Radar Atlas 30/05: más brecha genérica con nuestros antepasados de lo que pensábamos, el liderazgo geopolítico de la IA y 113 fracasos en agrifood

¿Somos iguales a nuestros ancestros cazadores-recolectores, solo que más avanzados tecnológicamente? Un nuevo estudio publicado en Nature demuestra que no. El análisis de ADN de muestras modernas y antiguas revela que la selección natural ha transformado rápidamente las poblaciones de Europa y Oriente Medio. Algunos de los cambios no sorprenden, como la piel más clara, que favorece la síntesis de vitamina D en latitudes más altas. Pero, ¿por qué se volvieron menos comunes los genes asociados al tabaquismo mucho antes de que el tabaco llegara al Viejo Mundo? Probablemente se correlacionen con otros rasgos que redujeron el éxito reproductivo, como la impulsividad. Los genes asociados con la esquizofrenia y el trastorno bipolar se han vuelto menos frecuentes, mientras que los asociados con la inteligencia, los años de escolaridad y los ingresos se han vuelto más comunes. La brecha genética entre nosotros y nuestros ancestros, en algunos aspectos, es considerable.

La innovación en las zonas rurales es alta y se mide por marcas registradas. Las marcas registradas revelan lo que las patentes ocultan: un poderoso impulso de creatividad en toda la Europa rural. La innovación impulsada por la creatividad también puede prosperar en zonas rurales, a menudo más periféricas. Este trabajo de investigación abarca las dos formas complementarias en las que la innovación impulsada por la creatividad puede manifestarse: como innovación en industrias creativas o como trabajadores creativos que contribuyen a la innovación en diversos sectores. Su conclusión es que los procesos de innovación impulsados ​​por la creatividad operan en las zonas rurales, pero solo pueden detectarse al utilizar las marcas registradas como indicadores de innovación. Este hallazgo tiene implicaciones políticas clave, ya que puede contribuir a la formulación y el seguimiento del papel de la creatividad y la innovación en los contextos rurales.

La planificación económica para un crecimiento negativo de la población. Este artículo de Jacques Poot mapea lo que parece venir en términos demográficos, a medida que la pirámide de edad se convierte en un obelisco. Se esperaba que la población mundial alcanzase su punto máximo en aproximadamente 10.300 millones a mediados de la década de 2080. Sin embargo, la rápida disminución de la fertilidad sugiere un pico anterior, de posiblemente 1.000 millones de personas menos. El descenso natural de la población se está generalizando en los países de ingresos altos y medios, impulsado por una fertilidad sostenida por debajo del nivel de reemplazo y el envejecimiento de la población. Las consecuencias económicas incluyen un menor crecimiento de la productividad, ajustes en el mercado laboral, cambios en el consumo, presiones fiscales y tensiones intergeneracionales. Es probable que la adaptación tecnológica, especialmente la automatización, la robótica y la inteligencia artificial, se extienda más allá de los países pioneros como Asia Oriental. La urbanización sigue siendo dominante, aunque la contraurbanización posterior a la COVID-19 y el nomadismo digital generarán cambios localizados. Las perspectivas económicas resaltan los riesgos y costes para las políticas y la planificación que implica ignorar el cambio demográfico previsible.

Los dos escenarios posibles sobre el liderazgo global en IA. El ensayo más reciente de Anthropic, "2028: Dos escenarios para el liderazgo mundial en IA", plantea el debate en el contexto de la geopolítica contemporánea. La cuestión central radica en si Estados Unidos y sus aliados democráticos podrán mantener una ventaja de entre 12 y 24 meses sobre China en el campo de la IA mediante controles computacionales, medidas contra la destilación, una adopción más rápida y la distribución global de una plataforma de IA, o si China logrará ponerse al día y los regímenes autoritarios moldearán las normas, la infraestructura y los usos de la IA transformadora.

La encíclica Magnifica Humanitas de León XIV. Ha ocupado espacio en todos los medios informativos a lo largo de la semana, pero la incluimos en el Radar por si todavía no has podido descargarla. La encíclica no sólo se pregunta si la IA “funciona” en un sentido general, sino si sirve a la dignidad de la persona humana, al bien común, a la verdad, al trabajo, a la libertad, a la paz y al fomento de una civilización del amor. El desafío más directo para los laboratorios de IA reside en el tratamiento que la encíclica da al alineamiento. El Papa sostiene que la sociedad no puede conformarse con “moralizar” a las máquinas ni con alinear la IA con los valores humanos si el marco moral subyacente lo establecen unos pocos actores privados. Una IA más moral no es suficiente si esa moralidad está programada o determinada por quienes poseen la infraestructura.

La estructura importa más que el modelo de IA subyacente que se use. Una investigación reciente de la Universidad de Stanford destaca que las diferencias de rendimiento entre un modelo básico y un sistema bien diseñado empiezan ser más importantes que el modelo subyacente que se utilice. El criterio que antes dominaba las decisiones de compra era cuál era el modelo con la puntuación más alta. Pero ha sido reemplazado por una pregunta más compleja: ¿qué sistema se ajusta mejor a la tarea? El rendimiento de los sistemas de modelos de lenguaje grandes (LLM) depende también de su estructura: el código que determina qué información almacenar, recuperar y presentar al modelo. Sin embargo, estas estructuras todavía se diseñan en gran medida manualmente, y los optimizadores de texto carecen de memoria, solo se basan en puntuaciones escalares o restringen la retroalimentación a plantillas o resúmenes cortos. Este paper presenta Meta-Harness, un sistema de bucle externo que busca aplicaciones LLM en el código de la estructura y mejora un sistema de gestión de contexto de última generación en 7,7 puntos utilizando menos tokens de contexto.

Los 113 fracasos más sonores de los tres últimos años en el ámbito agrifood mundial. Eugen Kaprov analiza en este artículo 113 empresas, con 18.500 millones de dólares en financiación de capital riesgo recaudados y otros 31.000 millones de dólares en capitalización bursátil destruidos. Todo en tres años. Ha creado la base de datos más completa de todas las empresas de tecnología agroalimentaria y climática que han fracasado, colapsado o entrado en grave crisis entre 2023 y principios de 2026. Granjas verticales, carne de origen vegetal, proteínas cultivadas, instalaciones de insectos, cuero de micelio, robótica agrícola, plataformas de carbono... en 2026, la mayoría ya se habían dado por perdidas.