MeL-Research

Como material se les dio a los alumnos unos cuestionarios que tenían una página inicial, para que anotaran sus datos biográficos y dos páginas adicionales. En la parte superior de una de estas páginas estaba el siguiente párrafo: En el espacio de abajo, por favor escribe todas las cosas que puedas pensar o hacer, o que otras personas hacen, que describirías como injustas. Si tú crees que haces esas cosas más a menudo que los demás, empieza la frase con «Yo». Si piensas que los demás hacen esas cosas más a menudo que tú, entonces empieza la frase con «Ellos». Por ejemplo, «Yo copio en los exámenes» o «Ellos aparcan en plazas para discapacitados». Tienes 5 minutos para esta tarea.

La paradoja de la amistad añade interés y significado porque plantea la posibilidad de que la gente está motivada para creer que están por encima de la media no solo en situaciones en las que están en torno a la media sino incluso en situaciones en las que son, por definición, inferiores a la media. Uno de estos es lo que se ha llamado el efecto Kruger-Dunning, en relación por el artículo publicado por estos dos autores en 1999.

Una consecuencia importante del «efecto Lago Wobegon» se da a la hora de elegir un camino en un tratamiento médico complejo. Muchas veces los médicos presentan con claridad a los pacientes las opciones disponibles y sus probabilidades de éxito, pero el paciente piensa que ese pequeño porcentaje de posibles buenas noticias es el suyo. Por supuesto que hay que mantener la esperanza, pero engañarse a uno mismo es algo totalmente diferente. El problema del efecto Lago Wobegon es que tres cuartas partes de las personas con un cáncer de pulmón incurable piensan que se van a curar (Smith, 2013).

Si consideramos ambos efectos (Lago Wobegon y la modestia indebida), si tenemos en cuenta estas dos malinterpretaciones, nos encontramos que la mayoría de las personas se consideran por encima de la media en lo que realmente son en sus áreas de debilidad y se consideran ligeramente por encima de la media en sus áreas de fortaleza (donde realmente tiene resultados increíbles). Y ambas consideraciones son francamente erróneas.

Porque como decía Bertrand Russell “gran parte de las dificultades por las que atraviesa el mundo se deben a que los ignorantes están completamente seguros mientras que los inteligentes están llenos de dudas”

en el estudio en el que se tomó como muestra a conductores, se vio que el 95% de quienes formaron parte del mismo se creían poseer una capacidad de conducción mejor que la del resto de usuarios de vehículos.

Otro estudio, en este caso con estudiantes, octuvo porcentajes similares cuando se le preguntó a la muestra sobre cómo se veían en aspecto como su capacidad de aprendizaje, memorización, popularidad en el campus...

Es normal que, cuando nos sucede algo malo, como lo es suspender un examen o haber perdido el puesto de trabajo, muchas personas se mientan a sí mismas diciendo que la culpa no es suya, sino, en este caso, del profesor o del jefe. Así pues, en vez de hacer autocrítica sobre el hecho de, por ejemplo, no haber estudiado o no haber sido todo lo responsable que se debía ser, la persona opta por creer que la culpa de su desgracia es debida a otras personas.

The rapid advances of artificial intelligence (AI) in recent years have led to numerous creative applications in science. Accelerating the productivity of science could be the most economically and socially valuable of all the uses of AI. Utilising AI to accelerate scientific productivity will support the ability of OECD countries to grow, innovate and meet global challenges, from climate change to new contagions. This publication is aimed at a broad readership, including policy makers, the public, and stakeholders in all areas of science. It is written in non-technical language and gathers the perspectives of prominent researchers and practitioners. The book examines various topics, including the current, emerging, and potential future uses of AI in science, where progress is needed to better serve scientific advancements, and changes in scientific productivity. Additionally, it explores measures to expedite the integration of AI into research in developing countries. A distinctive contribution is the book’s examination of policies for AI in science. Policy makers and actors across research systems can do much to deepen AI’s use in science, magnifying its positive effects, while adapting to the fast-changing implications of AI for research governance.

They also got a promise that generative AI will not be credited as an author.

And studios cannot use AI to write or rewrite literary material. At the same time, authors can choose to use AI as a tool.  

The US (and the world) has more jobs today than it did at the start of the 21st century. At the same time, plenty of occupations have declined due to technology. In 2023, there were only 32,000 people working in word processing and typing occupations, a sharp fall from 282,000 in 2000. Similar trends were seen in larger occupations such as sales and office workers, a category that has shed 6 million jobs since the start of the century.