Tópicos em alta
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
No último fim de semana, publiquei que Claude Code criou um estudo completo de ciência política empírica em uma hora. Muita gente perguntava: mas quão preciso foi o estudo?
A resposta: bastante precisa, com alguns erros interessantes e limitações importantes.
Para obter a resposta, Graham Straus gentilmente ofereceu fazer uma auditoria manual independente — coletando os mesmos dados e estendendo o artigo como Claude fez, mas sem usar IA. Aqui está o que ele descobriu:
Claude replicou exatamente o artigo original, codificou corretamente 29/30 condados da Califórnia quanto ao momento do tratamento e coletou dados eleitorais que correlacionavam >,999 com a coleta manual.
Os três principais erros encontrados por Graham — codificar incorretamente o ano de tratamento de um condado, omitir a coleta de dados de várias eleições potencialmente relevantes em estados sempre tratados e não usar eleições não presidenciais para calcular a participação — são semelhantes aos tipos de erros que um humano poderia cometer na primeira tentativa de escrever este artigo, e tiveram apenas pequenos efeitos nas estimativas subsequentes.
Por outro lado, quando Claude tentou criar novas análises que não fossem extensões diretas do artigo original, foi pior. Sem alucinações ou erros loucos, propriamente ditos, mas ele se desviou do prompt e produziu resultados que achamos mal concebidos.
Minha leitura:
–A IA hoje já é uma forma extremamente poderosa de atualizar e estender rapidamente artigos empíricos simples e bem contidos.
–Para realizar bem uma pesquisa empírica em ciências sociais, é absolutamente necessário orientação e supervisão de especialistas humanos.
Vamos compartilhar reflexões mais amplas sobre esse trabalho, o que aprendemos ao fazê-lo e para onde vamos a partir daqui na próxima semana, no meu blog. Obrigado às muitas, muitas pessoas que entraram em contato, fizeram perguntas e ofereceram feedback sobre este projeto.


4 de jan., 08:01
Aqui está a prova de que Claude Code pode escrever um artigo inteiro de ciência política empírica.
Para validar minha afirmação de que agentes de IA estão vindo para a polícia "como um trem de carga", hoje pedi ao Claude Code para replicar e ampliar completamente um antigo artigo meu estimando o efeito do voto universal por correspondência na participação e no resultado das eleições... Basicamente em um único plano.
Após um pedido cuidadoso, Claude Code:
(1) Baixei o repositório do artigo antigo e replicei os resultados anteriores, traduzindo nosso antigo Código Stata para Python
(2) Rastreei a web para obter dados oficiais de eleições atualizados e dados do censo
(3) Realizou novas análises estendendo os resultados até 2024
(4) Criou novas tabelas e figuras
(5) Realizou uma revisão literária
(6) Escreveu um artigo totalmente novo
(7) Enviei tudo para um novo repositório do github
Tudo durou cerca de uma hora.
Essa é uma mudança de paradigma insana na forma como o trabalho empírico é feito.
Também valida o ponto que várias pessoas, incluindo @BrendanNyhan, levantaram ontem---vai ser especialmente fácil escalar pesquisas observacionais com IA.
Obrigado ao @alexolegimas, @arthur_spirling e a muitos outros que me deram feedback. .

Um artigo completo está disponível aqui:
É interessante combinar com textos recentes de @joshgans @alexolegimas @deanwball e outros!
249
Melhores
Classificação
Favoritos