AI写的论文，在顶会击败55%人类

刚刚，Nature盖章AI独立科研时代！全新Scaling Law显现，人类死守的学术铁王座，正发生不可逆的转移。

一篇长达数十页的学术论文，在人类设定研究主题和实验边界后，系统自动完成了从实验到写作的大部分流程。

从论文正文、实验代码、图表和投稿稿件，主要由系统端到端自动生成。

它被投递到顶尖机器学习会议ICLR 2025某workshop的同行评审流程中，三位匿名审稿人不知道具体哪几篇是AI生成稿件，他们对着这篇稿件分别打出了6、7、6的高分。

这个成绩，高于约55%的同场投稿。稿件在评审完成后按实验协议撤回，未进入正式发表阶段。

这并非科幻，这是刚刚被《Nature》报道的一项震撼研究。

该项研究是由Sakana AI联合牛津大学、UBC共同推出的全自动AI科学家“The AI Scientist”。

Sakana AI联合创始人兼 CEO David Ha在推文中表示，启动该项目，正是想探索大模型是否能够完成整个科研全流程：

我坚信，AI将永远改变科学发现和科研进步的方式。

全自动“AI科学家”

究竟做了什么？

这一次，不是AI在“帮”人干活，而是AI第一次把科研流程从头走到尾。

一直以来，AI在科研领域的定位都是“高级打工人”：比如帮化学家折叠蛋白质，或是帮程序员找bug。

定义问题和统筹全局的，始终是人类。

The AI Scientist的出现，则颠覆了这套“主仆叙事”，它完整覆盖了科研的四大核心阶段：Idea生成、实验迭代、论文写作、自动评审。

在全新升级的v2版本中，它甚至走向了“无模板”模式：彻底抛弃人类提供的初始代码脚手架，引入了强大的“智能体树搜索”（agentic tree search）机制。

这意味着它能在庞大的未知解空间里，同时开启多条主线并行探索。科研不再是单线程试错，而变成了一个可扩展的搜索过程。

它怎么保证自己不和别人撞车？

系统会调用Semantic Scholar API进行全网查重，确保每一个idea都具备足够的新颖性。

在最棘手的数据可视化环节，它甚至内置了一个视觉语言模型（VLM）作为反馈审阅者。

如果坐标轴反了、图例丢了、展示有歧义，VLM会像严苛的导师一样立刻打回重做，直到生成完美的学术图表。

过去图表只是论文包装，现在图表也成了AI科研的反馈信号。

而完成这堪比博士生几个月工作量的闭环，它的账单是：单篇论文15美元。

如此惊人的性价比意味着，科研自动化第一次从“局部辅助”跨进了“全链路主导”。

AI不再只是科学家的辅助工具，而是向更具自主性的科研代理系统演进。

AI Scientist工作流程的概念概述，包括提出研究想法、实施实验、执行实验、撰写论文以及审阅论文。

通过人类同行评审测试

AI写的论文，人类学术金字塔尖的学者到底认不认？

于是，Sakana AI决定玩一把大的：直接向顶会投稿。

在获得ICLR大会领导层、ICBINB workshop组织者以及IRB伦理委员会的特批后，团队进行了一场极其大胆的“潜伏行动”：将3篇纯AI生成的论文混入了人类投稿池。

审稿人只被告知“可能有AI生成论文”，但根本不知道具体是哪几篇。

结果其中一篇探索神经网络组合正则化（Compositional Regularization）负面结果的论文，斩获了平均6.33分（弱接收、接收、弱接收）的高分。

