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(jiù)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(yǐjīng)可以被顶会认可了。 5月29日，海外初创公司Intology 宣布，他们的(de)“AI科学(kēxué)家”Zochi的论文被顶会(dǐnghuì)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(zhèyī)发布的含金量在于，ACL是(shì)自然语言处理领域全球排名第一的顶会，其主会议平均录用率通常低于20%，论文需具备突破性创新。据悉(jùxī)，Zochi的论文获得评审最终评分4分，在所有投稿(tóugǎo)论文中排名前8.2%。 Intology是一家较为陌生的(de)(de)初创公司，从目前官网和博客的信息(xìnxī)梳理来看，这家公司是在2025年初新成立(chénglì)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巴纳-香槟分校（UIUC）。 Intology成立后，此前3月团队就推出(tuīchū)了智能体(tǐ)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。不过，此前的这一研讨会的论文接收率在60%-70%，要求(yāoqiú)比顶会的主会低了不少，官方认为，此次更进一步的顶会突破标志着(zhe)AI达到博士级科研水平(shuǐpíng)，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(de)论文，主题是关于大模型安全的，名为《Tempest: Automatic Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models with Tree Search》，直译过来(guòlái)是《Tempest：基于树(shù)搜索的大模型自主(zìzhǔ)多轮越狱(yuèyù)》，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，逐步突破大模型的安全防线。 研究提出的(de)Tempest框架，能通过多轮对话逐步瓦解模型的安全防线，绕过安全检测，通过小让步的累积完成违规的内容输出。例如(lìrú)，直接让模型回答(huídá)敏感信息“制作炸弹”，基于(jīyú)安全机制模型会直接拒绝，但通过多轮委婉地引导提问，最终却(què)可以让模型回答出正确的信息。 评估结果显示，Tempest在OpenAI的旧模型(móxíng)GPT-3.5-turbo上的成功率为100%，在GPT-4上的成功率为97%。这一(zhèyī)研究主要是揭示了多轮(duōlún)对话攻击的漏洞，可以(kěyǐ)为设计更佳的AI安全防御提供参考。 值得一提的是，论文的署名是两位联创(liánchuàng)，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(gōngzuò)负责，但主要的智力贡献是由AI系统完成(wánchéng)的” 。 据官方介绍，人类仅(jǐn)输入研究领域，Zochi就可以独立(dúlì)完成后续全流程。Zochi 首先会采集并分析数千篇(shùqiānpiān)研究论文，以确定特定领域内有潜力的(de)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，识别论文之间不明显的联系，并提出创新的解决方案。从提出假设(jiǎshè)到完成实验，就像一个(yígè)真正的科学家。 AI科学家并非个例，除了(chúle)(le)Intology外，Transformer作者Llion Jones去年创立的Sakana AI，也推出了一个基于AI的科研系统“AI Scientist”，论文也已被ICLR 2025研讨会接收，分数(fēnshù)为(wèi)6/7/6。 AI for Science（AI4Science）一直是AI行业最前沿的落地领域之一(zhīyī)，人工智能可以(kěyǐ)极大地促进(cùjìn)科学的进步，提高科学家的效率、准确性和创造力。不过，新(xīn)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(bèi)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评审过程的滥用，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(huòdé)同行评审者(zhě)的同意。 在此次博客(bókè)最后，官方提到了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(dàn)他们认为，虽然 Zochi 自主运营(yùnyíng)，但人类(rénlèi)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(zài)致谢中(zhōng)列出AI系统，而不是将其列为作者。虽然AI驱动的(de)研究提出了关于归属、透明度和问责制的重要问题，但我们认为，智力贡献应该以实质(shízhì)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。 (本文来自第一财经(cáijīng))