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(xuéshù)垃圾充斥论文库，年中，AI生成的论文已经可以(kěyǐ)被顶会认可了。 5月29日，海外初创公司Intology 宣布(xuānbù)(xuānbù)，他们的“AI科学家”Zochi的论文被顶会ACL主会议录用，成为首个独立(dúlì)通过 A* 级别科学会议同行(tóngháng)评审的AI，同时宣布开放Zochi的Beta 测试。 这一发布的含金量在于，ACL是自然语言处理领域全球排名第一的顶会，其主会议平均录用率通常低于(dīyú)20%，论文需(xū)具备突破性创新。据悉，Zochi的论文获得评审最终评分(píngfēn)4分，在所有投稿论文中(zhōng)排名前8.2%。 Intology是一家较为陌生的(de)初创(chūchuàng)公司，从目前官网和博客的信息梳理来看，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(liánxù)创业者Ron Arel和前Meta华人(huárén)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，并宣布其研究成果(yánjiūchéngguǒ)已被ICLR 2025研讨会接收。不过，此前的(de)这(zhè)一研讨会的论文接收率在(zài)60%-70%，要求比顶(bǐdǐng)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，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(kēxuéjiā)Zochi“写”的论文，主题是关于大(dà)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越狱》，简单来说(láishuō)，Zochi利用(lìyòng)了一种(yīzhǒng)“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，能通过多轮(duōlún)对话逐步瓦解模型的安全防线(fángxiàn)，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，直接让模型回答敏感信息“制作炸弹”，基于安全机制(jīzhì)模型会直接拒绝(jùjué)，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(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(zhǔyào)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(cānkǎo)。 值得一提的是，论文的署名是两位联创，但官方博客(bókè)表示，除论文格式调整与绘图(huìtú)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(gòngxiàn)是由AI系统完成的” 。 据官方介绍，人类仅输入研究领域，Zochi就可以独立(dúlì)完成后续全流程。Zochi 首先会采集(cǎijí)并(bìng)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(cóng)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(gèlì)，除了(chúle)Intology外，Transformer作者Llion Jones去年创立的(de)Sakana AI，也推出了一个基于(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行业最前沿(zuìqiányán)的落地领域之一，人工智能可以极大(jídà)地促进科学的进步，提高科学家的效率(xiàolǜ)、准确性和创造力。不过，新事物的出现也伴随着合理性(hélǐxìng)和规则适配的争议。 此前3月(yuè)Intology 推出Zochi、宣布论文被会议接收时，就被不少学术界人士批评，认为(rènwéi)这是对科学同行(tóngháng)评审过程的(de)滥用，在提交论文前，团队并未知会相关方是AI生成的论文，也未获得同行评审者的同意。 在此次博客最后，官方提到了AI带来的学术伦理问题，认为(rènwéi)AI驱动的研究给科学(kēxué)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、解释结果并确保(quèbǎo)符合伦理规范。对于论文，人类作者进行多轮内部审查(shěnchá)，并在提交前仔细核实了所有结果和代码(dàimǎ)。 “我们(wǒmen)鼓励在致谢中列出AI系统，而不是将其列为(lièwèi)作者。虽然(suīrán)AI驱动的研究提出(tíchū)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)