小编：◎记者Zhang Menguin实习生Zhou歌曲《人工智能（AI）开发的科学研究结果》在学术界激发了强烈的“意识形态窃”
◎记者Zhang Menguin实习生Zhou歌曲
人工智能（AI）产生的科学研究的结果是由关于“意识形态窃”学者的激烈辩论引发的。
最近的《自然杂志》报告说，一些研究人员发现，尽管有些标记为大型语言模型的论文并未直接复制文本，但他们不采用研究或基本意见的研究方法，也没有标记来源，也就是说，“复制意见，但不复制单词”。
但是，一些学者和AI R＆D团队拒绝指控“意识形态窃”或“意识形态分配”。
“意识形态分配”案件引起了争议
今年1月，韩国高级科学技术学院的研究员帕克·拜恩·詹（Park Byung-Jun）在印度班加罗尔科学学院的“揭示团队”中存储了一封电子邮件。他被告知，一种名为“ AI科学家”的工具是由一个非正式的PU组成的融合了手稿，据称他在他的角色中使用了研究方法，但没有签署。 “ AI科学家”是由Tokyo Sakana AI于2024年推出的。它是计算机科学领域的全自动科学研究工具的代表。它可以通过大型语言模型提出想法，独立编写运行代码并撰写研究论文，并明显标记为“ AI一代”。
经过验证后，帕克·拜恩（Park Byung Jun）发现，尽管AI手稿提出了一个新的建筑，并在其角色方面有所不同，但两篇论文的基本方法非常相似。
NG团队“印度人发现发现这个问题并不是一个孤立的情况。在他们的研究中于今年2月发布的研究中，他们提到，在外部专家审查后，生成的多个手稿并未直接复制文本，但它并不适用于其他人的观点，没有签署观点。研究人员尚未签署。语言似乎是一部小说，但实际上它们是“明智的窃”，很难证明它们的独创性。
此外，“揭示团队”还发现，Sakana AI在今年3月发表的第一篇完整论文，由国际研究代表会议会议同伴进行了审查，据称无意中的研究是2015年发表的一项研究的主要结果，没有研究。同时，它还自2015年以来还借用了另一份未指定的手稿。专家们评估了该AI论文和2015年研究之间的相似性已达到5级，即非常高的相似性。
为了进一步证明，“曝光团队”选择了由斯坦福大学（Stanford University Team）于2024年发布的4个AI生成研究解决方案，即Bakana AI的10个AI手稿，以及使用与Sakana AI相同的方法开发的36种新解决方案，并邀请了13位专家，并从现场进行了匹配，并且第4级是Integ，Integ Integ是Integ2-3岁以前的评分）。结果表明，A-REACH产生的相似性水平为4-5的24％的作品。
如何定义“窃”仍然不稳定
为了回应上述指控，伊托（Ito）拒绝了研发团队的“ AI科学家”团队，该团队说：“窃的指控是虚假的，没有根据的，应该被忽略。”该小组说，会说话的AI手稿在以前的研究假设中有所不同，并且具有不同的应用程序字段。尽管该过程有一些关系，但它是“提到了无关的文献”，这也是人类研究人员的普遍现象。该团队承认该工具没有足够的费用问题，但强调AI一代的结果不是窃。
如果学术界产生窃，则在学术界也有差异。美国佐治亚理工学院的机器学习研究员Ben Hoover认为，Park Byung-Jun提到的AI角色只有3个像Hisfarmers一样，他们“远非足够形成窃”。从韩国高级科学技术学院毕业的学生拜尼尤（Bai Zhenyu）指出，新鲜度本身是主观的，人类评论经常争论学术会议的原始内容。
尽管帕克·拜恩（Park Byung-Jun）认为他的研究和AI论文与第5级有相似之处，但他还说：“它不能遵守窃的法律或道德意义。”
柏林应用科学大学的专家黛博拉·韦伯 - 沃尔夫（Deborah Webber-Wolf）指出，争议的根源在于“窃”的意义上的认知变化：一些计算机科学家认为，窃需要“主观欺诈”，但他声称“有抱负的认识和现有系统不能监控资源和现有系统。他指出国际学术诚信中心前主任泰迪·菲什曼（Teddy Fishman）t可以识别的观点或结果，并且有原始的希望，它形成了窃。”
现有的学术系统是 -
争议的背后是AI对现有学术系统的研究的深刻挑战。德国西根大学的机器研究专家乔拉恩·比尔（Jorahn Bill）每年都教导说，有关计算机和其他领域的科学论文数量，使研究人员难以证明自己的观点新鲜感。通过修复培训数据来形成观点的大型语言模型的特征将祝福失去学分的丧失，因为AI自然倾向于意识到以前的成就。
更重要的是，没有有效的解决方案来证明“意识形态窃”。韦伯·伍尔夫（Weber Woolf）承认，现在没有程序可以证明“意识形态窃”与“文本窃”不同，并且很难提出意见。刘人G是新加坡Nanyang Technology University的AI研究人员，他还说，现有技术可能会看到句子的语义相似性，但“很少研究水平或概念水平的发现相似性”。
研究评论表明，商业窃检测工具Turninin未能识别专家提到的AI论文的AI文献来源，而Academic Atary Ghi的Openscholar语言模型工具刚刚确定了一篇文章。
尽管“ AI科学家”将通过“语言模型生成关键字 +语义学者搜索引擎 +语言模型语言评论”的过程证明独创性，但比尔认为该过程太简化了，因为关键字是困难的现场专家。
AI使用的标准需要澄清
面对争议，学术界通常认为使用AI研究工具必须是标准的。
国立大学计算机科学家Jin MinyaN说AI的工具将很受欢迎，关键是找到正确使用它们的方法。 STHE AI科学家研发团队说，其结果是“仅证明了概念”，并旨在证明“ AI能够生产科学论文”，并且预计将来将实现“基本原始发现”。该团队还承认，AI生成的论文存在质量问题，并建议该工具在当前阶段仅用于“启发性思想”，研究人员需要自行验证其产出内容的可靠性。
目前，尚未形成AI的学术标准来产生科学研究的结果。如何平衡辅助AI与AI具有学术完整性的价值仍然是一个需要在学术界解决的话题。 （科学与技术日）
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