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全球首個(gè)!AI 靠自己發(fā)論文上了 Nature ,比人類還牛

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試想一下,發(fā)表一篇 SCI,只需要在手機(jī)上給 AI 下一個(gè)指令。

從研究設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)執(zhí)行,到論文撰寫與投稿,整套流程由 AI 獨(dú)立完成。

更驚人的是,AI 的表現(xiàn)已經(jīng)超越人類科學(xué)家的平均水平。

全自動「AI 科學(xué)家」,正在從概念走向現(xiàn)實(shí)

2024 年,Sakana AI 和不列顛哥倫比亞大學(xué)、牛津大學(xué)等機(jī)構(gòu),推出首個(gè)面向科研全流程自動化的系統(tǒng)——The AI Scientist。

目標(biāo)只有一個(gè),探索科研能否被 AI 端到端自動完成。

2025 年 4 月,升級版 v2 發(fā)布,v2 減少了對人工模板和干預(yù)的依賴,能更完整地自主走完科研閉環(huán)。


圖源:Nature

整個(gè)流程大致分四步。

1、生成研究想法:批量產(chǎn)出研究方向,形成標(biāo)題、動機(jī)和實(shí)驗(yàn)計(jì)劃的「研究檔案」,結(jié)合文獻(xiàn)檢索篩除與現(xiàn)有研究過度重復(fù)的方案。

2、執(zhí)行實(shí)驗(yàn):完成代碼生成、運(yùn)行、結(jié)果記錄與可視化,甚至可以從零寫代碼,通過AI 搜索引擎持續(xù)優(yōu)化實(shí)驗(yàn)路徑。

3、撰寫論文:基于實(shí)驗(yàn)筆記、圖表和結(jié)果,按會議論文模板逐節(jié)生成內(nèi)容,自動補(bǔ)充引用,輸出完整學(xué)術(shù)手稿。

4、自動同行評審:系統(tǒng)內(nèi)置評審器,對生成論文評分,輸出優(yōu)缺點(diǎn)分析和接收/拒絕判斷。

AI 科學(xué)家,已經(jīng)超越人類科研水平

研究團(tuán)隊(duì)把 3 篇完全由 AI 生成的論文,提交至 ICLR 2025 研討會。

組織方事先知情并同意、評審人知道部分論文可能由 AI 生成,但不知道具體是哪幾篇。

按照預(yù)先約定,無論結(jié)果如何,所有 AI 論文在評審結(jié)束后一律撤回——避免在規(guī)范尚未形成前留下正式發(fā)表先例。

結(jié)果顯示,3 篇里有 1 篇拿到了 6、7、6 的評審分,平均 6.33,高于該研討會的平均接收門檻。

這可能是首篇完全由 AI 生成、通過頂級機(jī)器學(xué)習(xí)會議研討會同行評審門檻的論文。


全球首篇 AI 生成通過會議研討會論文 圖源:Nature

那么,AI 科學(xué)家是怎么評審自己的論文?

具體流程大致是這樣:

第一步,把論文內(nèi)容喂給評審器,生成結(jié)構(gòu)化評審結(jié)果,而不是隨便輸出一段點(diǎn)評,里面包含分?jǐn)?shù)、文字評價(jià)和最終決定。

第二步,按頂會評審模板來審,不是自由發(fā)揮,而是對齊頂級會議的評審格式與標(biāo)準(zhǔn),把系統(tǒng)提示設(shè)成類似領(lǐng)域主席的角色,讓模型依據(jù)官方評審指南做判斷。

第三步,多次獨(dú)立評審再集成,生成 5 份獨(dú)立評審,再把這 5 份結(jié)果整合,匯成最終結(jié)論,降低單次生成的隨機(jī)性,讓結(jié)論更穩(wěn)定。

第四步,自動反思并修改,先給給模型看少量「論文-評審」案例,學(xué)會什么叫合格評審,然后寫完一個(gè)版本后再自己回頭檢查和修改。

第五步,把評審結(jié)果反過來當(dāng)作質(zhì)量控制器,自動評審器不是只給最終論文審核,還被用來比較不同模型、不同算力配置下生成論文的質(zhì)量,從而篩選更好的系統(tǒng)配置。

至于它靠不靠譜,作者拿它和真實(shí)人類評審決定做了對照。這個(gè)自動評審的平衡準(zhǔn)確率約 69%,與人類評審者相當(dāng)。

這項(xiàng)研究還登上了Nature。


圖源:Nature

AI 科學(xué)家進(jìn)入醫(yī)學(xué),指日可待

AI 正在逐步具備獨(dú)立完成科研閉環(huán)的能力。

如果再把視野再放大一點(diǎn)。

AlphaFold 已經(jīng)在蛋白結(jié)構(gòu)預(yù)測上大幅提升效率,自動化實(shí)驗(yàn)平臺和機(jī)器人正在承擔(dān)部分實(shí)驗(yàn)操作。

隨著「AI 科學(xué)家」、生物模型和實(shí)驗(yàn)自動化設(shè)備逐漸打通,AI 深入生物醫(yī)藥研發(fā),幾乎只是時(shí)間問題。


圖源:社交媒體

那人類還剩什么?

至少在可見的未來,更現(xiàn)實(shí)的情況是,AI 負(fù)責(zé)高強(qiáng)度、可流程化的執(zhí)行,人類負(fù)責(zé)提出關(guān)鍵問題、設(shè)定邊界、核驗(yàn)結(jié)果,對最終結(jié)論承擔(dān)責(zé)任。

AI 也許會越來越像「科研執(zhí)行者」。

但研究是否值得做、結(jié)論是否可信、成果是否應(yīng)被采用——這些判斷,短期內(nèi)仍然只能由人來做。

我們長期為科研用戶提供前沿資訊、實(shí)驗(yàn)方法、選品推薦等服務(wù),并且組建了 70 多個(gè)不同領(lǐng)域的專業(yè)交流群,覆蓋PCR、細(xì)胞實(shí)驗(yàn)、蛋白研究、神經(jīng)科學(xué)、腫瘤免疫、基因編輯、外泌體、類器官等領(lǐng)域,定期分享實(shí)驗(yàn)干貨、文獻(xiàn)解讀等活動。

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