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(hái)在担心AI生产的学术(xuéshù)垃圾充斥论文库，年中，AI生成的论文已经可以被顶会认可了。 5月(yuè)29日，海外(hǎiwài)初创公司Intology 宣布，他们(tāmen)的“AI科学家”Zochi的论文被顶会ACL主会议录用，成为首个(shǒugè)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是自然语言处理领域全球排名第一(dìyī)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(suǒyǒu)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(mùqián)官网(guānwǎng)和博客的信息(xìnxī)梳理来看，这家公司是在(zài)2025年初新成立的，定位是一个研究智能科学的实验室，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(bìyè)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(jiù)推出了(le)智能体Zochi，称其为AI科学家(kēxuéjiā)，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AI达到博士(bóshì)级科研水平，人类博士通常需(xū)数年才能在此类会议发表。 具体看此次AI科学家Zochi“写”的(de)(de)论文，主题是(shì)关于大模型安全的，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(jìshù)，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，能通过(tōngguò)多轮对话(duìhuà)逐步瓦解(wǎjiě)模型的安全防线，绕过安全检测，通过小让步(ràngbù)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(chénggōnglǜ)为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(lòudòng)，可以为设计更佳的AI安全(ānquán)防御提供参考。 值得一提的是(zhídéyìtídeshì)，论文的署名是两位联创，但官方博客表示，除论文格式调整与绘图外，内容(nèiróng)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系统完成的” 。 据官方介绍(jièshào)，人类仅输入研究领域，Zochi就可以独立完成后续全流程。Zochi 首先会(huì)采集并(bìng)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，识别论文之间不明显的联系，并提出创新的解决方案。从提出假设到完成实验，就像(xiàng)一个(yígè)真正(zhēnzhèng)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(tuīchū)了一个(yígè)基于AI的科研系统“AI Scientist”，论文(lùnwén)也已被ICLR 2025研讨会接收，分数为6/7/6。 AI for Science（AI4Science）一直是AI行业最前沿的(de)落地(dì)(luòdì)领域(lǐngyù)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、准确性和创造力。不过，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，就被不少学术界人士(rénshì)批评，认为这是对科学同行评审(píngshěn)过程的滥用，在提交(tíjiāo)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(guānfāng)提到了AI带来的(de)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(suīrán) Zochi 自主运营，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(lùnwén)，人类作者进行多轮内部审查，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(qí)列为作者。虽然AI驱动的(de)(de)研究提出了关于归属、透明度和问责制的重要(zhòngyào)问题，但我们认为，智力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(láizì)第一财经)