Versión intensiva de tres clases largas
Versión intensiva del curso largo "IA y Democracia", condensada en tres clases largas (≈3 horas cada una). Recorre un arco de diagnóstico → poder → amenazas y respuestas y se organiza alrededor de un juego con juez IA. El objetivo no es memorizar "riesgos de la IA" sino aprender a pensar trade-offs democráticos: eficiencia vs. legitimidad, innovación vs. derechos, seguridad vs. libertad, automatización vs. accountability, legalidad vs. legitimidad.
Materiales:
Actividad en aula: Instructivo: Comité de crisis — primer empleo profesional e IA.
La sesión examina el backlash político contra la IA y su anatomía: quién lo articula, sobre qué evidencia, y a quién beneficia la narrativa. Recorre tres tensiones — diagnóstico, estructura y política — combinando una presentación expositiva con un juego competitivo con jueces IA.
Formato: 3 bloques de 1h 10min. El primer bloque es expositivo (solo presentación del profesor, sin actividad); los dos siguientes combinan lectura individual del artículo impreso (10 min) → juego con jueces IA (20 min) → actividad sobre el artículo asignado (40 min).
Materiales:
Juego (Bloques 2 y 3): naimbro.github.io/ml2-master-game/ — códigos por bloque entregados en clase.
Bloque 1 — ¿Backlash o pánico moral?
Formato: presentación expositiva del profesor sobre el diagnóstico del shock laboral (Economist y Parrott como contrapunto). Sin actividad ni pregunta guiada — los conceptos se retoman en los bloques siguientes.
Bloque 2 — ¿Quién controla la frontera?
Pregunta: cinco actores controlan la frontera de la IA. ¿Qué implica eso para la soberanía democrática de países como Chile?
Lectura individual (10 min): The Economist, "Prepare for an AI jobs apocalypse" (impreso en aula).
Actividad (40 min): Tribunal de las Tres Familias. 25 alumnos en 3 grupos (8–9 cada uno). Cada grupo recibe una de las tres familias de respuesta del Economist: (a) frenar el cambio (estilo China, neo-luditas, levies a data centers); (b) reformas técnicas (impuestos a rentas sobre el retorno normal, seguro salarial, modelo danés); (c) medidas radicales (nacionalización parcial, dividendo ciudadano coreano, "Trump accounts"). 15 min de preparación: el grupo construye su defensa para el caso chileno (qué propone concretamente, por qué es la mejor opción, qué riesgos políticos enfrenta). 21 min de defensas: cada grupo presenta 5 min + 2 min de preguntas del resto. 4 min de voto del curso + cierre.
Bloque 3 — Captura y populismo de IA
Pregunta: cuando emerge un movimiento anti-IA, ¿cómo se distingue crítica legítima de oportunismo populista? ¿Qué diseño institucional toma en serio el malestar sin ceder a la captura?
Lectura individual (10 min): Katie Parrott (Every), "How to Start a Career When AI Is Doing Your Entry-level Job" (impreso en aula).
Actividad (40 min): Mi receta: criterio, oficio, portafolio. 15 min individual: cada estudiante escribe su versión de las 4 piezas de Parrott adaptadas a su trayectoria — (1) qué problema persigues (no qué profesión), (2) qué oficio proteges de la IA, (3) qué construirías antes de que te lo pidan, (4) cómo configurarías un career coach IA. 20 min en 5 grupos de 5: comparan recetas, identifican coincidencias y contradicciones, eligen 1 receta del grupo para compartir. 5 min: las 5 recetas elegidas (1 min cada una) + cierre sobre la "ventaja del principiante" con que cierra el artículo.
Clase de cierre. Conecta dos preguntas que el curso venía preparando: si los LLMs pueden representar nuestras preferencias como avatares políticos (democracia aumentada / democracia sintética), y quién supervisa, audita o controla esos modelos antes de que entren a la vida pública (gobernanza de modelos frontier). El arco va de "mi avatar me representa" a "quién regula los modelos que podrían representarnos o gobernarnos".
Formato: tres módulos — (1) Democracia aumentada: presentación breve sobre avatares políticos, representación individual y democracia sintética; (2) Congreso de avatares: experimento en aula donde cada estudiante entrena un avatar anónimo, responde una encuesta y se compara con las respuestas de su avatar; (3) Congreso de enmiendas: a partir del caso de la orden ejecutiva de Trump, los estudiantes reciben tres artículos regulatorios imperfectos y los enmiendan en grupos para hacerlos democráticamente aceptables.
Materiales:
Módulo 1 — Democracia aumentada. La democracia representativa nos obliga a elegir paquetes completos: candidatos, partidos, programas. Pero nuestras preferencias son más granulares que las opciones de la papeleta. El módulo presenta la propuesta radical de usar LLMs como avatares o gemelos digitales capaces de representar preferencias individuales tema por tema, su promesa (más granularidad, participación y deliberación escalable) y sus riesgos (error de representación, opacidad, sesgos, falsa legitimidad, dependencia de proveedores).
Módulo 2 — Congreso de avatares (experimento en aula). Cada estudiante entrena un avatar político anónimo con una ficha breve de preferencias, valores y prioridades. Luego, tanto el estudiante como su avatar responden una misma encuesta sobre dilemas políticos y tecnológicos, y la app compara las respuestas humano/avatar mediante una llave anónima — sin recolectar nombre, RUT ni correo. Se miden coincidencia exacta, distancia promedio en preguntas tipo Likert, preguntas donde los avatares fallan más y sesgos sistemáticos del avatar. Pregunta de discusión: ¿qué nivel de error aceptaríamos antes de dejar que un avatar delibere, recomiende o vote por nosotros? Es una actividad experimental, no una defensa ingenua de reemplazar representantes por IA.
Enlaces de la dinámica:
Módulo 3 — Lectura, discusión y votación: gobernanza de modelos de IA (máx. 30 min). Si estos modelos pueden representar, recomendar o incluso decidir, ¿quién los audita y bajo qué reglas? A partir del caso real de la orden ejecutiva de Trump sobre supervisión estatal de modelos avanzados, los estudiantes leen el artículo, discuten sus temas centrales en grupos pequeños y luego votan individualmente como si fueran legisladores.
Dinámica (tres momentos):
No hay posiciones asignadas: cada quien vota según su criterio tras la discusión. La votación es anónima (no pide nombre ni correo).
Enlaces de la dinámica: