AI-tidsskriftartikler utgjør en større risiko for karrierevurderingsprosessen enn de er for forskningsprosessen. AI kan produsere artikler som kan sammenlignes med mange anstendige tidsskrifter, men de fleste av disse artiklene er ikke så gode—verken AI-artiklene eller de i tidsskrifter. I innlegget bruker @causalinf Claude til å skrive en oppgave om skiftdeling. Dessverre overgår publiseringssuksessen til skiftdelingsartikler langt deres nøyaktighet eller pålitelighet i virkeligheten. Det finnes en hel klasse metoder som dette, som er gode for karrierer fordi de pålitelig produserer gode t-statistikker og fine historier for redaktører og fagfeller—f.eks. avstands-IV-er, dårlig identifiserte strukturelle modeller, differensial-i-differensial med få tidsperioder, osv. [hans_unpopular_opinion.gif] Det er ikke universelt sant, men for det meste tilførte ikke klassen av artikler som AI raskt kan gjenskape særlig mye sosial verdi i utgangspunktet. Bla gjennom nyere utgaver av de beste økonomitidsskriftene og finn artiklene du mener er virkelig riktige og viktige. Veldig, veldig få av disse er i kategorien «AI kunne ha skrevet dette.» I stedet er de gode originale ideer, kreativ (og ofte vanskelig) datainnsamling, originale løsninger på reelle problemer. Kanskje AI en dag vil produsere disse også, men akkurat nå er det ikke engang i nærheten. AI-artikler avslører hovedsakelig at mye økonomiforskning er formelbasert og ikke særlig informativ om verden. Originalt arbeid som sier noe nytt og viktig om verden vil fortsette å skille seg ut, i hvert fall for øyeblikket. Kanskje AI-slopcopalypse vil tvinge flere forskere til å gjøre arbeid med varig verdi.