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Yamil Ricardo Velez
Professor Assistente de Ciência Política @Columbia | pesquisas e experimentos personalizados usando IA Generativa
Deixar mil nulos florescer?
As preocupações com a lixo de pesquisa em IA são reais, mas também há um lado meta-científico: podemos abrir a gaveta de arquivos. Frequentemente abandonamos projetos que não dão certo ou são muito caros para realizar, enquanto outros se esforçam perseguindo o mesmo beco sem saída.
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Em 2022, o GPT-3 podia produzir experimentos decentes no estilo vinheta. Hoje, modelos agentivos automatizam quase todas as etapas da pesquisa. Culpe o hipotético "maníaco da pesquisa" descrito abaixo pelas cotas e APCs que inevitavelmente virão para nossos periódicos.
3 de jan., 06:46
Claude Code e seus semelhantes vêm para estudar política como um trem de carga.
Um único acadêmico será capaz de escrever milhares de artigos empíricos (especialmente experimentos de levantamento ou de LLM) por ano. Claude Code já pode basicamente fazer um único artigo experimental completo no estilo AJPS (com acesso à Prolific API).
Precisaremos encontrar novas formas de organizar e disseminar pesquisas em ciência política em um futuro muito próximo para essa enxurrada.
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Como demonstra o assustador novo artigo da PNAS da @seanjwestwood, os LLMs agora podem passar em quase todos os testes de atenção, espelhar personas, manter a consistência entre as páginas e tender sistematicamente respostas no geral.
Então aqui vai um ângulo diferente: verifique a presença física, não o texto.
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