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(dānxīn)AI生产的学术垃圾充斥论文库，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(chūchuàng)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(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。 这一发布的(de)(de)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(lùyòng)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(tóugǎo)论文中排名前8.2%。 Intology是一家较为陌生的初创公司，从目前官网和博客的信息(xìnxī)梳理(shūlǐ)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的实验室(shíyànshì)，两名联创分别是连续(liánxù)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(fēnxiào)（UIUC）。 Intology成立后，此前3月团队(tuánduì)就推出了智能体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(bùshǎo)，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(kēyán)水平，人类博士通常需数年才能在此类(cǐlèi)会议发表(fābiǎo)。 具体看此次AI科学家Zochi“写”的(de)(de)论文，主题是关于大模型(móxíng)安全的，名为《Tempest: Automatic Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models with Tree Search》，直译(zhíyì)过来是《Tempest：基于树搜索的大模型自主多轮越狱》，简单来说，Zochi利用(lìyòng)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(fángxiàn)。 研究提出的Tempest框架，能通过多轮对话逐步瓦解模型(móxíng)的安全(ānquán)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，直接让模型回答敏感信息“制作(zhìzuò)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(zuìzhōng)却可以让模型回答出正确的信息。 评估结果显示，Tempest在OpenAI的旧(jiù)模型GPT-3.5-turbo上的成功率为(wèi)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(duìhuà)攻击的漏洞，可以为设计(shèjì)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，但官方博客表示，除论文格式调整与(yǔ)绘图外，内容全程无人工参与，“我们对(duì)这项(zhèxiàng)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，人类仅输入研究领域，Zochi就可以独立完成后续全流程。Zochi 首先会采集并分析数千篇研究论文，以确定特定领域内有(nèiyǒu)潜力的(de)(de)研究方向(fāngxiàng)。其检索系统能够识别文献中的关键贡献、方法论(fāngfǎlùn)、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(shíyàn)，就像一个真正的科学家。 AI科学家并非个例(gèlì)，除了(le)Intology外，Transformer作者Llion Jones去年创立的Sakana AI，也推出了一个(yígè)基于AI的科研系统“AI Scientist”，论文也已被ICLR 2025研讨会接收(jiēshōu)，分数为6/7/6。 AI for Science（AI4Science）一直(yìzhí)是(shì)AI行业最前沿的落地领域之一(zhīyī)，人工智能可以极大地促进(cùjìn)科学的进步，提高科学家的效率、准确性和创造力。不过，新事物的出现也伴随着合理性和规则适配的争议。 此前(cǐqián)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批评，认为这是对科学同行评审(píngshěn)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(yě)未获得同行评审者的同意。 在此次博客最后，官方(guānfāng)提到了AI带来的学术伦理问题，认为(rènwéi)(rènwéi)AI驱动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 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(búshì)将其(qí)列为(lièwèi)作者。虽然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，智力贡献(gòngxiàn)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。 (本文来自第一财经(cáijīng))