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(nián)初，业界还在担心AI生产的学术垃圾充斥论文(lùnwén)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，他们的“AI科学(kēxué)家”Zochi的论文被顶会ACL主会议录用，成为首个独立通过 A* 级别科学会议同行(tóngháng)评审的AI，同时宣布开放Zochi的Beta 测试(cèshì)。 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(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，Zochi的论文获得(huòdé)评审最终评分4分，在所有投稿(tóugǎo)论文中(zhōng)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梳理来看(láikàn)，这家公司是在2025年初新成立(chénglì)的，定位(dìngwèi)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厄巴纳(bānà)-香槟分校（UIUC）。 Intology成立后，此前(cǐqián)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(yǐ)被ICLR 2025研讨会接收(jiēshōu)。不过，此前的这一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，此次更进一步的顶会突破标志着AI达到博士级科研水平(shuǐpíng)，人类博士通常需数年才能在此类会议发表。 具体看此次AI科学家Zochi“写”的(de)论文，主题是关于大(dà)模型安全的，名为《Tempest: Automatic Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models with Tree Search》，直译过来是《Tempest：基于(jīyú)树(shù)搜索(sōusuǒ)的大模型自主多轮越狱(yuèyù)》，简单来说，Zochi利用了一种“树搜索”技术，来探索多种对话(duìhuà)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)多轮对话逐步瓦解模型的安全防线，绕过安全检测，通过小(xiǎo)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”，基于安全机制模型会直接拒绝(jùjué)，但通过多轮委婉(wěiwǎn)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，Tempest在OpenAI的(de)(de)旧模型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攻击的漏洞，可以为设计更佳的AI安全(ānquán)防御提供参考。 值得一提的(de)是(shì)，论文的署名是两位联创，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AI系统完成的” 。 据官方介绍，人类仅(jǐn)输入研究领域，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科学家并非个例(gèlì)，除了Intology外，Transformer作者Llion Jones去年创立的(de)(de)Sakana AI，也推出了一个基于AI的科研系统“AI Scientist”，论文也已(yǐ)被ICLR 2025研讨会接收，分数为6/7/6。 AI for Science（AI4Science）一直是AI行业最前沿的落地(dì)领域之一，人工智能可以极大(jídà)地促进科学的进步(jìnbù)，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(shìpèi)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批评，认为这是对科学(kēxué)同行(tóngháng)评审过程的滥用，在提交论文前，团队(tuánduì)并未(bìngwèi)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(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，但人类研究员仍然是作者，并(bìng)负责(fùzé)验证方法、解释结果(jiéguǒ)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(xìtǒng)，而不是将其列为作者。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(zhìlì)贡献应该以实质内容(nèiróng)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(gōngjù)协助人类研究者。 (本文(běnwén)来自第一财经)