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Le week-end dernier, j'ai posté que Claude Code avait créé une étude empirique complète en science politique en une heure. Beaucoup de gens ont demandé : mais à quel point l'étude était-elle précise ?
La réponse : assez précise, avec quelques erreurs intéressantes et des limitations importantes.
Pour obtenir la réponse, Graham Straus a gentiment proposé de faire un audit indépendant et manuel — en collectant les mêmes données et en prolongeant le document comme l'a fait Claude, mais sans utiliser d'IA. Voici ce qu'il a trouvé :
Claude a répliqué exactement le document original, a codé 29/30 des comtés de Californie correctement sur le timing du traitement, et a collecté des données électorales qui corrélaient à plus de 0,999 avec la collecte manuelle.
Les trois principales erreurs que Graham a trouvées — un codage incorrect de l'année de traitement d'un comté, l'omission de la collecte de données pour plusieurs courses potentiellement pertinentes dans des États toujours traités, et le fait de ne pas utiliser les élections non présidentielles pour calculer la participation — sont similaires aux types d'erreurs qu'un humain pourrait faire lors d'un premier passage à l'écriture de ce document, et n'ont eu que de petits effets sur les estimations ultérieures.
D'autre part, lorsque Claude a essayé de créer de nouvelles analyses qui n'étaient pas des extensions simples du document original, il a moins bien réussi. Pas d'hallucinations ou d'erreurs folles, en soi, mais il s'est éloigné de la consigne et a produit des résultats que nous avons jugés mal conçus.
Mon avis :
– L'IA aujourd'hui est déjà un moyen extrêmement puissant de mettre à jour rapidement et d'étendre des articles empiriques simples et bien contenus.
– Pour faire de la recherche en sciences sociales empiriques de manière efficace, cela nécessite absolument des conseils et une supervision d'experts humains.
Nous partagerons des réflexions plus larges sur ce travail, ce que nous avons appris en le faisant, et où nous allons à partir de là la semaine prochaine sur mon blog. Merci aux nombreuses personnes qui ont pris contact, posé des questions et offert des retours sur ce projet.


4 janv., 08:01
Voici la preuve que Claude Code peut écrire un article entier en sciences politiques empiriques.
Pour valider ma revendication selon laquelle les agents IA arrivent en sciences politiques "comme un train de marchandises", aujourd'hui j'ai demandé à Claude Code de répliquer et d'étendre entièrement un ancien article que j'ai écrit, estimant l'effet du vote universel par correspondance sur la participation et le résultat des élections... essentiellement en une seule fois.
Après un prompt soigneux, Claude Code :
(1) A téléchargé le dépôt de l'ancien article et a répliqué les résultats passés, traduisant notre ancien code Stata en Python
(2) A exploré le web pour obtenir des données électorales officielles mises à jour et des données de recensement
(3) A réalisé de nouvelles analyses prolongeant les résultats jusqu'en 2024
(4) A créé de nouveaux tableaux et figures
(5) A effectué une revue de la littérature
(6) A écrit un tout nouvel article
(7) A poussé le tout vers un nouveau dépôt github
Le tout a pris environ une heure.
C'est un changement de paradigme incroyable dans la façon dont le travail empirique est réalisé.
Cela valide également le point que plusieurs personnes, y compris @BrendanNyhan, ont soulevé hier---il va être particulièrement facile de mettre à l'échelle la recherche observationnelle avec l'IA.
Merci à @alexolegimas, @arthur_spirling, et à beaucoup d'autres qui m'ont donné des retours.

Un article complet est disponible ici :
C'est intéressant de le coupler avec les écrits récents de @joshgans @alexolegimas @deanwball et d'autres !
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