formación o Reskilling)
Los empleos en declive se concentran en soporte administrativo, retail y transporte; el crecimiento, en sanidad, construcción y gestión
El dato más negativo: los trabajadores de bajos salarios, 7,6 veces más propensos a tener que cambiar de ocupación y reciclarse mckinsey.com/mgi/our-resear…
McKinsey (escenario base EEUU a 2035): la automatización reduce la demanda laboral equivalente a 36 millones de empleos, pero el crecimiento (IA, cuidados, envejecimiento e inversión en lo físico) genera demanda s 36 millones, unos 25 millones se quedan en la misma ocupación (cambia el contenido del puesto) #upskilling
Unos 11 millones necesitan cambiar de profesión y cambiar habilidades #Reskilling que implica cambio El problema no es la escasez de empleo, sino la movilidad. Que implica incorporar habilidades
Solo 1 de cada 7 trabajadores afectados por la automatización tiene un camino directo a un empleo en crecimiento con poco reciclaje y sin pérdida salarial
El 41 % necesita una transición relevante y el 45 % afronta rutas más duras (menor salario, paro, formación o Reskilling)
Los empleos en declive se concentran en soporte administrativo, retail y transporte; el crecimiento, en sanidad, construcción y gestión
El dato más negativo: los trabajadores de bajos salarios, 7,6 veces más propensos a tener que cambiar de ocupación y reciclarse mckinsey.com/mgi/our-resear…
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Will it be a golden age or a dark age for mathematics (and science)?
@TaoistTerence
terrytao.wordpress.com/2026/10/18/wil… @pgroisma
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terrytao.wordpress.com/2026/10/18/wil… @pgroisma
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