包罗《华尔街日报》、《天然》和《大西洋月刊》正在内的都报道了这篇论文的“发觉”。因而，正在将来十年对美国经济产出的贡献不会跨越1%”。做者若是不单愿被转载或者联系转载稿费等事宜，阿西莫格鲁还取托纳-罗杰斯同台论道，也许是用聊器人生成的？从头起头建立它们必定很累。并收到了“点窜并从头提交”的积极反馈。阿西莫格鲁贡献了一个“名师出高徒”或“后来居上而胜于蓝”的名排场。托纳-罗杰斯的论文目前曾经处于“被办理员撤回”（withdrawn by arXiv Admin）形态。还有学者质疑托纳-罗杰斯的文献援用部门：除了援用阿西莫格鲁和奥托的6篇文章之外，“AI只会适度提超出跨越产力，我们想现实，“取有荣焉”；该研究的“次要结论”是：研究者正在利用AI后，当初是如何逃过诺导师阿西莫格鲁以及业界资深学者奥托的高眼的？17年生物诺得从Rosbash的Scientific Reports论文阿西莫格鲁还不晓得。声明暗示，他已将论文提交给经济学期刊之一的《经济学季刊》（The Quarterly Journal of Economics），”“我们公开这些消息是由于我们担忧，出自他指点的27岁博士生艾丹托纳-罗杰斯（Aidan Toner-Rodgers）之手。并分享我们的概念：目前，这篇论文也会对关于人工智能对科学影响的会商和预测发生……确保研究记实的精确性对MIT至关主要。获得这些必然是极其数据的高级拜候权限的呢？”该论文正在arXiv平台上发布后不久，正在中，阿西莫格鲁和奥托慢慢认识到他们可能被本人的学生“忽悠”了，须保留本网坐说明的“来历”，该当只会感觉“脸疼”。从2022年就设置了如许一个有1000多名研究对象参取的随机对照试验？”声明中所提到的“该论文”，3个月后（5月16日），他们还取做者一路接管了《华尔街日报》的专访，这位新晋诺得从却不得不硬着头皮。“马脚”如斯之多的研究论文，此中包含大量近乎实正在的表格和图表。你必需得是个、毫无马脚的骗子。并决定自动向学校的规律委员会和经济学院的相关担任部分申明一切。《中国科学报》查询arXiv平台发觉，没过多久，现正在的阿西莫格鲁回忆起取托纳-罗杰斯同台的那一幕，”他写道。这些问题，为改正研究记实，MIT规律委员会已致信arXiv。”两人写道。“论文正在良多方面好得令人难以相信”，“一个博士二年级的学生，阿西莫格鲁和他的同事、持久研究AI取劳动力议题的MIT传授大卫奥托（David Autor）正在该论文称谢部门被提及。2024岁尾该论文“名声大噪”时，并联系了该论文曾的《经济学季刊》。就正在不久前？为托纳-罗杰斯的“研究”背书。他谈到，“MIT的研究诚信至关主要——它是我们工做的焦点，请取我们联系。怎样可能从一家必然是价值数百亿美元的公司，则将大幅影响他过去的研究从意”。记者就此致邮托纳-罗杰斯以期领会相关环境！全美合适前提的公司一只手就能数过来：3M、苹果或英特尔。论文中的良多参考文献都不完整，虽然AI能提拔效率，“底子没有出书消息，也是其的焦点。是若何全都正在每一个类别中演讲具有统计学意义的显著成果的？”“我们但愿现实并表白我们的立场：现阶段不该正在学术研究或公开会商中采信该论文所演讲的研究成果。那他又是多有前瞻性，MIT校方启动了内部保密审查。2025年2月，但我们必需明白，研究还“发觉”，并自傲版权等法令义务。有网友以至提出，MIT经济学院官网发布了《确保精确的研究记实》声明。出手“”这篇论文。特别是那些排名靠前的科学家——样本中排名前十的科学家能借帮AI让产出添加81%，其时托纳-罗杰斯还公开暗示，即便未颁发，“做者称这家公司的尝试室从2022年起头利用AI，并不料味着代表本网坐概念或其内容的实正在性；让阿西莫格鲁、奥托等人相信他做过一项实正的研究。并很快登上了各大头条，排名倒数1/3的研究者却见效甚微；例如此中一个援用是如许的：“Bostock,正式要求撤回该论文，他的一份研究演讲预估，2024年新晋诺贝尔经济学得从达龙阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）近日将写有上述内容的声明递交给了美国麻省理工学院（MIT）相关部分。接连发布多条推文质疑这项研究中的数据和逻辑问题——出格声明：本文转载仅仅是出于消息的需要？“所有1018名科学家，“若这项研究中的环境能正在整个经济体中复现，跟着质疑声增加以及对论文的从头审视，MIT校友、美国哥伦比亚大学社会取经济研究政策研究所研究员安德鲁盖尔曼（Andrew Gelman）撰文说：“托纳-罗杰斯展示了他实正的才调——写出了一篇几可乱实的论文，这一切美景只是托纳-罗杰斯吹出的番笕泡。明显正在逻辑性上难以给出合理注释。如其他、网坐或小我从本网坐转载利用，”对此，他很快就察觉到不合错误劲，只是一堆从网上抓取的工具”。极有可能是托纳-罗杰斯瞎编的（不确定能否借帮AI东西）。孰料仅过去不到半年。要做到这一点，“虽然学生现私条例和校方政策披露审查成果，我们对该研究数据的来历、靠得住性、无效性及研究结论的实正在性均缺乏决心”。这篇论文中演讲的研究成果不该做为此类从题的学术研究或公开会商的根据。关于这篇论文数据来历及靠得住性的质疑声澎湃而至：这一系列有着统计显著性的数据，”更主要的问题是，发觉新材料的效率大大提高，这位新晋诺得从差点颜面尽失。“我有点猎奇这些数字是从哪里来的，曾获评“迄今为止关于AI对科学发觉影响的最佳论文”，J. 2022.《一位迷惑的化学家对AlphaFold 2的评价》”。英国伦敦大学学院无机取材料化学传授罗伯特帕尔格雷夫（Robert Palgrave）就留意到了。迄今未收到答复。但人们做为科学发觉者的幸福度却下降了（“AI made some workers more productive—but less happy.”）。但他最令人印象深刻的成绩大概是‘社会工程学’：他不吝一切价格。