Los artículos de revistas sobre IA son un mayor riesgo para el proceso de evaluación de carreras que para el proceso de investigación. La IA puede producir artículos comparables a los de muchas revistas decentes, pero la mayoría de estos artículos no son tan buenos, ni los de IA ni los de las revistas. En la publicación, @causalinf utiliza Claude para escribir un artículo sobre el método de cambio de participación. Lamentablemente, el éxito de publicación de los artículos de cambio de participación supera con creces su precisión o fiabilidad en el mundo real. Hay toda una clase de métodos como este, que son buenos para las carreras porque producen de manera fiable buenas estadísticas t y bonitas historias para editores y árbitros, por ejemplo, IVs de distancia, modelos estructurales mal identificados, diff-in-diff con pocos períodos de tiempo, etc. [hans_unpopular_opinion.gif] No es universalmente cierto, pero en su mayor parte, la clase de artículos que la IA puede reproducir rápidamente no estaba añadiendo mucho valor social en primer lugar. Revisa las ediciones recientes de las principales revistas de economía y encuentra los artículos que crees que son realmente correctos e importantes. Muy pocos de esos están en la categoría de "la IA podría haber escrito esto." En cambio, son buenas ideas originales, recolección de datos creativa (y a menudo difícil), soluciones originales a problemas reales. Quizás algún día la IA produzca estos también, pero en este momento no está ni cerca. Los artículos de IA están exponiendo principalmente el hecho de que una gran cantidad de investigación económica es formulaica y no tan informativa sobre el mundo. El trabajo original que dice algo nuevo e importante sobre el mundo seguirá destacándose, al menos por el momento. Quizás el apocalipsis de la IA obligue a más investigadores a hacer trabajos con valor duradero.