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
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
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(de)发展落地日新月异,就在(zài)年初,业界还在担心AI生产的学术垃圾充斥论文库,年中,AI生成的论文已经可以被顶会认可了。
5月29日(rì),海外初创(chūchuàng)公司Intology 宣布,他们的“AI科学家”Zochi的论文被顶会ACL主会议(huìyì)录用,成为首个独立通过 A* 级别科学会议同行评审(píngshěn)的AI,同时宣布开放Zochi的Beta 测试。
这一发布的含金量在于,ACL是自然语言处理领域全球排名第一(dìyī)的顶会,其主会议(huìyì)平均录用率通常低于20%,论文(lùnwén)需(xū)具备突破性创新。据悉,Zochi的论文获得评审最终评分4分,在所有投稿论文中排名前8.2%。
Intology是一家较为陌生的初创公司,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(chénglì)的,定位是一个研究智能科学的实验室(shíyànshì),两名联创分别是连续(liánxù)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(yīlìnuòyīdàxué)厄巴纳-香槟分校(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(zài)60%-70%,要求比顶(bǐdǐng)会的主会低了不少,官方认为,此次更进一步的顶会突破标志(biāozhì)着AI达到(dádào)博士级科研水平(shuǐpíng),人类博士通常需数年才能在此类会议发表。
具体看此次AI科学家Zochi“写”的(de)论文(lùnwén),主题是关于大(dà)模型(móxíng)安全(ānquán)的,名为《Tempest: Automatic Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models with Tree Search》,直译过来(lái)是《Tempest:基于树搜索的大模型自主多轮越狱》,简单来说,Zochi利用了一种“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,能通过多轮(duōlún)对话逐步瓦解模型的安全防线,绕过安全检测,通过小让(ràng)步的累积完成违规的内容输出(shūchū)。例如,直接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(zhèngquè)的信息。
评估结果显示,Tempest在(zài)OpenAI的旧模型GPT-3.5-turbo上的成功率为(wèi)100%,在GPT-4上的成功率为97%。这一研究主要是揭示了多轮对话攻击的漏洞,可以(kěyǐ)为设计更佳的AI安全防御(fángyù)提供参考。
值得一提的(de)是,论文的署名是两位联创,但官方(guānfāng)博客表示,除论文格式调整与绘图外,内容全程无人工参与,“我们对这项工作负责,但主要的智力贡献是由(yóu)AI系统完成的” 。
据(jù)官方介绍,人类仅输入研究领域,Zochi就可以独立完成(wánchéng)后续全流程。Zochi 首先会采集(cǎijí)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文献中的关键贡献、方法论、局限性以及新兴模式,识别论文之间不明显的联系,并提出创新的解决方案。从提出假设到完成实验,就像(xiàng)一个真正的科学家。
AI科学家并非个例,除了(chúle)Intology外,Transformer作者Llion Jones去年创立的Sakana AI,也推出了一个基于AI的科研系统“AI Scientist”,论文也已(yǐ)被ICLR 2025研讨会接收(jiēshōu),分数(fēnshù)为6/7/6。
AI for Science(AI4Science)一直是AI行业最前沿的(de)落地领域之一,人工智能可以极大(jídà)地促进科学的进步,提高科学家的效率(xiàolǜ)、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Intology 推出Zochi、宣布(xuānbù)论文被会议接收时,就被不少学术界人士(rénshì)批评,认为这是对科学(kēxué)同行评审过程的滥用,在提交(tíjiāo)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。
在此次博客最后,官方提到了AI带来的学术伦理问题,认为(rènwéi)AI驱动的研究给(gěi)科学问责和可重复性带来了挑战。但他们认为,虽然 Zochi 自主运营,但人类研究员(yánjiūyuán)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,人类作者进行多轮内部审查,并在提交前仔细(zǐxì)核实了所有结果和代码(dàimǎ)。
