AI写的论文首次被顶会ACL录用，评分位列投稿前8.2%

大模型的发展落地日新月异，就在年初，业界还在担心AI生产的学术垃圾充斥论文库，年中，AI生成的论文已经可以被(bèi)顶会认可了(le)。 5月(yuè)29日(rì)，海外初创(chūchuàng)公司Intology 宣布，他们的“AI科学(kēxué)家”Zochi的论文被顶会ACL主会议录用，成为首个独立通过 A* 级别科学会议同行评审的AI，同时宣布开放Zochi的Beta 测试。 这一发布的(de)含金量在于，ACL是自然语言处理领域全球排名(páimíng)第一的顶会，其主会议(huìyì)平均录用率通常低于20%，论文需具备突破性创新。据悉，Zochi的论文获得评审最终(zuìzhōng)评分4分，在所有投稿论文中排名前8.2%。 Intology是一家较为陌生的初创公司，从目前官网(guānwǎng)和博客(bókè)的信息梳理来看(láikàn)，这家公司是在2025年初新(xīn)成立的，定位是一个研究智能科学的实验室，两名(liǎngmíng)联创分别是连续创业者Ron Arel和前Meta华人研究员Andy Zhou，两人均毕业于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC）。 Intology成立后，此前3月团队就推出了智能体Zochi，称其为AI科学家，并(bìng)宣布其研究成果已被ICLR 2025研讨会接收(jiēshōu)。不过，此前的这一研讨会的论文接收率(lǜ)在60%-70%，要求比顶会的主会低了不少(bùshǎo)，官方认为，此次更进一步的顶会突破标志着AI达到(dádào)博士级科研水平，人类(rénlèi)博士通常需数年才能在此类会议发表。 具体看此次(cǐcì)AI科学家Zochi“写”的论文，主题是(shì)关于大模型安全(ānquán)(ānquán)的，名为(míngwèi)《Tempest: Automatic Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models with Tree Search》，直译过来是《Tempest：基于树搜索(sōusuǒ)的大模型自主多轮越狱》，简单来说(láishuō)，Zochi利用了一种“树搜索”技术，来探索多种对话路径，逐步突破大模型的安全防线。 研究提出的Tempest框架，能(néng)通过多轮对话逐步瓦解模型的安全防线，绕过安全检测，通过小让步(ràngbù)的累积(lěijī)完成违规的内容输出。例如，直接让模型回答敏感信息(xìnxī)“制作炸弹”，基于安全机制模型会直接拒绝，但通过多轮委婉地引导提问，最终(zuìzhōng)却可以让模型回答出正确的信息。 评估结果显示，Tempest在OpenAI的(de)(de)旧模型GPT-3.5-turbo上(shàng)的成功率为(wèi)100%，在GPT-4上的成功率为97%。这一研究主要是揭示了多轮对话攻击的漏洞，可以为设计更佳的AI安全防御提供参考。 值得一提的(de)是，论文的署名是两位联创，但官方博客表示，除论文格式调整(tiáozhěng)与绘图外，内容全程无人工参与，“我们(wǒmen)对这项工作负责，但主要的智力贡献是由AI系统完成的” 。 据官方介绍，人类仅(jǐn)输入研究领域(lǐngyù)，Zochi就可以独立完成后续全流程。Zochi 首先会采集并分析数千篇研究论文，以确定特定领域内有潜力的研究方向(fāngxiàng)。其检索系统能够识别文献(wénxiàn)中的关键贡献、方法论、局限性以及新兴(xīnxīng)模式，识别论文之间不明显的联系，并提出(tíchū)创新的解决方案。从提出假设到完成实验，就像一个真正的科学家。 AI科学家并非个例，除了Intology外，Transformer作者(zuòzhě)Llion Jones去年创立的(de)Sakana AI，也推出了一个(yígè)基于AI的科研系统“AI Scientist”，论文也已被(bèi)ICLR 2025研讨会接收，分数为6/7/6。 AI for Science（AI4Science）一直是AI行业最前沿(zuìqiányán)的落地领域之一，人工智能可以极大地促进科学的进步，提高科学家的效率、准确性(zhǔnquèxìng)和(hé)创造力。不过，新事物的出现也伴随(bànsuí)着合理性和规则适配的争议。 此前3月Intology 推出Zochi、宣布(xuānbù)论文被会议(huìyì)接收时，就被不少学术界人士(rénshì)批评，认为这是对科学同行评审过程的滥用(lànyòng)，在提交论文前，团队并未知会相关方是AI生成的论文，也未获得同行评审者的同意。 在此次博客最后，官方(guānfāng)提到(tídào)了AI带来的学术伦理问题，认为AI驱动的研究给科学问责和可重复性带来了挑战。但他们认为，虽然 Zochi 自主运营，但人类研究员仍然是作者，并负责验证方法、解释(jiěshì)结果并确保符合伦理规范(guīfàn)。对于论文，人类作者进行多轮内部审查，并在提交前仔细(zǐxì)核实了所有结果和代码。 “我们鼓励在致谢中列出AI系统，而不是将其列为作者。虽然(suīrán)AI驱动的(de)研究提出了关于归属、透明度和问责制的重要问题，但我们认为(rènwéi)，智力贡献应该(yīnggāi)以实质内容而非来源来评判。”Intology官方表示，他们的主要关注点是通过AI工具协助人类研究者。 (本文来自第一(dìyī)财经)