Artigos de periódicos de IA representam um risco maior para o processo de avaliação de carreira do que para o processo de pesquisa. A IA pode produzir artigos comparáveis aos de muitos periódicos decentes, mas a maioria desses artigos não é tão boa — nem os de IA nem os de periódicos. No post, @causalinf usa Claude para escrever um artigo de compartilhamento de turnos. Lamentavelmente, o sucesso de publicação dos artigos por turnos supera em muito sua precisão ou confiabilidade no mundo real. Existe toda uma classe de métodos assim, que são bons para carreiras porque produzem de forma confiável boas estatísticas t e boas histórias para editores e árbitros — por exemplo, IVs de distância, modelos estruturais mal identificados, diff-in-diff com poucos períodos de tempo, etc. [hans_unpopular_opinion.gif] Isso não é verdade para todos, mas, na maior parte, a classe de artigos que a IA pode reproduzir rapidamente não estava agregando tanto valor social desde o início. Folheie as edições recentes das principais revistas de economia e encontre os artigos que você acha realmente corretos e importantes. Muito, muito poucos desses estão na categoria de "IA poderia ter escrito isso." Em vez disso, são boas ideias originais, coleta de dados criativa (e muitas vezes difícil), soluções originais para problemas reais. Talvez um dia a IA também produza isso, mas por enquanto está longe disso. Artigos sobre IA estão principalmente expondo o fato de que grande parte da pesquisa econômica é formulaica e pouco informativa sobre o mundo. Trabalhos originais que digam algo novo e importante sobre o mundo continuarão a se destacar, pelo menos por enquanto. Talvez a desordem da IA force mais pesquisadores a trabalharem com valor duradouro.