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,海外初创公司Intology 宣布(xuānbù),他们(tāmen)的“AI科学家”Zochi的论文被顶会ACL主会议录用,成为首个独立通过 A* 级别科学会议同行评审(píngshěn)的AI,同时宣布开放(kāifàng)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(tōngcháng)低于20%,论文需具备(jùbèi)突破性创新。据悉,Zochi的论文获得(huòdé)评审最终评分(fēn)4分,在所有投稿论文中排名前8.2%。
Intology是一家较为陌生的(de)初创公司,从目前官网和(hé)博客的信息梳理来看,这家(zhèjiā)公司是在2025年初新成立的,定位是一个(yígè)研究智能科学的实验室,两名联创分别是连续创业者Ron Arel和前Meta华人研究员Andy Zhou,两人均毕业于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(fēnxiào)(UIUC)。
Intology成立后,此前(cǐqián)3月团队就推出(tuīchū)了(le)智能体Zochi,称其为AI科学家(kēxuéjiā),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(lùnwén)接收率(lǜ)在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,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”的论文,主题是(shì)关于大模型安全(ānquán)的,名为(míngwèi)《Tempest: Automatic Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models with Tree Search》,直译过来(guòlái)是《Tempest:基于(jīyú)树搜索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,来探索多种对话路径,逐步突破(tūpò)大模型的安全防线。
研究提出的(de)Tempest框架,能通过多轮(duōlún)对话逐步瓦解模型的安全(ānquán)防线,绕过安全检测,通过小让(ràng)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,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(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(duìhuà)攻击的漏洞,可以为设计更佳的AI安全(ānquán)防御提供参考。
值得一提的是(shì),论文的署名(shǔmíng)是两位联创,但官方博客表示,除论文格式调整(tiáozhěng)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潜力(qiánlì)的研究方向。其检索系统能够识别文献中的关键(guānjiàn)贡献、方法论、局限性以及新兴(xīnxīng)模式,识别论文之间(zhījiān)不明显的联系,并提出(tíchū)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(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AI的科研(kēyán)系统“AI Scientist”,论文也已被ICLR 2025研讨会接收,分数(fēnshù)为6/7/6。
AI for Science(AI4Science)一直是AI行业最前沿的(de)(de)落地领域之一(zhīyī),人工智能可以极大地促进科学的进步,提高(tígāo)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(zhè)是对科学同行评审过程的滥用,在(zài)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(le)AI带来的学术伦理问题,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 Zochi 自主运营,但人类研究员仍然是作者(zuòzhě),并负责验证方法、解释结果(jiéguǒ)(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(tíjiāo)前仔细核实了所有结果和代码。
“我们鼓励在致谢中列出(lièchū)AI系统,而不是将其列为作者。虽然AI驱动的研究(yánjiū)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(guānzhùdiǎn)是通过AI工具协助人类研究者。
(本文(běnwén)来自第一财经)
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,海外初创公司Intology 宣布(xuānbù),他们(tāmen)的“AI科学家”Zochi的论文被顶会ACL主会议录用,成为首个独立通过 A* 级别科学会议同行评审(píngshěn)的AI,同时宣布开放(kāifàng)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(tōngcháng)低于20%,论文需具备(jùbèi)突破性创新。据悉,Zochi的论文获得(huòdé)评审最终评分(fēn)4分,在所有投稿论文中排名前8.2%。
Intology是一家较为陌生的(de)初创公司,从目前官网和(hé)博客的信息梳理来看,这家(zhèjiā)公司是在2025年初新成立的,定位是一个(yígè)研究智能科学的实验室,两名联创分别是连续创业者Ron Arel和前Meta华人研究员Andy Zhou,两人均毕业于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校(fēnxiào)(UIUC)。
Intology成立后,此前(cǐqián)3月团队就推出(tuīchū)了(le)智能体Zochi,称其为AI科学家(kēxuéjiā),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(lùnwén)接收率(lǜ)在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,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”的论文,主题是(shì)关于大模型安全(ānquán)的,名为(míngwèi)《Tempest: Automatic Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models with Tree Search》,直译过来(guòlái)是《Tempest:基于(jīyú)树搜索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,来探索多种对话路径,逐步突破(tūpò)大模型的安全防线。
研究提出的(de)Tempest框架,能通过多轮(duōlún)对话逐步瓦解模型的安全(ānquán)防线,绕过安全检测,通过小让(ràng)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,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(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(duìhuà)攻击的漏洞,可以为设计更佳的AI安全(ānquán)防御提供参考。
值得一提的是(shì),论文的署名(shǔmíng)是两位联创,但官方博客表示,除论文格式调整(tiáozhěng)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潜力(qiánlì)的研究方向。其检索系统能够识别文献中的关键(guānjiàn)贡献、方法论、局限性以及新兴(xīnxīng)模式,识别论文之间(zhījiān)不明显的联系,并提出(tíchū)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(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AI的科研(kēyán)系统“AI Scientist”,论文也已被ICLR 2025研讨会接收,分数(fēnshù)为6/7/6。
AI for Science(AI4Science)一直是AI行业最前沿的(de)(de)落地领域之一(zhīyī),人工智能可以极大地促进科学的进步,提高(tígāo)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(zhè)是对科学同行评审过程的滥用,在(zài)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(le)AI带来的学术伦理问题,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 Zochi 自主运营,但人类研究员仍然是作者(zuòzhě),并负责验证方法、解释结果(jiéguǒ)(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(tíjiāo)前仔细核实了所有结果和代码。
“我们鼓励在致谢中列出(lièchū)AI系统,而不是将其列为作者。虽然AI驱动的研究(yánjiū)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(guānzhùdiǎn)是通过AI工具协助人类研究者。
(本文(běnwén)来自第一财经)



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