Os artigos de jornal sobre 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 jornais decentes, mas a maioria desses artigos não é tão boa—nem os da IA nem os dos jornais. No post, @causalinf usa o Claude para escrever um artigo sobre shift-share. Lamentavelmente, o sucesso de publicação dos artigos de shift-share supera em muito sua precisão ou confiabilidade no mundo real. Há toda uma classe de métodos como este, 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] Não é universalmente verdade, mas na maior parte, a classe de artigos que a IA pode reproduzir rapidamente não estava a adicionar muito valor social em primeiro lugar. Folheie edições recentes dos principais jornais de economia e encontre os artigos que você acha realmente corretos e importantes. Muito, muito poucos deles estão na categoria de "a IA poderia ter escrito isto." 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 produza isso também, mas neste momento não está nem perto. Os artigos de IA estão principalmente expondo o fato de que uma grande quantidade de pesquisa em economia é formulaica e não tão informativa sobre o mundo. Trabalho original que diz algo novo e importante sobre o mundo continuará a se destacar, pelo menos por enquanto. Talvez o slopcopalypse da IA force mais pesquisadores a fazer trabalhos com valor duradouro.