双 AI 交叉审计 138 篇经济学论文,2035 处问题,69% 论文中招
IgorCarron · x · 2026-10-29
一项针对经济学家 Emmanuel Saez 与 Gabriel Zucman 研究的大规模 AI 复核项目结果公布：共审计 138 篇论文，发现 2035 处问题，其中 147 处严重到足以改变核心结论数字，69% 的论文至少有一处问题。方法上，每篇论文由 Claude Opus 5.5 与 GPT-6 Astra 两个模型独立审计、互不通气，各自重算论文基于作者原始文件与原始数据源（税收统计、国民账户、美联储与调查数据）的头条数字、核对引用并检验每项假设；再由第三个仲裁 agent 逐条复核、尝试反驳、剔除不成立项并按严重度分级（major/moderate/minor）。方向性统计尤为刺眼：在有明确倾向的 97% 主要与中度错误中，绝大多数都在夸大论文主张——如「不平等更高或上升更快」188:6、「富人税率更低」45:0、「财富税效果更好」13:34 等。Steve Hsu 借此宣称前沿模型比人类审稿人更可靠，Igor Carron 等学者附和，引发对同行评审制度的质疑。
所属事件:AI 审计 138 篇经济学论文查出 2035 处问题，引学界激辩(7 条相关)→
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