Hacker News es más pesimista sobre la IA que X

Quienes hicieron Doom or Bloom durante nuestra oleada de Hacker News (25–26 de septiembre de 2026) se ubicaron en una perspectiva mediana de 0,32 en una escala de 0 (Doom) a 1 (Bloom), frente a 0,68 en la oleada de X dos días después (27–28 de septiembre). Sin embargo, ambas comunidades tenían aproximadamente el mismo 6 % que esperaba una catástrofe y el mismo 38–40 % con una P(doom) del 10 % o más.

Lancé Doom or Bloom el 25 de septiembre. Es una breve entrevista adaptativa (unos 3 minutos) que te sitúa en un mapa: qué tan bueno o malo esperas que sea el resultado de la IA, de Doom a Bloom, y cuánto esperas que cambie el mundo. También obtienes una P(doom), ya sea la que introduces o una estimación aproximada que inferimos.

La semana del lanzamiento tuvo dos oleadas claramente diferenciadas. Primero, una publicación en Hacker News generó casi todo el tráfico del 25–26 de septiembre. Luego, cuando perdió impulso, llegó una oleada desde X el 27–28 de septiembre. Las dos comunidades se veían tan distintas en el mapa que quise comprobar si la diferencia era real o si simplemente había estropeado algo entre ambas oleadas. Estas cifras corresponden al 3 de octubre de 2026.

La diferencia principal

La clasificación más común en la oleada de Hacker News fue «espera principalmente daños»: el 51 %, frente al 20 % de la oleada de X. La oleada de X se concentró en el otro lado: el 30 % se clasificó como «entusiasta», frente al 5 % en Hacker News.

En cifras:

• Perspectiva mediana: 0,32 en Hacker News (intervalo del 95 %: 0,30–0,35), frente a 0,68 en X (0,59–0,73). La diferencia es de 0,36 (0,27–0,41)
• Lado Doom (perspectiva inferior a 0,4): 59 % en Hacker News frente a 28 % en X
• Lado Bloom (superior a 0,6): 24 % en Hacker News frente a 56 % en X
• Elige al azar a una persona de cada oleada y la persona de X está más hacia Bloom el 71 % de las veces (Mann–Whitney p < 10⁻²³, tamaño del efecto biserial por rangos de 0,43)

Pero Hacker News no es más catastrofista

Esta es la parte que no esperaba. Si «catastrofista» significa esperar una catástrofe o asignar una P(doom) alta, los dos grupos son básicamente iguales.

• Espera una catástrofe como resultado predeterminado: 6,5 % en Hacker News frente a 5,7 % en X (Fisher p = 0,76)
• P(doom) mostrada de 10 % o más: 38 % frente a 40 % (p = 0,60)
• P(doom) mostrada de 30 % o más: 22 % frente a 17 % (p = 0,10, no significativo)
• Mediana de la P(doom) mostrada: 6,0 % frente a 6,3 %

Una salvedad: casi todos los participantes de la oleada de Hacker News obtuvieron una P(doom) inferida, porque la entrevista aún no pedía una cifra, y los valores inferidos son aproximados y están comprimidos hacia el centro. Por eso, las filas de P(doom) constituyen evidencia más débil que la fila sobre la catástrofe, que procede de la misma interpretación que la propia perspectiva.

El mapa más detallado añade un matiz. Desde el 4 de octubre, sitúa a las personas entre sus cinco niveles de perspectiva en vez de sobre ellos, y, dentro de «espera principalmente daño», el grupo de Hacker News se inclina más hacia el extremo de la catástrofe: el 13 % se sitúa por debajo de 0,125 en el eje de perspectiva, frente al 8 % de la oleada de X (p = 0,02). Así que algunos más están cerca de ese extremo, aunque la misma proporción espere directamente una catástrofe.

Así que la diferencia, en su mayor parte, no tiene que ver con la extinción. Tiene que ver con el estado de ánimo. El grupo de Hacker News espera en su mayoría que la IA haga más daño que bien, de maneras comunes y no catastróficas. El grupo de X espera en su mayoría que haga más bien que daño. Ambos tienen el mismo pequeño núcleo de personas que creen que podría acabar mal para todos.

Así que Hacker News no es más catastrofista que X. Es más pesimista.

A quién se acercó más cada grupo

Al final de la entrevista, mostramos los tres líderes de opinión populares cuyas visiones simuladas son las más cercanas a la tuya. Las coincidencias más cercanas y frecuentes cuentan la historia mejor que cualquier mediana:

• Oleada de Hacker News: Bernie Sanders (16 %), Ed Zitron (15 %), Nathan Lambert (7 %), Geoffrey Hinton (5 %), Mario Zechner (5 %)
• Oleada de X: Elon Musk (8 %), Sholto Douglas (6 %), Yann LeCun (6 %), Geoffrey Hinton (5 %), Roon (5 %)

¿Es real la diferencia?

No registré de dónde venía cada persona durante la semana del lanzamiento: el seguimiento individual del primer contacto no comenzó hasta el 1 de octubre. Así que las oleadas se definen por fecha, y cualquier otra cosa que haya cambiado entre esas fechas es sospechosa. Esto es lo que comprobé.

¿Las oleadas eran realmente de Hacker News y X? Las analíticas del sitio registran las fuentes de referencia del tráfico de las páginas, no las de cada participante. El 25 de sep., el 99 % de los visitantes remitidos por Hacker News o X vino de Hacker News, y el 26 de sep., el 89 %. Luego se invierte: el 27 de sep., el 89 % vino de X, y el 28 de sep., el 79 %.

