AIのジャーナル記事は、研究プロセスよりもキャリア評価プロセスにとって大きなリスクです。 AIは多くのまともなジャーナルに並ぶ記事を生み出せますが、これらの論文の多くはそれほど良くありません。AIの論文もジャーナルの論文も同様です。 投稿では、@causalinfクロードを使ってシフトシェアの論文を書いています。残念ながら、シフトシェア論文の出版成功率は実際の精度や信頼性をはるかに上回っています。 このような手法はキャリアに良いクラスがあり、信頼できるt統計量や編集者や査読者にとって良いストーリーを生み出します。例えば、距離IV、不十分な構造モデル、少期間の差分差分などです。 [hans_unpopular_opinion.gif] これは普遍的に正しいわけではありませんが、AIが迅速に再現できる論文のクラスは、そもそも社会的価値をそれほど高くしていなかったのです。 最近のトップ経済学ジャーナルの号をめくって、本当に正確で重要だと思う記事を見つけてください。その中で「AIがこれを書いたかもしれない」というカテゴリーに入るものは非常にごくわずかです。むしろ、それらは優れたオリジナルのアイデアであり、創造的(そしてしばしば難しい)データ収集であり、実際の問題に対する独自の解決策です。 いつかAIがこれらも作り出すかもしれませんが、現時点では全く及びません。AIの記事は主に、多くの経済学研究が定型的で世界についてあまり情報に富んでいないことを明らかにしています。 世界について新しく重要なことを語るオリジナル作品は、少なくとも当面は引き続き際立つでしょう。もしかすると、AIのスロコパリプス(スロコポカリプス)が、より多くの研究者に持続的な価値のある研究を強いるかもしれません。