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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(de)发展落地(luòdì)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,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),他们的“AI科学家”Zochi的论文被(bèi)顶会ACL主会议录用,成为首个独立通过(tōngguò) 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(de)含金量在(zài)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(de)初创公司,从目前官网和(hé)博客的信息梳理(shūlǐ)来看,这家公司是在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(chuàngyèzhě)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成立后(hòu),此前3月团队就推出了智能体(tǐ)Zochi,称其为AI科学家,并宣布其研究成果已被ICLR 2025研讨会接收。不过,此前的这一研讨会的论文接收率在60%-70%,要求比顶会的主会(zhǔhuì)低了不少,官方认为(rènwéi),此次更进一步的顶会突破标志着(zhe)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(cǐcì)AI科学家Zochi“写”的论文,主题是关于大模型安全(ānquán)的,名为《Tempest: Automatic Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models with Tree Search》,直译(zhíyì)过来是《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(yīzhǒng)“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(fángxiàn)。 研究提出的(de)Tempest框架,能通过多轮对话逐步瓦解模型的安全(ānquán)防线(fángxiàn),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(zhàdàn)”,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,最终却可以让模型回答出正确的信息。 评估结果显示(jiéguǒxiǎnshì),Tempest在OpenAI的(de)旧(jiù)模型GPT-3.5-turbo上的成功率为100%,在GPT-4上的成功率为97%。这一研究主要是揭示了(le)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(shǔmíng)是两位联创(liánchuàng),但官方博客表示,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(wánchéng)的” 。 据官方(guānfāng)介绍,人类仅输入研究领域(lǐngyù),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,以确定特定领域内有潜力的(de)研究方向。其检索系统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(liánxì),并提出(tíchū)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)Sakana AI,也推出了一个(yígè)基于(jīyú)AI的科研系统“AI Scientist”,论文也已被(bèi)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(zhīyī),人工智能可以极大地促进(cùjìn)科学的进步,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(zhe)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(bèi)会议接收(jiēshōu)时,就被不少学术界人士批评,认为这是对科学同行评审过程的(de)滥用,在提交论文前,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(zhě)的同意。 在此次博客最后,官方提到了AI带来(dàilái)的学术伦理问题,认为AI驱动的研究给科学问责(wènzé)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(fāngfǎ)、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(lièchū)AI系统,而不是将其列为作者。虽然AI驱动的研究提出了关于归属(guīshǔ)、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(fēi)来源来评判。”Intology官方表示,他们的主要关注点是通过AI工具协助人类(rénlèi)研究者。 (本文(běnwén)来自第一财经)
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