AI写的论文首次被顶会ACL录用,评分位列投稿前8.2%
AI写的论文首次被顶会ACL录用,评分位列投稿前8.2%
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(fāzhǎn)落地日新月异,就在年初,业界还在担心AI生产的学术垃圾充斥论文库(lùnwénkù),年中,AI生成的论文已经可以被顶会认可了。
5月(yuè)29日,海外初创公司Intology 宣布(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(shǒugè)独立(dúlì)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)含金量在于(zàiyú),ACL是自然语言处理领域全球排名第一的顶会(dǐnghuì),其主会议平均录用率通常低于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4分,在所有投稿论文中排名前8.2%。
Intology是(shì)一家较为陌生的初创公司,从目前官网和博客的信息梳理来看,这家公司是在2025年初新成立(chénglì)的,定位是一个研究智能科学的实验室,两名(liǎngmíng)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(yīlìnuòyīdàxué)厄巴纳-香槟分校(fēnxiào)(UIUC)。
Intology成立后,此前(cǐqián)3月团队就推出了智能体Zochi,称其为(chēngqíwèi)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(de)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)级科研水平,人类博士通常需数年才能在此类会议(huìyì)发表。
具体看此次AI科学家Zochi“写”的(de)论文,主题是(shì)关于大模型(móxíng)安全的,名为《Tempest: Automatic Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models with Tree Search》,直译过来是《Tempest:基于树搜索的大模型自主(zìzhǔ)多轮越狱》,简单来说(láishuō),Zochi利用(lìyòng)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Tempest框架,能通过多轮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(ràngbù)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”,基于安全机制模型会(huì)直接拒绝,但通过多轮委婉(wěiwǎn)地引导提问,最终却可以让模型回答出正确(zhèngquè)的信息。
评估(pínggū)结果显示,Tempest在OpenAI的旧模型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(gōngjī)的漏洞,可以为设计更佳的AI安全防御提供(tígōng)参考。
值得一提的是,论文(lùnwén)的署名是两位联创,但(dàn)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,“我们对这项工作负责,但主要的智力贡献是由(yóu)AI系统完成的” 。
据官方介绍,人类仅输入研究(yánjiū)领域,Zochi就(jiù)可以独立完成后续全流程。Zochi 首先会采集并(bìng)分析数千篇研究论文,以确定特定领域内有潜力(qiánlì)的(de)研究方向。其检索系统(jiǎnsuǒxìtǒng)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,就像一个真正的科学家。
AI科学家并非个例,除了Intology外,Transformer作者Llion Jones去年创立的Sakana AI,也(yě)推出了一个(yígè)基于AI的科研系统(xìtǒng)“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)一直是AI行业最前沿(zuìqiányán)的(de)落地领域之一,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(bèi)会议接收时(shí),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。
在此次博客最后,官方(guānfāng)提到了AI带来的学术伦理问题(wèntí),认为AI驱动的研究(yánjiū)给科学问责(wènzé)和可重复性带来了挑战。但(dàn)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,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,而不是将其列为作者。虽然AI驱动的(de)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(píngpàn)。”Intology官方表示,他们的主要(zhǔyào)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)
大模型的发展(fāzhǎn)落地日新月异,就在年初,业界还在担心AI生产的学术垃圾充斥论文库(lùnwénkù),年中,AI生成的论文已经可以被顶会认可了。
5月(yuè)29日,海外初创公司Intology 宣布(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(shǒugè)独立(dúlì)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)含金量在于(zàiyú),ACL是自然语言处理领域全球排名第一的顶会(dǐnghuì),其主会议平均录用率通常低于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4分,在所有投稿论文中排名前8.2%。
Intology是(shì)一家较为陌生的初创公司,从目前官网和博客的信息梳理来看,这家公司是在2025年初新成立(chénglì)的,定位是一个研究智能科学的实验室,两名(liǎngmíng)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(yīlìnuòyīdàxué)厄巴纳-香槟分校(fēnxiào)(UIUC)。
Intology成立后,此前(cǐqián)3月团队就推出了智能体Zochi,称其为(chēngqíwèi)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(de)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)级科研水平,人类博士通常需数年才能在此类会议(huìyì)发表。
具体看此次AI科学家Zochi“写”的(de)论文,主题是(shì)关于大模型(móxíng)安全的,名为《Tempest: Automatic Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models with Tree Search》,直译过来是《Tempest:基于树搜索的大模型自主(zìzhǔ)多轮越狱》,简单来说(láishuō),Zochi利用(lìyòng)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Tempest框架,能通过多轮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(ràngbù)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”,基于安全机制模型会(huì)直接拒绝,但通过多轮委婉(wěiwǎn)地引导提问,最终却可以让模型回答出正确(zhèngquè)的信息。
评估(pínggū)结果显示,Tempest在OpenAI的旧模型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(gōngjī)的漏洞,可以为设计更佳的AI安全防御提供(tígōng)参考。
值得一提的是,论文(lùnwén)的署名是两位联创,但(dàn)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,“我们对这项工作负责,但主要的智力贡献是由(yóu)AI系统完成的” 。
据官方介绍,人类仅输入研究(yánjiū)领域,Zochi就(jiù)可以独立完成后续全流程。Zochi 首先会采集并(bìng)分析数千篇研究论文,以确定特定领域内有潜力(qiánlì)的(de)研究方向。其检索系统(jiǎnsuǒxìtǒng)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,就像一个真正的科学家。
AI科学家并非个例,除了Intology外,Transformer作者Llion Jones去年创立的Sakana AI,也(yě)推出了一个(yígè)基于AI的科研系统(xìtǒng)“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)一直是AI行业最前沿(zuìqiányán)的(de)落地领域之一,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(bèi)会议接收时(shí),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。
在此次博客最后,官方(guānfāng)提到了AI带来的学术伦理问题(wèntí),认为AI驱动的研究(yánjiū)给科学问责(wènzé)和可重复性带来了挑战。但(dàn)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,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,而不是将其列为作者。虽然AI驱动的(de)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(píngpàn)。”Intology官方表示,他们的主要(zhǔyào)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)



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