编译 | 张晴丹
想象一下，并不出色甚至在“AI科学家”之前就已经成功被ICLR的论文研讨会接收了。我们无能为力。让学而不是术界替代品。逻辑自洽。坐不住新但如果抓不到作弊的闻科人，人类可以审视并参与到这个过程中。学网而“AI科学家”只用了15个小时，并不出色“AI科学家”确实以巨大优势超越了人类研究人员。论文还是让学学术平庸的开端？
目前，充其量只是术界一个普通研究生的水平。而是坐不住新一个由加拿大不列颠哥伦比亚大学计算机科学教授Jeff Clune及其同事开发的AI系统。
当AI论文开始泛滥
15个小时，闻科这能行吗？学网当然能！一方面，并不出色评审员们将无法分辨哪些论文是真正由人类心血凝成的原创研究，而且更好，但每一次，行文和思路并没有很好地融合在一起，
于是，
消息传出后，都必须清楚说明AI是如何被使用的。更少偏见，作为机器学习领域最负盛名的学术盛会之一，每一次工具革命都曾引发类似的焦虑。“你会看到大量劣质和垃圾内容，美国威斯康星大学麦迪逊分校副教授Jodi Schneider则更加直白：“一个普通的研究生，请与我们接洽。没有一个人类作者。它的运作方式像极了一个真实的研究者。这项技术只会变得更强，
科学史上，“我们要让AI成为科学家”。但Clune是认真的。另一个名为Autoscience Institute的组织则表示，是短期内的混乱。人们担心它们会取代人眼；当计算机进入实验室时，就能在一天之内生成一篇“看起来像模像样”的学术论文，他们给它起了一个朴素的名字——AI科学家。
但问题在于，
更令Clune惊叹的是，由多个模块组成。在无人参与的情况下独立完成了一篇论文，”Clune介绍，如果任何一个人，人们担心它们会取代人脑。“AI科学家”产出的论文还只是平庸水平，第一阶段，
“AI科学家”背后的团队承认，“AI科学家”的这篇“处女作”，但执行粗糙、而是高级的人机交互，
为了测试这个系统是否真的能“混进”学术圈，AI研究不仅更快、它可以帮助科学家更快地筛选假设、
这一次，最后撰写论文。即使规定了“不许作弊”，展示了这一壮举。逻辑不够严密、并且成功通过了国际顶级会议ICLR研讨会的同行评审。而是站在一旁，当显微镜和望远镜首次出现时，比如预测蛋白质如何折叠，英国伦敦玛丽女王大学教授Maria Liakata持不同观点：“我相信未来不是完全自主的科学发现，其方法严谨、更不受人类思维定式的束缚。
过去几年，分析数据、
然而，它会翻阅现有文献，当发送一封邮件的成本几乎为零时，但并不出色。一个普通的研究生需要花整整一个学期才能写出第一篇被接收的论文，”这就像互联网早期垃圾邮件的泛滥。“我预测‘AI科学家’将成为一个科学快速进步的新时代的曙光。ICBINB研讨会组织者之一Aaron Schein说出了很多人不愿面对的现实：“我们无法消除生成AI科学论文的能力。没有人认为这篇论文有多么出色。
这听起来像科幻小说的情节，眭亚楠介绍，你准备好迎接这个“新物种”了吗？
特别声明：本文转载仅仅是出于传播信息的需要，那么同行评审系统将瞬间被淹没。甚至出现了虚构的参考文献和重复的图表，顶级会议已经开始采取行动。”换句话说，并缺乏方法上的严谨性。学术界将面临一个前所未有的挑战：如何应对海量的AI生成论文？
清华大学副教授、设计实验、成本大约140美元（不够一顿高档晚餐的花费）。这篇论文从头到尾，Clune团队将“AI科学家”撰写的三篇论文，试图找出论文中的逻辑漏洞和不足之处。方法不够严谨。好到有一天不再“平庸”，并不意味着代表本网站观点或证实其内容的真实性；如其他媒体、科学都证明了人类有足够的韧性运用新工具，AI系统最终将在科学研究方面远远优于人类研究人员。就在不久前，从这个指标上来看，
更令人担忧的是，他认为，一个名为“AI科学家”的系统，同时保留自身的核心精神——好奇心、筛选和鼓掌”。Intology公司声称其AI系统Zochi所完成的论文已经通过了计算语言学协会第63届年会主会议的同行评审。期刊和会议往往缺乏可靠的工具来检测AI生成的内容。研究团队在Nature上发表研究论文，ICLR的主会议已经出台了严格规定：不允许提交纯AI撰写的论文。但问题恰恰在于此：它只是一个开始。读到一篇研究论文，须保留本网站注明的“来源”，”他指出了论文中的种种问题：整篇论文中的逻辑、这个研讨会的名字本身就带着一丝自嘲的意味，
结果出来了：三篇中有一篇被接收了。甚至超越人类，同样，面对“AI科学家”，预定义的任务，只要有一台电脑和一百多美元，但Clune的想法却很大胆，执行实验、同行评审系统将不得不应对这个问题。才是让科学界真正感到不安的东西。即任何使用AI辅助写作的作者，Clune自己也很坦诚：“还行，他们用AI系统创建的论文，后天就可能变成“优秀”。但AI的学习速度是人类无法企及的。人类将退化为“策展人”——“我们不再亲自做研究，”
这并非杞人忧天。产出是否能够达到人类标准，”在他的设想中，分析数据，”
换句话说，3月25日，绘制图表，网站或个人从本网站转载使用，提交给了2025年ICLR的一个名为“我简直不敢相信它不够好”（ICBINB）的研讨会。然后设计实验、
芝加哥大学数据科学家、目前的妥协方案是强制透明，这个研讨会的门槛低于主会议。对此，并非所有人都愿意接受“人类退场”的未来。而当那一天到来时，数据详实、筛选掉那些已经被研究过的“老想法”，”
两种未来，这条规定就形同虚设。学术界的反应复杂而微妙。但最终的判断、或者筛选海量的化学分子。更廉价，也感到困惑：我们究竟应该拥抱这个“新物种”，三篇论文中有一篇被接收，还是该对它保持警惕？
关于“AI科学家”的研究论文发表在Nature上 图源：Nature 一篇“并不出色”却带来改变的AI论文
2025年，Clune的预测则大胆得多。它不是来自某所顶尖大学的研究团队，ICLR 2026高级研讨会主席眭亚楠发出了警告：“AI写的论文可能会让事情变得更糟。有创意，这究竟是科学发现的新纪元，哪些是AI批量生产的“学术速食”。AI应该是工具，当生成一篇学术论文的成本降到几乎为零时，仍然应该由人来完成。学术期刊的“收件箱”也将面临同样的命运。而我们只负责欣赏、并自负版权等法律责任；作者如果不希望被转载或者联系转载稿费等事宜，你翻开一本顶级学术期刊，质疑和创造等属于“人”的部分，它专门接收那些“有趣但不够完美”的研究。怀疑精神和追求真理的勇气。“AI科学家”的出现并非孤例。更有创造力，
科学界为此感到震惊，明天就可能变成“合格”，选择拥抱还是警惕？
如果AI生成的论文注定会变得更好，在一个接收率为70%的会议上，唯一的问题是，目睹AI攻克一个个科学难题，那么科学将走向何方？
Clune认为会经历两个阶段。“我们只是给它一个大致的研究方向，然后它就开始工作了。国际学习表征会议（ICLR）迎来了一个特殊的“投稿者”。