Es desafortunado que el "posmodernismo", con su guerra contra la representación, nos haya despojado de una educación moral épica a través del arte. Me recuerda a esto cada vez que encuentro las obras de dos increíbles pintores paisajistas - uno británico, el otro americano - en JMW Turner y Thomas Cole. Turner es considerado uno de los grandes maestros británicos, elevando los paisajes al estatus de pintura histórica, el rango más alto en la Academia Real. Parcialmente influenciado por el ensayo de Burke sobre lo Sublime, Turner captura la luz como una fuerza animadora durante el auge y la caída de los imperios. Sus supuestas últimas palabras también son tremendas: "El Sol es Dios." Cole, americano y protestante de espíritu, hizo que la luz fuera menos una fuerza emocional abstracta y más explícitamente moral, una advertencia sobre los peligros del progreso industrial. Ambos crearon una serie de pinturas sobre los ciclos del imperio. Turner representó el auge y la caída de Cartago, y Cole creó una serie de 5 piezas sobre el Curso del Imperio, mostrando el nacimiento y la muerte de una gran civilización.

En el mundo no tan implausible donde nuestro planeta está cubierto por laboratorios autónomos del tamaño de Gigafábricas, ¿qué hacemos con la ciencia? Recientemente, organicé un seminario en Austin con @cosmos_inst y @mbrendan1 sobre "IA y la República de la Ciencia." Con una lista de lectura que abarca desde Aristóteles hasta AlphaFold, investigamos la pregunta central de cómo evolucionará la ciencia en un mundo con científicos de IA y laboratorios autónomos. Algunas conclusiones: 1. Los científicos de IA pueden acelerar la producción de información "científica" significativa, pero la ciencia se ocupa de la expansión del conocimiento certificado. Esta certificación no solo es tentativa (Popper), sino también profundamente sociológica y normativa (Merton, Kuhn). Popper argumenta de manera convincente que incluso si pudiéramos construir una "Máquina de Inducción" que aprende a representar el mundo al descubrir patrones previamente no notados, la Máquina de Inducción solo funciona en base a la función objetiva y el modelo del mundo incorporado por un ingeniero humano. Lo que el ingeniero considera "hacer ciencia" — lo que cuenta como un patrón significativo, un experimento válido o una explicación satisfactoria — nos devuelve a la pregunta en constante evolución sobre los objetivos y los límites de la ciencia, preguntas que la República de la Ciencia debe responder como un cuerpo esencialmente político. 2. La IA puede ser demasiado capaz para seguir siendo una mera herramienta. La cuestión de la ciudadanía de la IA es crítica para el futuro de nuestra República de la Ciencia. Polanyi modela la comunidad de científicos — la República de la Ciencia — como un orden emergente hayekiano. Así como el precio es el producto de innumerables deseos individuales y ajustes en el mercado, la ciencia también se asemeja a un cuerpo político de expertos, cada uno con un conocimiento limitado, trabajando juntos para ensamblar el enorme rompecabezas del conocimiento donde cada descubrimiento ajusta los esfuerzos de los demás. En tiempos modernos, la República de la Ciencia ha requerido un doctorado para obtener la ciudadanía, pero esto no solo excluye a los científicos ciudadanos, sino también a la IA. ¿Es la IA una herramienta — un telescopio superinteligente — o es un ciudadano adecuado en la República? Si la IA se convierte en un ciudadano adecuado, la estructura de gobernanza de la República puede necesitar cambiar. Si sigue siendo una herramienta, debemos preguntar: ¿de quién es la herramienta, sirviendo a qué fines? 3. La promesa de la IA de poner fin a la estancación depende de diagnosticar correctamente la enfermedad. El 90% de todos los científicos que han vivido están vivos hoy (de Solla Price), pero por muchos métricas, la novedad y la importancia de los descubrimientos científicos están en tendencia a la baja (Cowen y Collison). Si los cuellos de botella de la ciencia son hacer las preguntas correctas, incentivos de publicación perversos y esclerosis institucional, la IA necesita abordar esos problemas directamente, no simplemente publicar un mayor volumen de artículos. ¿Puede la IA ayudarnos a incentivar la calidad sobre el volumen, publicar resultados negativos y no solo éxitos listos para la prensa, y explorar nuevos modelos para descubrir y nutrir talento? Nuestro syllabus, lista de lectura y más aquí: