Статьи в журналах по ИИ представляют собой больший риск для процесса оценки карьеры, чем для исследовательского процесса. ИИ может создавать статьи, сопоставимые с теми, что публикуются во многих приличных журналах, но большинство из этих статей не так уж хороши — ни статьи ИИ, ни те, что в журналах. В посте @causalinf использует Claude для написания статьи по методу сдвигов и долей. К сожалению, успех публикации статей по методу сдвигов и долей значительно превышает их реальную точность или надежность. Существует целый класс методов, подобных этому, которые полезны для карьеры, потому что они надежно производят хорошие t-статистики и интересные истории для редакторов и рецензентов — например, дистанционные IV, плохо идентифицированные структурные модели, разница в разницах с небольшим количеством временных периодов и т.д. [hans_unpopular_opinion.gif] Это не универсально верно, но в большинстве случаев класс статей, которые ИИ может быстро воспроизвести, изначально не добавлял много социальной ценности. Перелистайте недавние выпуски лучших экономических журналов и найдите статьи, которые, по вашему мнению, действительно правильные и важные. Очень-очень немногие из них попадают в категорию "ИИ мог бы это написать". Вместо этого это хорошие оригинальные идеи, креативный (и часто сложный) сбор данных, оригинальные решения реальных проблем. Может быть, когда-нибудь ИИ тоже будет производить такие статьи, но сейчас он даже близко не подходит. Статьи ИИ в основном выявляют тот факт, что множество экономических исследований являются формульными и не так информативны о мире. Оригинальная работа, которая говорит что-то новое и важное о мире, будет продолжать выделяться, по крайней мере, на данный момент. Может быть, ИИ-слопкопаллипсис заставит больше исследователей заниматься работой с долговременной ценностью.