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AI写的论文首次被顶会ACL录用,评分位列投稿前8.2%

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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(zài)年初,业界还(hái)在担心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被顶会认可了。 5月(yuè)29日,海外初创公司Intology 宣布,他们的(de)“AI科学家”Zochi的论文被顶会ACL主会议(huìyì)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)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(qián)8.2%。 Intology是一家较为陌生的初创(chūchuàng)公司,从目前官网(guānwǎng)和博客(bókè)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(yánjiū)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(UIUC)。 Intology成立后(hòu),此前3月团队就推出了智能体Zochi,称其为AI科学家,并(bìng)宣布其研究成果已被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(dádào)博士(bóshì)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(zhǔtí)是关于大模型安全的,名为《Tempest: Automatic Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models with Tree Search》,直译过来(lái)是《Tempest:基于树搜索(sōusuǒ)的大模型自主多轮越狱》,简单来说(láishuō),Zochi利用(lìyòng)了一种“树搜索”技术,来探索(tànsuǒ)多种对话路径,逐步突破(tūpò)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(ānquán)防线,绕过安全检测(jiǎncè),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。 评估结果显示,Tempest在OpenAI的旧模型GPT-3.5-turbo上的成功率为(wèi)(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(kěyǐ)为设计更佳的AI安全防御提供(tígōng)参考。 值得一提的是,论文的署名是两位(liǎngwèi)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(wǒmen)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(wánchéng)后续全流程。Zochi 首先会采集并分析数千篇研究论文(lùnwén)(lùnwén),以确定特定领域内有(nèiyǒu)潜力的研究方向(fāngxiàng)。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(de)(de)Sakana AI,也(yě)推出了一个基于(jīyú)AI的科研系统“AI Scientist”,论文也已被ICLR 2025研讨会接收,分数为6/7/6。 AI for Science(AI4Science)一直是AI行业最前沿的落地领域之一,人工智能可以极大地促进科学(kēxué)的进步,提高科学家的效率、准确性和(hé)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(zhēngyì)。 此前(cǐqián)3月Intology 推出Zochi、宣布论文被(bèi)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)过程的滥用,在提交论文前,团队并未(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(zài)此次(cǐcì)博客最后,官方提到了AI带来的学术伦理问题,认为AI驱动(qūdòng)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(réngrán)是(shì)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(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(hé)问责制的重要问题,但我们认为,智力贡献应该以实质(shízhì)内容而非来源来评判。”Intology官方表示(biǎoshì),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(dìyī)财经)
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