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How is AI shaping economic research?

Economía
United States
Iniciada 29 de octubre de 2026

Does generative AI narrow or widen productivity gaps in research? We study the distributional effects of AI on research productivity in economics using evidence from three sources: NBER working-paper and publication records, text-based measures of LLM-assisted writing, and an original survey of 227 academic economists measuring AI use across research tasks. We first show that […] The post How is AI shaping economic research? appeared first on Marginal REVOLUTION. CommentsUnfortunately, I am r...

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AFIRMACIÓN Publicado por admin • 29 oct 2026
AI technologies should be openly shared to promote collaboration and innovation in economic research.

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AFIRMACIÓN Publicado por admin • 29 oct 2026
AI can democratize access to research tools, enabling smaller institutions to compete in economic research.

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AFIRMACIÓN Publicado por admin • 29 oct 2026
AI's impact on economic research needs careful regulation to prevent misuse and ensure ethical standards.

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AFIRMACIÓN Publicado por admin • 29 oct 2026
Generative AI may lead to homogenization in economic research outputs, reducing diversity of thought.

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AFIRMACIÓN Publicado por admin • 29 oct 2026
AI-driven analysis can lead to faster policy recommendations in economic research, benefiting society.

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AFIRMACIÓN Publicado por admin • 29 oct 2026
The academic community must establish clear guidelines for the ethical use of AI in economic research.

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AFIRMACIÓN Publicado por admin • 29 oct 2026
The reliance on AI in economic research could diminish critical thinking and analytical skills among researchers.

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AFIRMACIÓN Publicado por admin • 29 oct 2026
The use of AI in economic research risks undermining the rigor of peer-reviewed publications.

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AFIRMACIÓN Publicado por admin • 29 oct 2026
AI tools should be integrated into economic research training programs to enhance skills for future economists.

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AFIRMACIÓN Publicado por admin • 29 oct 2026
The benefits of AI in economic research must be balanced with considerations of bias in algorithms and data.

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