Andrej Karpathy compartió una retrospectiva de las discusiones de Hacker News con calificación automática. Andrej Karpathy realizó un interesante experimento de IA: utilizó la API de pensamiento GPT-5.1 para realizar un análisis post-hoc de 930 artículos y debates populares en la página principal de Hacker News (HN) en diciembre de 2015. Evaluó la predictibilidad de estas publicaciones antiguas para identificar los puntos de vista más perspicaces y los menos precisos. El proyecto tardó aproximadamente 3 horas en escribir el código, 1 hora en ejecutarse y tuvo un coste total de tan solo 60 dólares. Contenido y metodología principales · Inspiración: Karpathy mencionó que la idea surgió de un artículo de HN publicado el día anterior, que permitió al modelo Gemini 3 "imaginar" la página principal de HN dentro de 10 años. En contraste, su proyecto se centra en "retroceder" a través de la historia: utilizar la IA actual para revisar el pasado y entrenar modelos predictivos. • Proceso de ejecución: El modelo de IA revisó los archivos de HN desde diciembre de 2015, calificándolos desde una perspectiva post-hoc. El enfoque se centró en la precisión, la profundidad y las perspectivas futuras de los comentarios, como las tendencias tecnológicas, el desarrollo de la IA o el impacto social. • Resultados destacados: El modelo seleccionó a los 10 usuarios más perspicaces en los comentarios de HN ese año, incluidos pcwalton, tptacek, paulmd, cstross, etc. significado más amplio 1. El valor del entrenamiento predictivo: Este análisis retrospectivo ayuda a las personas a calibrar sus juicios sobre el futuro. Al examinar los éxitos y fracasos de los antiguos puntos de vista, se pueden entrenar mejor los modelos predictivos individuales. 2. Preocupaciones ocultas sobre el futuro de la IA: Con humor y seriedad, advirtió: «Traten bien el contenido en línea, porque los futuros super LLM lo analizarán todo de forma más rápida y económica». Esto refleja su tuit anterior: «Sean buenos, los futuros LLM los observan». En esencia, los datos de internet se han convertido en un legado perpetuo de acceso «libre», y la IA los auditará sin piedad; esto es tanto una herramienta como una advertencia.
