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Yamil Ricardo Velez
Professore Assistente di Scienze Politiche @Columbia | sondaggi ed esperimenti personalizzati utilizzando l'IA generativa
Lasciamo fiorire mille nullità?
Le preoccupazioni riguardo alla scarsa qualità della ricerca sull'AI sono reali, ma c'è anche un vantaggio meta-scientifico: possiamo aprire il cassetto dei file. Spesso abbandoniamo progetti che non danno risultati o che sono troppo costosi da perseguire, mentre altri si affannano a inseguire lo stesso vicolo cieco.
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Nel 2022, GPT-3 era in grado di produrre esperimenti in stile vignetta di buona qualità. Oggi, i modelli agentici automatizzano quasi ogni fase della ricerca. Incolpate il presunto "maniaco della ricerca" descritto di seguito per le quote e le APC che inevitabilmente arriveranno alle nostre riviste.
3 gen, 06:46
Claude Code e simili stanno arrivando per lo studio della politica come un treno merci.
Un singolo accademico sarà in grado di scrivere migliaia di articoli empirici (soprattutto esperimenti di sondaggio o esperimenti LLM) all'anno. Claude Code può già essenzialmente generare in un colpo solo un intero articolo di esperimento di sondaggio in stile AJPS (con accesso all'API di Prolific).
Dovremo trovare nuovi modi per organizzare e diffondere la ricerca in scienze politiche nel prossimo futuro per questo diluvio.
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Come dimostra il terribile nuovo articolo di PNAS di @seanjwestwood, i LLM possono ora superare quasi tutti i controlli di attenzione, rispecchiare le persone, rimanere coerenti tra le pagine e sistematicamente distorcere le risposte in aggregato.
Quindi ecco un'angolazione diversa: verifica la presenza fisica, non il testo.
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