مقالات المجلات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي تشكل خطرا أكبر على عملية تقييم المسار المهني منها على عملية البحث. يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاج مقالات مماثلة لتلك الموجودة في العديد من المجلات الجيدة، لكن معظم هذه المقالات ليست جيدة جدا—لا المقالات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي ولا تلك الموجودة في المجلات. في المنشور، يستخدم @causalinf كلود لكتابة ورقة مشاركة وردية. للأسف، نجاح نشر أوراق الحصص في الورديات يتجاوز بكثير دقتها أو موثوقيتها في العالم الحقيقي. هناك فئة كاملة من الطرق مثل هذه، وهي جيدة للمهن لأنها تنتج بشكل موثوق إحصائيات t-جيدة وقصص جيدة للمحررين والحكام—مثل المسافة IV، النماذج الهيكلية التي لم يتم تحديدها جيدا، الفرق بين التفاضلات مع فترات زمنية قليلة، وغيرها. [hans_unpopular_opinion.gif] هذا ليس صحيحا بشكل عام، لكن في الغالب، فئة الأوراق التي يمكن للذكاء الاصطناعي إنتاجها بسرعة لم تكن تضيف الكثير من القيمة الاجتماعية في المقام الأول. تصفح الإصدارات الأخيرة من أفضل المجلات الاقتصادية وابحث عن المقالات التي تعتقد أنها صحيحة ومهمة حقا. قليل جدا من هذه الأنواع تقع ضمن فئة "الذكاء الاصطناعي كان يمكن أن يكتب هذا." بدلا من ذلك، هي أفكار أصلية جيدة، وجمع بيانات إبداعي (وغالبا صعب)، وحلول أصلية لمشاكل حقيقية. ربما في يوم من الأيام ينتج الذكاء الاصطناعي هذه الأمثلة أيضا، لكن الآن الأمر ليس قريبا من ذلك. مقالات الذكاء الاصطناعي تكشف بشكل رئيسي حقيقة أن الكثير من أبحاث الاقتصاد هي نمطية وليست مفيدة جدا عن العالم. الأعمال الأصلية التي تقول شيئا جديدا ومهما عن العالم ستستمر في التميز، على الأقل في الوقت الحالي. ربما سيدفع الذكاء الاصطناعي المزيد من الباحثين على العمل بقيمة دائمة.