Se me ocurren mil formas en la que la IA nos matará y ninguna la han mencionado en las tertulias y artículos que nos hemos comido esta semana en medios:
Agotar chips, destruir recursos de conocimiento comunes, destruir la capacidad cognitiva de una generación, dejarnos sin agua y electricidad, cargarse el software abierto y/o libre, llevarse subvenciones millonarias en chorradas mientras se desviste investigación seria, destruir el arte y los artistas, erosionar las instituciones...
Voy a abrir un melón sobre coles y guarderías públicos que nunca se habla al promover la pública.
En la pública no se sabe cuando podrás dejar a los hijos. El 1 limpian. El 2 se constituye el claustro. En la guardería el 2 o 3 te dicen cuando empiezas, que es un día al azar. En el cole un día al azar la primera semana de septiembre te dicen que al día siguiente a las 12 debes ir a una reunión y se ruega no llevar hijos.
Mientras en la concertada el 1 a las 8:00 están dejando bebés. (1/2)
Estamos 100% en la pública y pensamos que la calidad es mejor. Pero hay que entender que la gente necesita conciliar. Las escuelas infantiles de 1er y 2do ciclo son sitios para facilitar la conciliación familiar a la vez que centros de enseñanza no obligatoria. Las familias llevamos a los bebés fundamentalmente porque tenemos que trabajar. No saber cuándo empezarás o limitar la presentación y firma de documentos a horario de mañana no facilita la conciliación (la secretaría virtual no se usa)
@javisamo tal cual, y no sé si en tu comunidad hacen adaptación. En nuestro colegio al final acaba entrando el 22 y aún tenemos que hacer 3 días de adaptación.
@litox en Andalucía no llegamos tan lejos. La adaptación va del 3 al 8... Llegar al 22 es una pasada para trabajar a la vez :S
@javisamo pues cubriendo el mes tirando de nuestras vacaciones, no queda otra.
RE: https://mastodon.social/@Sr_anderson/116738468136389713
A ver si consigo yo sintetizar la gravedad del asunto: no sólo hype sobre propiedades mágicas, es que llevamos años degradando el concepto de evidencia científica, experimentación y conocimiento moviéndolo hacia el reduccionismo del machine learning, a menudo guiado por malas prácticas y autoengaños experimentales, sobre todo en su versión aplicada. El problema es que toda una nueva generación de universitarios e investigadores/as han adoptado que este es el marco de conocimiento. (1/2)