¿Cambié la entrevista entre una oleada y otra? Sí, y ese es el factor principal. El 27 de sep., a primera hora de la tarde UTC, lancé una nueva versión del motor con nuevas preguntas directas sobre el impacto general, la escala y P(doom). Todos los resultados guardados se volvieron a leer con el mismo lector actualizado, pero las preguntas que las personas respondieron realmente difieren.

Por suerte, 52 personas de la oleada de X hicieron la entrevista antigua el 27 de sep., antes del lanzamiento, cuando las referencias de X ya superaban a las de Hacker News en una proporción de más de 4 a 1. Eso permite una comparación más limpia:

• Oleada de X, preguntas antiguas: mediana de la perspectiva de 0,69 (52 personas)
• Oleada de X, preguntas nuevas: 0,67 (209 personas), estadísticamente indistinguible (p = 0,83)
• Oleada de Hacker News, las mismas preguntas antiguas: 0,32

Así que la diferencia de perspectiva se debe a quiénes participaron, no a lo que pregunté. El eje de escala es otra historia. La oleada de X también espera un cambio mucho mayor (mediana de 0,82 frente a 0,59), pero parte de eso se debe a la nueva pregunta directa: las personas de la oleada de X que hicieron la entrevista antigua se sitúan en 0,70, y las que hicieron la nueva, en 0,85. No sacaría muchas conclusiones de la diferencia de escala.

¿Hora del día y geografía? La oleada de Hacker News se concentró en la tarde de EE. UU. (el 84 % comenzó entre las 18:00 y las 23:59 UTC), mientras que la oleada de X se distribuyó a lo largo de todo el día. Pero, dentro de cada oleada, la mediana se mantiene lejos de la de la otra oleada a cualquier hora del día (Hacker News 0,21–0,35, X 0,62–0,73). Entre los visitantes remitidos, el 47 % de los de Hacker News estaba en EE. UU., frente al 40 % de los de X, un cambio que no es lo bastante grande como para explicar una diferencia de 0,4.

¿A dónde llegaron las personas? Alrededor del 97 % de los visitantes remitidos desde ambas fuentes llegó a la página de inicio, así que nadie llegó a través de la página de un líder de opinión concreto.

¿Longitud de las respuestas, duplicados, límites? Las respuestas tuvieron una mediana de 24 palabras en Hacker News, frente a 21 en X. Contar todas las entrevistas en vez de una por persona, iniciar la oleada de X al mediodía del 27 de sep. o usar solo las horas de máxima actividad de Hacker News cambia las medianas en menos de 0,02 en cada caso.

Lo que no puedo descartar: se trata de dos públicos autoseleccionados que reaccionaron a dos publicaciones diferentes. El público de Hacker News llegó a través de un hilo de lanzamiento y su discusión. El público de X llegó principalmente a través de publicaciones en mi rincón de X, que, supongo, tiende a atraer a personas que desarrollan con IA. No puedo separar a «los lectores de Hacker News» de «las personas que leyeron ese hilo concreto ese día». Aunque, en cierto modo, ese es precisamente el punto. Tu feed determina el público, y el público determina qué parece «normal».

Lo que concluyo

El enfoque habitual sitúa a todo el mundo en una sola línea, desde catastrofista hasta aceleracionista. Estos datos sugieren que están ocurriendo al menos dos cosas distintas. Una es si esperas que la IA mejore o empeore la vida de maneras ordinarias. La otra es si crees que podría terminar en una catástrofe. Hacker News y X discrepan mucho sobre la primera y mucho menos sobre la segunda.

Cómo medimos esto

• Datos: una extracción de solo lectura de la base de datos de producción de Doom or Bloom del 3 de octubre de 2026 (UTC), usando la versión actual de cada resultado, después de volver a interpretar cada resultado guardado con el intérprete actual (algoritmo 0.7.5)
• Actualizado el 4 de octubre de 2026: repetimos el análisis con esos resultados reinterpretados, que sitúan a las personas entre los cinco niveles de perspectiva del mapa en lugar de ubicarlas exactamente en ellos. La diferencia principal es un poco menor (0,36 en lugar de 0,40), las coincidencias más cercanas cambiaron y el mapa más preciso añade el detalle anterior sobre el extremo de la catástrofe. Las proporciones por nivel («espera una catástrofe», «espera principalmente daño», «entusiasta») cuentan la lectura del nivel de cada persona
• Quién cuenta: un resultado por persona, correspondiente a su primera entrevista que llegó a un resultado. Excluí mi propia cuenta de prueba y a los líderes de opinión simulados. 655 personas de la oleada de Hacker News y 263 de la oleada de X obtuvieron un resultado (648 y 261 con una perspectiva ubicada)
• Oleadas: fechas en UTC, 25–26 de septiembre y 27–28 de septiembre, inferidas a partir del momento y de los datos de referencia de todo el sitio, en lugar de un referente por persona
• Estadísticas: medianas con intervalos bootstrap del 95 % (10 000 remuestreos), pruebas U de Mann–Whitney bilaterales, una prueba de permutación sobre la diferencia de medianas y la prueba exacta de Fisher para las proporciones
• Privacidad: aquí solo aparecen datos agregados y cada número describe al menos a 10 personas. No se leyó ningún texto de respuesta para esta publicación
• Advertencias: esto no es una encuesta a usuarios de Hacker News o X. Incluye a quienes hicieron clic y terminaron. La perspectiva y la P(doom) son las interpretaciones de nuestro modelo de respuestas escritas breves, no medidas validadas, y una P(doom) inferida es aproximada. Los líderes de opinión se simulan a partir de escritos y entrevistas públicos

¿Dónde te ubicas?

Me encantaría ver un tercer grupo. Haz la entrevista (unos 3 minutos, sin registrarte), descubre dónde te ubicas y envíasela a alguien que se ubique en otro lugar.