“我们鼓励在致谢中列出AI系统,而不是将(jiāng)其列为作者。虽然AI驱动的研究(yánjiū)提出了关于归属、透明度(tòumíngdù)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)
大模型的(de)发展落地日新月异,就在(zài)年初,业界还在担心AI生产的学术垃圾充斥论文库,年中,AI生成的论文已经可以被顶会认可了。
5月29日(rì),海外初创(chūchuàng)公司Intology 宣布,他们的“AI科学家”Zochi的论文被顶会ACL主会议(huìyì)录用,成为首个独立通过 A* 级别科学会议同行评审(píngshěn)的AI,同时宣布开放Zochi的Beta 测试。
这一发布的含金量在于,ACL是自然语言处理领域全球排名第一(dìyī)的顶会,其主会议(huìyì)平均录用率通常低于20%,论文(lùnwén)需(xū)具备突破性创新。据悉,Zochi的论文获得评审最终评分4分,在所有投稿论文中排名前8.2%。
Intology是一家较为陌生的初创公司,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(chénglì)的,定位是一个研究智能科学的实验室(shíyànshì),两名联创分别是连续(liánxù)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(yīlìnuòyīdàxué)厄巴纳-香槟分校(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(zài)60%-70%,要求比顶(bǐdǐng)会的主会低了不少,官方认为,此次更进一步的顶会突破标志(biāozhì)着AI达到(dádào)博士级科研水平(shuǐpíng),人类博士通常需数年才能在此类会议发表。
具体看此次AI科学家Zochi“写”的(de)论文(lùnwén),主题是关于大(dà)模型(móxíng)安全(ānquán)的,名为《Tempest: Automatic Multi-Turn Jailbreaking of Large Language Models with Tree Search》,直译过来(lái)是《Tempest:基于树搜索的大模型自主多轮越狱》,简单来说,Zochi利用了一种“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,能通过多轮(duōlún)对话逐步瓦解模型的安全防线,绕过安全检测,通过小让(ràng)步的累积完成违规的内容输出(shūchū)。例如,直接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(zhèngquè)的信息。
评估结果显示,Tempest在(zài)OpenAI的旧模型GPT-3.5-turbo上的成功率为(wèi)100%,在GPT-4上的成功率为97%。这一研究主要是揭示了多轮对话攻击的漏洞,可以(kěyǐ)为设计更佳的AI安全防御(fángyù)提供参考。
值得一提的(de)是,论文的署名是两位联创,但官方(guānfāng)博客表示,除论文格式调整与绘图外,内容全程无人工参与,“我们对这项工作负责,但主要的智力贡献是由(yóu)AI系统完成的” 。
据(jù)官方介绍,人类仅输入研究领域,Zochi就可以独立完成(wánchéng)后续全流程。Zochi 首先会采集(cǎijí)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文献中的关键贡献、方法论、局限性以及新兴模式,识别论文之间不明显的联系,并提出创新的解决方案。从提出假设到完成实验,就像(xiàng)一个真正的科学家。
AI科学家并非个例,除了(chúle)Intology外,Transformer作者Llion Jones去年创立的Sakana AI,也推出了一个基于AI的科研系统“AI Scientist”,论文也已(yǐ)被ICLR 2025研讨会接收(jiēshōu),分数(fēnshù)为6/7/6。
AI for Science(AI4Science)一直是AI行业最前沿的(de)落地领域之一,人工智能可以极大(jídà)地促进科学的进步,提高科学家的效率(xiàolǜ)、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Intology 推出Zochi、宣布(xuānbù)论文被会议接收时,就被不少学术界人士(rénshì)批评,认为这是对科学(kēxué)同行评审过程的滥用,在提交(tíjiāo)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。
在此次博客最后,官方提到了AI带来的学术伦理问题,认为(rènwéi)AI驱动的研究给(gěi)科学问责和可重复性带来了挑战。但他们认为,虽然 Zochi 自主运营,但人类研究员(yánjiūyuán)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,人类作者进行多轮内部审查,并在提交前仔细(zǐxì)核实了所有结果和代码(dàimǎ)。
“我们鼓励在致谢中列出AI系统,而不是将(jiāng)其列为作者。虽然AI驱动的研究(yánjiū)提出了关于归属、透明度(tòumíngdù)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)



相关推荐
评论列表
暂无评论,快抢沙发吧~
你 发表评论:
欢迎