首篇AI自写论文通过ICLR 2025同行评审！AI独挑科研大梁

编辑：桃子

【本站导读】SakanaAI刚刚官宣，第二代「AI科学家」独立完成论文，通过了ICLR2025Workshop的同行评审。这是首次完全由AI端到端生成的科学论文，获得了学术高度认可。

首篇完全由AI生成的论文，竟通过了ICLR2025同行评审！

刚刚，SakanaAI正式亮相AIScientist-v2版本，直接踢破了AI顶会的大门。

从提出科学假设、设计实验、到编写代码、运行实验、分析数据、绘制图表，再到撰写完整论文，所有环节均由AI完成。

研究人员向2025ICLRWorkshop，一共提交了3篇AI生成的论文，全部进入双盲评审。

显然，审稿人完全不知道，他们评审的是AI生成的作品，并且按照评审人类科学家论文的标准，进行严格评判。

3篇论文中，只有一篇CompositionalRegularization:UnexpectedObstaclesinEnhancingNeuralNetworkGeneralization，平均获6.25的高分（6,7,6,6），远高于许多人类作者的论文。

论文地址：https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-ICLR2025-Workshop-Experiment/blob/master/compositional-regularization/annotated_paper.pdf

另外两篇全部败北。

SakanaAI特别强调，这是首次通过「与人类科学家相同标准」的同行评审论文。

AI科研历史性时刻来了！

AI闯入科研殿堂，全程无人干预

要知道，ICLR与NeurIPS、ICML并称机器学习和人工智能研究领域三大顶级会议。

如前所述，SakanaAI在由2025ICLR主办的Workshop——ICBINB上，展开了这项实验。

这个研讨会涉及的议题非常广泛，挑战者（包括AI科学家）需要处理多样化研究课题，去解决深度学习的实际局限性。

那么，AI论文是如何参与评审过程的呢？

评审过程

通过与ICLRWorkshop商定，研究团队提交了3篇AI生成的论文，参与同行评审。

审稿人并未明确被告知，他们所评审的论文是由AI生成的。在ICLRWorkshop「评审指南」中，明确规定了这一点。

关键在于，SakanaAI提交的AI生成论文，完全由「AI端到端」生成，未经任何人类修改。

AIScientist-v2不仅提出了科学假设，设计了测试假设的实验，还编写并优化了实验代码，运行实验，分析数据，将数据可视化为图表。

并且，它还撰写了整篇科学稿件的每一个字，从标题到最后的参考文献，包括图表放置和所有格式。

全程没有人类参与，为了监督研究，SakanaAI研究员仅是为AI提供了研究的广泛主题，并提交了3篇他们自认为比较好的论文。

在提交的3篇论文中，其中两篇未达到接受标准。

另外一篇论文的平均得分为6.25，在所有提交中排名约45%。这一分数高于研讨会中许多被接受的人类撰写论文，高于平均接受门槛。具体评分为：

评分：6：略高于接受门槛

评分：7：好论文，接受

评分：6：略高于接受门槛

评分：6：略高于接受门槛

对AI生成论文的分析

除了同行评审过程，作为人类AI研究者，SakanaAI还对所有3篇AI生成论文进行了自己的分析和评审。

团队为每篇论文撰写了全面的评审意见。

除了自己的评审之外，SakanaAI还为每篇AI生成的论文添加了内联评论

他们扮演了ICLR会议审稿人的角色，向论文作者AIScientist提出了自己发现的问题，并建议作者如何通过回应我们提出的问题改进论文。

与研讨会评审过程不同，这种双向交流是顶会或期刊典型同行评审过程的一部分，审稿人与作者共同改进作品。

如下图所示，AIScientist偶尔会犯令人尴尬的引用错误。

在这里，研究团队发现它错误地将「基于LSTM神经网络」引用写成Goodfellow（2016），而正确的作者应是Hochreiter和Schmidhuber（1997）。

除了评审和评论外，研究团队还在初审阶段，为每篇论文提供了初步评估分数，评估依据顶级ML会议（如NeurIPS、ICLR）的指南进行。

最终，他们得出结论：这3篇论文在其当前形式下，均未达到内部认为能被ICLR主会场接受的内部标准。

然而，他们认为提交至Workshop的论文能够提出有趣、原创的初步想法，可以进一步的大发展，因此研究人员认为它们可能更适合ICLRWorkshop分会场。

目前，SakanaAI已在GitHub仓库中，公开了内部人类评审意见，以及这3篇AI生成论文。

项目地址：https://github.com/SakanaAI/AI-Scientist-ICLR2025-Workshop-Experiment?tab=readme-ov-file

AI中的不是主会，内部评审未通过

SakanaAI团队坦承，目前AI生成的论文，在其内部标准下尚未达到ICLR主会场的接受水平。

在ICLR、ICML、NeurIPS三大顶会主场，接受率通常在20-30%之间，而ICBINBWorkshop接受率在60-70%之间。

尽管这只是Workshop，而非主会场的成果，但这一里程碑式突破预示着更大变革即将到来。

在未来的研究中，团队打算继续改进流程，生成更高质量的科学论文，争取通过顶级会议的标准。

SakanaAI还指出，AIScientist主要基于当前最先进的LLM打造，因此其表现直接与这些LLM的性能相关。

如果前沿基础模型得到持续改进，那么AIScientist也将不断提升。

主动撤回论文，科学规范不能破

值得一提的是，SakanaAI在进行这项研究时，高度重视透明度与伦理规范。

他们认为，科学界研究AI生成研究的质量非常重要，而最好的方法之一是，将少量样本提交至与评估人类科学研究相同的严格同行评审过程（前提是已获得管理这些过程的相关方许可）。

SakanaAI与ICLR组委会，以及Workshop组织者全面合作才展开的实验，并获得了不列颠哥伦比亚大学机构审查委员会（IRB）的批准。

此外，AI生成论文不会在OpenReview的公共论坛上公开。根据事先约定的实验协议，SakanaAI主动撤回了被接受的论文。

这是因为，AI和科学界尚未决定是否希望在相同场合发表AI生成的稿件。

团队认为，「作为一个共同体，我们需要制定关于AI生成科学的规范，包括何时以及如何声明一篇论文由AI生成」。

「AI科学家」的未来

SakanaAI坚信相信，AIScientist的下一代将开启科学的新时代。

AI能够生成一篇通过顶级MLWorkshop同行评审的完整科学论文，展现了非常有前景的早期进展迹象。

但，这只是开始。

随着AI继续改进，AIScientist的能力可能呈指数级增长。

在未来某个时候，AI很可能会生成达到甚至超越人类水平的论文，不仅能在顶级ML顶会上被接受，还能在顶级科学期刊中发表。