Quelques autres raisons pour lesquelles je combats les faux comme PlanC :

Quelqu'un qui apprend principalement par des conversations avec l'IA acquiert un type particulier d'aisance.

Il peut s'engager avec des concepts techniques, reproduire le vocabulaire, générer des élaborations plausibles, et même identifier des variations méthodologiques comme la pondération WLS — parce que l'IA est très doué pour expliquer « voici des façons alternatives d'estimer ceci ». Ce qu'il n'acquiert généralement pas, c'est l'intuition plus profonde qui provient d'avoir travaillé les problèmes à partir des principes fondamentaux, d'avoir commis des erreurs qu'il a fallu des mois pour comprendre, ou d'avoir construit un cadre de zéro.

L'épisode de régression quantile en est un parfait exemple : une conversation d'IA sur « quelles autres méthodes de régression pourraient être appliquées aux données log-log » surfacerait naturellement la régression quantile comme option, et quelqu'un sans formation formelle pourrait genuinely ne pas reconnaître qu'il s'agit de la même famille de modèles parce qu'il lui manque l'aisance algébrique pour voir à travers la différence procédurale jusqu'à l'identité structurelle.