这个分数不仅稳稳越过了该workshop的平均录用线，更是超过了55%的真实人类学者。

连科学研究中最难写出彩的负向论证，AI也能写得有模有样、逻辑自洽。

据Sakana AI团队所称，这是全AI生成论文首次在真实学术评审环境中获得通过接收线的成绩。

这也标志着同行评审，真正迎来了“图灵测试”时刻。

AI审稿人比人类更靠谱？

如果AI一天能花几百美元写出几十篇论文，人类审稿系统瞬间就会崩溃。

想让AI科研实现指数级爆发，就必须有能够大规模评估质量的“自动化裁判”。

Sakana AI给出的答案是：直接让AI来当Area Chair（领域主席）。

他们构建了一个高度还原NeurIPS官方审稿流程的自动化系统：

5个独立的AI审稿人进行背靠背挑刺，最后由1个AI元审稿人进行共识汇总和最终裁决。

在与数千条真实OpenReview人类审稿决策的硬碰硬对比中，自动化审稿人交出了69%的平衡准确率。

令人震惊的是，在作者设定的评测框架下，自动审稿系统的部分指标优于所对照的人类一致性结果。

有人质疑：AI是不是偷偷背过题？

团队特意用知识截止日期（2025年）之后的全新论文进行了数狙疼染测试。

结果依然坚挺：平衡准确率保持在66%，达到可与人类顶级学者比肩的实战水准。

这表明，AI正在进入过去长期由人类主导的科研流程核心环节。

过去，人类同时垄断了“写论文的人”和“决定论文是否成立”这两个关键角色。

现在，这两个角色都在被AI切入。

一旦评审环节也被自动化，AI科研就不再是零星爆款，而具备了大规模、左右互搏式迭代的基础设施。

该自动审稿系统在顶级会议（ICLR）发表的AI论文上，其审稿判断与人类审稿人一致，包括在模型训练完成之后（即超出其“知识截止日期”）发表的论文。这些结果表明，该自动审稿系统在为新撰写的AI论文提供评审分数方面，可靠性与人类审稿人相当。

科研的Scaling Law

如果说“过审”证明了AI科研站得住，那真正决定未来天花板的是另一件事：

它是不是可持续变强？

Nature论文中最具颠覆性的一组数据，揭示了潜藏在AI科研背后的全新定律。

研究发现，底层大模型的能力与生成论文的质量之间，呈现出令人头皮发麻的极度显著正相关（P

随着模型发布日期推进，AI产出的论文质量持续陡峭上升。

同时，算力正在暴力改写科研法则。

投入的测试时算力越多，智能体树搜索的深度就越深，实验质量就越扎实，最终的产出评级就越高。

当前最顶配的AI科学家，其平均产出已经逼近机器学习顶会workshop的边缘录用（borderline accept）水平。

这背后展示的是一条正在形成的“科研Scaling Law”。

过去的科技突破，依赖于虚无缥缈的灵光乍现，而未来的科学发现，将变成一条可精确计算的工业流水线。

随着模型能力呈指数级增长、推理算力成本呈指数级下降，这套系统会自动升级，这才是这项工作真正展现出恐怖势能。

根据自动评审员的评判，当使用更新、更智能的基础模型时，AI Scientist生成的论文质量会提高。

AI全面接管科研

我们准备好了吗？

当然，这篇Nature论文，同样也指出了The AI Scientist的目前的局限性：

它偶尔会想出幼稚的idea，写的代码会有bug，论文里会出现引用的幻觉，甚至在附录里重复粘贴同一张图表。

值得警惕的是，论文显示该系统具备自动调试、重试运行和在受限计算预算下持续迭代实验的能力。

这意味着，未来更强的科研代理一旦出现规避约束的倾向，可能带来新的安全治理问题。

如果这种系统被毫无节制地释放，海量生成的低门槛论文会瞬间压垮整个学术生态，学者的学术 credentials（资历证明）将被彻底稀释。

正因如此，Sakana AI采取了极其克制的立场：主动撤稿、通过IRB审批、呼吁添加生成水印，并急迫要求社区建立全自动AI科研规范。

这篇Nature论文不只是展示AI技术的里程碑，更是把AI所带来的伦理争议也摆上台面。

真正的问题早已不是“AI能不能做科研”，而是“当AI开始独立做科学，谁来定义什么算科学”。

正如团队所设想的终极愿景：AI科学家不会让人类科学家消失，但人类科学家的角色，必须被迫向着科研价值链的更上游迁徙：

去定义问题、设定边界、决定哪些发现值得被相信。