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(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(chūchuàng)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(chéngwéi)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。 这一发布的含金量在于，ACL是自然语言(zìrányǔyán)处理(chǔlǐ)领域全球排名第一的顶会，其主会议平均录用率通常低于20%，论文需具备突破性(tūpòxìng)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(qián)8.2%。 Intology是一家较为陌生的(de)(de)(de)初创公司，从目前官网和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(è)巴纳-香槟分校（UIUC）。 Intology成立(chénglì)后，此前3月团队就推出了智能体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(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，官方认为，此次更进一步的顶会突破标志(biāozhì)着AI达到博士级(jí)科研水平，人类博士通常需数年才能在此类会议发表(fābiǎo)。 具体(jùtǐ)看此次AI科学家Zochi“写”的(de)论文，主题(zhǔtí)是关于(guānyú)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：基于树(shù)搜索的大模型自主多轮越狱》，简单来说，Zochi利用了一种“树搜索”技术，来探索(tànsuǒ)多种对话路径，逐步突破大模型的安全防线。 研究(yánjiū)提出的Tempest框架，能(néng)通过多轮对话逐步瓦解模型的安全防线，绕过安全检测，通过小让步的累积完成违规(wéiguī)的内容输出。例如，直接让模型回答敏感信息“制作炸弹(zhàdàn)”，基于安全机制(jīzhì)模型会直接拒绝，但通过多轮委婉地引导提问，最终却可以让模型回答出正确的信息。 评估结果显示，Tempest在(zài)OpenAI的旧模型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(zhǔyào)是(shì)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。 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(tiáozhěng)与绘图外，内容全程无人工(réngōng)参与，“我们对(duì)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(yánjiū)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(shùqiānpiān)研究论文，以确定特定领域内有潜力的研究方向。其检索系统能够识别(shíbié)文献中的关键贡献(gòngxiàn)、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，就像一个(yígè)真正的科学家。 AI科学家(kēxuéjiā)并非个例，除了Intology外，Transformer作者Llion Jones去年创立的Sakana AI，也推出了一个基于AI的科研(kēyán)系统“AI Scientist”，论文(lùnwén)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行业最前沿的(de)落地领域之一(zhīyī)，人工智能可以极大地促进科学的进步(jìnbù)，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和规则适配的争议。 此前3月Intology 推出Zochi、宣布论文被会议接收时，就被不少(bùshǎo)学术界人士(rénshì)批评，认为(rènwéi)这是对科学同行评审过程的滥用，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(zuìhòu)，官方提到了AI带来的(de)学术伦理问题，认为(rènwéi)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，并负责(fùzé)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(suǒyǒu)结果和代码。 “我们鼓励在致谢中列出AI系统，而不是(shì)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(wèntí)，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(xiézhù)人类研究者(yánjiūzhě)。 (本文来自第一财经(cáijīng))