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(yèjiè)还在担心AI生产的学术垃圾充斥(chōngchì)论文库，年中，AI生成的论文已经可以被顶会认可了。 5月29日(rì)，海外初创公司Intology 宣布(xuānbù)，他们的“AI科学家”Zochi的论文(lùnwén)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(tóngshí)宣布开放Zochi的Beta 测试。 这一(zhèyī)发布(fābù)的含金量在于，ACL是自然语言处理领域全球排名第一的顶会，其主(qízhǔ)会议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(suǒyǒu)投稿论文中排名前8.2%。 Intology是(shì)一家较为陌生的初创公司，从目前(qián)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，定位是一个研究智能科学(zhìnéngkēxué)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月团队就推出了(le)智能体Zochi，称其为AI科学家，并宣布其研究成果已被ICLR 2025研讨会(yántǎohuì)接收。不过(bùguò)，此前的这一(yī)研讨会的论文接收率在(zài)60%-70%，要求比顶会的主会低了不少，官方认为，此次更进一步(gèngjìnyíbù)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。 具体看此次(cǐcì)AI科学家Zochi“写”的(de)论文，主题(zhǔtí)是关于大模型安全(ānquán)的，名为《Tempest: Automatic Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models with Tree Search》，直译过来是《Tempest：基于树(shù)搜索(sōusuǒ)的大模型自主多轮越狱》，简单来说，Zochi利用了一种“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(chū)的Tempest框架，能通过多轮对话逐步瓦解模型的安全防线，绕过(ràoguò)安全检测，通过小让步的累积(lěijī)完成违规的内容输出。例如，直接让模型回答敏感(mǐngǎn)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(tíwèn)，最终却可以让模型回答出正确的信息。 评估结果显示(jiéguǒxiǎnshì)，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%。这一研究主要是揭示了多轮对话攻击的漏洞，可以(kěyǐ)为设计更佳(gèngjiā)的AI安全防御提供参考。 值得一提的是，论文(lùnwén)的署名是两位(liǎngwèi)联创，但官方(guānfāng)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，但主要的智力贡献是由AI系统完成的” 。 据官方介绍(jièshào)，人类仅输入研究(yánjiū)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。其检索系统能够(nénggòu)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(tíchū)创新的解决方案。从(cóng)提出假设到完成实验，就像一个真正的科学家。 AI科学家(kēxuéjiā)并非(bìngfēi)个例，除了Intology外，Transformer作者Llion Jones去年创立的Sakana AI，也(yě)推出了一个基于(jīyú)AI的科研系统“AI Scientist”，论文也已被ICLR 2025研讨会接收，分数为6/7/6。 AI for Science（AI4Science）一直是AI行业(hángyè)最前沿的落地领域之一(zhīyī)，人工智能(réngōngzhìnéng)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(chuàngzàolì)。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(jiù)被不少学术界人士批评，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(xiāngguān)方是AI生成的论文，也(yě)未获得同行评审者(zhě)的同意。 在此次博客最后，官方(guānfāng)提到了AI带来的学术伦理(lúnlǐ)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(zìzhǔ)运营，但人类研究员仍然是作者(zuòzhě)，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(ér)不是将其列为作者。虽然(suīrán)AI驱动的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)，智力贡献应该以实质内容而非来源来评判。”Intology官方表示，他们(tāmen)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))