AI 审计 138 篇经济学论文：2035 处错误，97% 方向性错误都在夸大结论
eigenrobot · x · 2026-10-29
Tyler Cowen 在 Marginal Revolution 发布了一项用 AI 审计经济学家 Emmanuel Saez 与 Gabriel Zucman 研究的报告，eigenrobot 转发并称「残酷」。
核心发现：
- 138 篇论文被审计，共发现 2035 处问题，其中 147 处严重到足以改变论文的核心结论数字
- 69% 的论文至少存在一处问题
- 97% 有明确方向性的重大/中度错误都在夸大论文自己的主张
审计方法：每篇论文由两个独立 agent 审计（Claude Opus 5.5 与 OpenAI 的 GPT-6 Astra，互不看对方结果），各自获取论文、附录与复现数据，从作者自己的文件及原始数据源（税收统计、国民账户、美联储与调查数据）重新计算核心数字，并核查引用来源是否支持论断；再由第三个仲裁 agent 逐条复核、试图反驳每个问题，按严重程度分级。
Cowen 认为这项研究需要被彻底重新评估，相关的政策主张也一样，而这只是 AI 修订经济学乃至更广泛已有研究的第一步。
所属事件:AI 审计 138 篇经济学论文查出 2035 处错误(4 条相关)→
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