台湾东森集团总裁王令麟：媒体人要积极学习、驾驭AI，而不是被AI利用

大模型的发展落地日新月异，就在年初，业界还在担心AI生产的学术(xuéshù)垃圾充斥论文库，年中(zhōng)，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(tāmen)的“AI科学(kēxué)家”Zochi的论文(lùnwén)被顶会ACL主会议录用，成为首个独立通过 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)(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(zuìzhōng)评分4分，在所有投稿论文中排名前(qián)8.2%。 Intology是一家较为陌生的初创(chūchuàng)公司，从目前官网(guānwǎng)和博客的信息梳理来看，这家公司是在2025年初新成立的，定位是一个(yígè)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(bìyè)于伊利诺伊大学厄巴纳-香槟(xiāngbīn)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，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(dǐnghuì)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AI达到博士级科研水平(shuǐpíng)，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(xiě)”的(de)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(zhíyì)过来是《Tempest：基于(jīyú)树搜索的大模型自主多轮越狱》，简单(jiǎndān)来说，Zochi利用了一种“树搜索”技术，来探索多种(duōzhǒng)对话路径，逐步突破大模型的安全防线。 研究提出的Tempest框架(kuāngjià)，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，通过小让步的累积完成违规的内容输出。例如，直接(zhíjiē)让模型回答敏感信息“制作炸弹”，基于安全机制模型会直接拒绝，但(dàn)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(chénggōnglǜ)为(wèi)100%，在GPT-4上的成功率为97%。这一研究主要(zhǔyào)是揭示了多轮对话攻击的漏洞，可以为设计(shèjì)更佳的AI安全防御提供参考。 值得一提的是，论文(lùnwén)的署名是两位联创，但官方博客表示，除(chú)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就可以独立完成后续全流程。Zochi 首先会采集并分析数千篇研究论文(lùnwén)，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(shíbié)文献中的关键(guānjiàn)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(chuàngxīn)的解决方案。从提出假设到完成实验，就像一个真正(zhēnzhèng)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Sakana AI，也(yě)(yě)推出(tuīchū)了一个基于AI的科研系统(xìtǒng)“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(hángyè)最前沿(zuìqiányán)的落地领域之一，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着(zhe)合理性和规则适配的争议(zhēngyì)。 此前3月Intology 推出Zochi、宣布论文被会议接收时，就被不少(bùshǎo)学术界人士批评(pīpíng)，认为这是对科学同行评审(píngshěn)过程的滥用，在提交论文前，团队并未知会相关方是AI生成(shēngchéng)的论文，也未获得同行评审者的同意。 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和可重复性带来了挑战(tiǎozhàn)。但他们认为，虽然 Zochi 自主运营，但人类研究员仍然是作者，并(bìng)负责验证方法、解释结果并确保符合伦理规范(guīfàn)。对于论文，人类作者进行多轮内部(nèibù)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，而不是将其列为作者。虽然AI驱动的研究提出了关于归属、透明度(tòumíngdù)和问责制的重要(zhòngyào)问题，但我们认为，智力贡献应该以(yǐ)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工具协助人类研究者(yánjiūzhě)。 (本文(běnwén)来自第一财经)