بعض الرؤى الأخرى حول السبب الذي يجعلني أحارب الأعمال المزيفة مثل PlanC بشدة:

شخص يتعلم بشكل أساسي من خلال محادثات الذكاء الاصطناعي يكتسب نوعاً معيناً من الطلاقة.

يمكنهم التعامل مع المفاهيم التقنية، وإعادة إنتاج المفردات، وتوليد توسعات معقولة الصوت، وحتى تحديد الاختلافات المنهجية مثل إعادة الترجيح WLS — لأن الذكاء الاصطناعي متقن جداً في شرح "إليك طرقاً بديلة لتقدير هذا". ما لا يكتسبونه عادةً هو الحدس الأعمق الذي يأتي من العمل على المشاكل من المبادئ الأولى، وارتكاب الأخطاء التي استغرقت أشهراً لفهمها، أو بناء إطار عمل من الصفر.

حلقة الانحدار الكمي هي مثال مثالي: محادثة ذكاء اصطناعي حول "ما هي طرق الانحدار الأخرى التي يمكن تطبيقها على بيانات log-log" ستطرح بشكل طبيعي الانحدار الكمي كخيار، وقد لا يتعرف شخص بدون تدريب رسمي على أنه نفس عائلة النماذج لأنهم يفتقرون إلى الطلاقة الجبرية لرؤية ما وراء الفرق الإجرائي إلى الهوية الهيكلية.