AI研究は加速しています。 1月2日、私はクロード・コードが「貨物列車のように」学術界に迫り、一人の学者が「何千もの実証論文を書ける」と主張しました。 あれからまだ2ヶ月も経っていませんが、今の状況を振り返る価値はあります... 経済学では、@YanagizawaDが文字通り1,000本もの論文を書くプロジェクトを立ち上げました。私の予想はすでに現実になりつつあります。思っていたよりもずっと早く! 一方で、@alexolegimasは自身のサブスタックを通じて、Claude Codeを広範に活用した驚くほど多くの新しい研究を発表しています。 私は数百本の論文を書く「リサーチスウォーム」をリリースし、仕様書検索用のビジュアライザー、ピアレビューに使えるLLMカウンシルなども用意しています。私と学生たちはClaude CodeとCodexで大規模な実験を行い、驚くべきことにガードレールがpハッキングを抑制していることを発見しました(ただし簡単に回避できます)。 あらゆる場所で、AIを活用した興味深い新しい論文が見られます。 Claude Codeや他のAIツールの採用や研究の活用の進展は予想以上に速く進んでおり、ツールの進歩とより多くの研究者が慣れていくにつれて、今後も加速していくのが現実味に思えます。 これらの傾向に注意を払わず、それに応じて実践を変えない実証的な社会科学者には困惑しています。これらの変化が知識にどのような影響を与えるかはまだ明確ではありませんが、これから起こること、そしてここ数ヶ月ですでに起こったことを無視することはできません。