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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(fāzhǎn)落地日新月异,就在年初,业界还在担心AI生产的学术垃圾充斥论文(lùnwén)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(gōngsī)Intology 宣布,他们的“AI科学家”Zochi的论文(lùnwén)被顶会ACL主会议录用,成为(chéngwéi)首个独立通过 A* 级别(jíbié)科学会议同行评审的AI,同时宣布开放Zochi的Beta 测试。 这一发布的含金量在于(zàiyú),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(dīyú)20%,论文需具备突破性创新(chuàngxīn)。据悉,Zochi的论文获得评审(píngshěn)最终评分4分,在所有投稿论文中排名前8.2%。 Intology是(shì)一家(yījiā)较为陌生的(de)初创公司,从目前官网和博客的信息梳理(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(jiēshōu)。不过,此前的这一研讨会的论文接收率在60%-70%,要求比顶会的主会低(dī)了不少,官方认为,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,人类(rénlèi)博士通常需数年(shùnián)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:基于树搜索(sōusuǒ)的大模型自主(zìzhǔ)多轮越狱》,简单来说,Zochi利用(lìyòng)了(le)一种(yīzhǒng)“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,通过小让(ràng)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”,基于安全机制(jīzhì)模型会直接拒绝,但通过多轮委婉地引导(yǐndǎo)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(de)旧模型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(yánjiū)主要是揭示了多轮(duōlún)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(de)是,论文的署名是两位联创,但官方博客表示,除论文格式调整与绘图外,内容全程无人工参与,“我们对(duì)这项工作负责(fùzé),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(lǐngyù),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的(de)研究方向。其检索系统能够识别文献中的关键贡献(gòngxiàn)、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(xiàng)一个真正(zhēnzhèng)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(de)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,分数为6/7/6。 AI for Science(AI4Science)一直是AI行业最前沿(zuìqiányán)的(de)落地(luòdì)领域之一,人工智能可以极大地促进科学的进步,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(bànsuí)着合理性和规则适配的争议。 此前3月(yuè)Intology 推出Zochi、宣布论文(lùnwén)被会议接收时,就被不少学术界人士批评,认为这是对科学同行(tóngháng)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的同意。 在(zài)此次博客最后,官方提到了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(tiǎozhàn)。但(dàn)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(duōlún)内部审查,并在提交前仔细核实(héshí)了所有结果和代码。 “我们(wǒmen)鼓励在致谢中列出AI系统,而(ér)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,智力贡献应该以实质内容而非来源来评判。”Intology官方(guānfāng)表示,他们的主要关注点是通过AI工具协助(xiézhù)人类研究者。 (本文来自(láizì)第一财经)
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