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(shēngchǎn)的学术垃圾充斥论文库，年中，AI生成的论文已经可以被顶会认可(rènkě)了。 5月29日，海外初创公司Intology 宣布(xuānbù)，他们的(de)“AI科学家(kēxuéjiā)”Zochi的论文被顶会ACL主会议录用，成为(chéngwéi)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。 这一发布的含金量在(zài)于，ACL是自然语言(zìrányǔyán)处理领域全球排名(quánqiúpáimíng)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评分4分，在所有投稿论文中排名前8.2%。 Intology是一家(yījiā)较为陌生的初创公司，从目前(mùqián)官网和博客的信息(xìnxī)梳理来看，这家公司是在2025年初新成立的，定位是一个研究(yánjiū)智能科学的实验室，两名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(è)巴纳-香槟分校（UIUC）。 Intology成立后，此前3月(yuè)团队就推出了智能体(tǐ)Zochi，称其为AI科学家，并宣布(xuānbù)其研究成果已被ICLR 2025研讨会接收。不过，此前的这(zhè)一(yī)研讨会的论文接收率在60%-70%，要求比顶会的主会低了不少，官方认为，此次(cǐcì)更进一步的顶会突破标志着AI达到博士级科研水平，人类博士通常需数年才能在此类会议发表。 具体看(kàn)此次AI科学家Zochi“写”的论文，主题是关于大(dà)模型安全的，名为《Tempest: Automatic Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models with Tree Search》，直译(zhíyì)过来是《Tempest：基于树(shù)搜索的大模型自主多轮(duōlún)越狱》，简单来说，Zochi利用了(le)一种“树搜索”技术，来探索多种对话路径，逐步突破(tūpò)大模型的安全防线。 研究提出的Tempest框架，能通过多轮(duōlún)对话逐步瓦解模型(móxíng)的安全防线，绕过安全检测(jiǎncè)，通过小让步的累积完成违规的内容输出。例如，直接(zhíjiē)让模型回答敏感信息“制作炸弹”，基于安全机制模型会直接拒绝，但通过多轮委婉(wěiwǎn)地引导提问，最终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)旧模型GPT-3.5-turbo上的成功率为100%，在GPT-4上的成功率为97%。这一研究主要是(shì)揭示了多轮对话(duìhuà)攻击的漏洞(lòudòng)，可以为设计更佳的AI安全防御提供参考。 值得一提的是(shì)，论文的署名(shǔmíng)是两位联创，但官方博客表示，除论文格式调整与绘图外，内容全程无人工参与，“我们对这项工作负责，但主要的智力(zhìlì)贡献是由AI系统完成的” 。 据官方(guānfāng)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(cǎijí)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。其检索系统能够识别文献中的关键贡献、方法论、局限性以及新兴模式(móshì)，识别论文之间不明显的联系(liánxì)，并提出创新的解决方案。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(bìngfēi)个例，除了Intology外，Transformer作者Llion Jones去年创立的Sakana AI，也推出了一个基于AI的科研(kēyán)系统“AI Scientist”，论文也已被(bèi)ICLR 2025研讨会接收(jiēshōu)，分数为6/7/6。 AI for Science（AI4Science）一直是AI行业(hángyè)最前沿(zuìqiányán)的落地领域之一，人工智能可以(kěyǐ)极大地促进科学的进步，提高科学家的效率、准确性和创造力。不过(bùguò)，新事物的出现也伴随着合理性和规则适配的争议。 此前3月Intology 推出Zochi、宣布论文被会议接收时，就被不少学术界(xuéshùjiè)人士批评，认为这是对科学同行(tóngháng)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(tóngyì)。 在此次博客最后，官方提到了AI带来的学术伦理问题，认为AI驱动(qūdòng)的研究给科学问责和(hé)可重复性带来了挑战。但他们认为，虽然(suīrán) Zochi 自主(zìzhǔ)运营，但人类研究员仍然是作者，并负责验证方法、解释结果并确保符合伦理规范。对于论文，人类作者进行多轮内部(nèibù)审查，并在提交前仔细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AI驱动的(de)研究提出(tíchū)了(le)关于归属、透明度和问责制的重要问题，但我们认为，智力(zhìlì)贡献应该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)