经济学家一年实测 AI 写论文：写得出 rigor，写不出洞见
joshgans · x · 2026-09-11
多伦多大学经济学家 Josh Gans 长线程复盘自己自 2024 年底以来用 AI 撰写经济学论文的完整实验，有得有失：
- 快但变糙：第一年发现 AI 能快速产出论文，但会诱导你围绕低质量想法灌水，这些论文进不了顶刊。
- 审稿人反噬：转向更高质量想法后，AI 极擅长补齐审稿人爱要的扩展和稳健性检验，结果论文冗长到审稿人反过来要求聚焦——讽刺的是这些附加内容通常正是审稿人逼出来的。
- 写作本身：去年底 agentic AI 之后写作质量大增，甚至优于领域平均论文，但他自任大量审稿后仍不爱读 AI 腔（那些常见套话），结论是审稿人并不会因 AI 写作给论文打高分，部分是归因心理，部分是文风排斥。
- 核心判断：AI 已能产出严谨的理论推导，但想法质量、研究焦点与洞见的取舍仍是人的责任；真正的挑战是保持自我批判，不被「诱人的野兽」带偏。
- 当前做法：回归「人工手作」写作——让 AI 出初稿后高强度编辑，若仍不理想则自己重写初稿，并将继续公开报告实验结果。
所属事件:研究称约四分之一NBER经济学论文含AI生成文本(7 条相关)→
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