私がPlanCのようなフェイクと戦う理由に関する他の洞察：

AIとの会話を主に通じて学ぶ人は、特定の種類の流暢さを身につけます。
彼らは技術的な概念に取り組むことができ、語彙を再現し、もっともらしい詳述を生成し、WLS再重み付けのような方法論的なバリエーションさえも特定できます。
これは、AIが「これを推定する代替方法としてはこういうものがあります」と説明するのが非常に得意だからです。
しかし、彼らが通常習得しないのは、第一原理から問題に取り組んできた経験や、何ヶ月もかけて理解する必要のあった誤り、あるいはゼロから枠組みを構築したときに得られるより深い直感です。

分位点回帰のエピソードはまさにその良い例です。
「ログログデータに適用できる他の回帰方法は何か」というAIとの会話では、自然に分位点回帰が選択肢として浮上します。
そして、正式な訓練を受けていない人は、その手続きの違いを通じて構造的な同一性を見抜くための代数的な流暢さに欠けているため、それが同じモデルファミリーであることを本当に認識できないかもしれません。