🚀 ИИ как соавтор: новые инструменты для экономических исследований

🚀 ИИ как соавтор: новые инструменты для экономических исследований

Наконец-то в академическом мейнстриме (спасибо Anton Korinek из NBER) заговорили о том, как ИИ меняет принципы экономических исследований. Делюсь ключевыми выводами:

1. Традиционные LLM (Large Language Models)

Примеры: ChatGPT

💡 Сильные стороны: Идеальны для «мозгового штурма» на этапе формулирования гипотез, написания черновиков и саммари, а также для перефразирования.

⚠️ Ограничения: Не справляются со сложными вычислениями, полноценным анализом данных и не имеют доступа к веб-поиску в реальном времени.

2. Модели с цепочкой рассуждений (Reasoning Models)

Пример: DeepSeek

💡 Сильные стороны: Решают прикладные математические задачи на уровне PhD, пишут и отлаживают код, предоставляют структурированную обратную связь и выявляют логические несоответствия.

⚠️ Ограничения: не умеют делать самостоятельный анализ данных и выводы.

3. Автономные агентные чатботы (Agentic Chatbots)

Примеры: Gemini Deep Research, OpenAI Deep Research

💡 Сильные стороны: Автоматизируют написание кода, проводят поиск и обзор литературы в сети, создают контент для соцсетей. Способны по текстовому запросу написать программу для анализа данных и визуализации результатов.

⚠️ Ограничения: Как правило, платные и часто недоступны в России.

Пока мой опыт ограничивается первыми двумя типами инструментов 🛠️. Нравится, как они помогают преодолеть страх чистого листа в самом начале работы, подкидывают идеи, от которых уже можно оттолкнуться. Ну и то, что им можно перепоручить редактуру, перефразирование и написание выводов.

Но больше всего сейчас жду возможности опробовать именно агентные модели для комплексного анализа данных — это выглядит как настоящая революция в методологии!

А какой инструмент ваш любимый? Что уже используете для конкретных задач? Делитесь опытом в комментариях! 👇