AI-Fachartikel sind ein größeres Risiko für den Karrierebewertungsprozess als für den Forschungsprozess. AI kann Artikel produzieren, die mit denen in vielen anständigen Fachzeitschriften vergleichbar sind, aber die meisten dieser Artikel sind nicht besonders gut – weder die von AI noch die in den Zeitschriften. In dem Beitrag verwendet @causalinf Claude, um ein Shift-Share-Papier zu schreiben. Bedauerlicherweise übersteigt der Veröffentlichungserfolg von Shift-Share-Papieren bei weitem ihre Genauigkeit oder Zuverlässigkeit in der realen Welt. Es gibt eine ganze Klasse von Methoden wie dieser, die für Karrieren gut sind, weil sie zuverlässig gute t-Statistiken und schöne Geschichten für Herausgeber und Gutachter produzieren – z.B. Distanz-IVs, schlecht identifizierte strukturelle Modelle, diff-in-diff mit wenigen Zeitperioden usw. [hans_unpopular_opinion.gif] Es ist nicht universell wahr, aber größtenteils war die Klasse von Artikeln, die AI schnell reproduzieren kann, ursprünglich nicht von allzu viel sozialem Wert. Blättern Sie durch die aktuellen Ausgaben der besten Wirtschaftszeitschriften und finden Sie die Artikel, von denen Sie denken, dass sie wirklich korrekt und wichtig sind. Sehr, sehr wenige davon fallen in die Kategorie "AI hätte das schreiben können." Stattdessen sind sie gute originelle Ideen, kreative (und oft schwierige) Datensammlungen, originelle Lösungen für reale Probleme. Vielleicht wird AI eines Tages auch diese produzieren, aber im Moment ist es nicht einmal annähernd so weit. AI-Artikel legen hauptsächlich die Tatsache offen, dass eine ganze Menge der Wirtschafts-forschung formelhaft und nicht besonders informativ über die Welt ist. Originalarbeiten, die etwas Neues und Wichtiges über die Welt sagen, werden weiterhin herausstechen, zumindest vorerst. Vielleicht wird die AI-Slopkopalypse mehr Forscher dazu zwingen, Arbeiten mit nachhaltigem Wert zu leisten.