एआई-जनित पेपर सहकर्मी समीक्षा, सकान का दावा करता है, लेकिन विवरण बारीक हैं
जापानी AI स्टार्टअप Sakana ने हाल ही में दावा किया कि इसके AI सिस्टम, The AI Scientist-v2, ने पहली सहकर्मी-समीक्षित वैज्ञानिक प्रकाशन उत्पन्न किया, जिससे काफी हलचल मची। हालांकि, इससे पहले कि हम बहुत उत्साहित हों, कुछ महत्वपूर्ण विवरणों पर विचार करना जरूरी है।
विज्ञान में AI की भूमिका को लेकर बहस तेज हो रही है। कुछ शोधकर्ता मानते हैं कि AI अभी "सह-वैज्ञानिक" बनने के लिए तैयार नहीं है, जबकि अन्य इसमें संभावनाएं देखते हैं लेकिन मानते हैं कि हम अभी शुरुआती चरण में हैं। Sakana बाद वाले समूह में आता है।
कंपनी ने The AI Scientist-v2 का उपयोग करके एक पेपर बनाया जो ICLR, एक प्रतिष्ठित AI सम्मेलन में एक कार्यशाला के लिए प्रस्तुत किया गया। Sakana ने ब्रिटिश कोलंबिया विश्वविद्यालय और ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के साथ मिलकर इस कार्यशाला में तीन AI-जनरेटेड पेपर जमा किए। AI ने परिकल्पनाओं से लेकर प्रयोगों, कोड, डेटा विश्लेषण, दृश्यावलोकन और यहां तक कि शीर्षकों तक सब कुछ संभाला।
"हमने कार्यशाला के सार और विवरण को AI को प्रदान करके शोध विचार उत्पन्न किए," Sakana में एक शोध वैज्ञानिक और संस्थापक सदस्य रॉबर्ट लेंज ने TechCrunch को ईमेल के माध्यम से बताया। "इससे यह सुनिश्चित हुआ कि उत्पन्न पेपर विषय पर थे और उपयुक्त प्रस्तुतियाँ थे।"
तीन पेपरों में से एक को ICLR कार्यशाला ने स्वीकार किया। यह AI मॉडल के लिए प्रशिक्षण तकनीकों की आलोचना पर केंद्रित था। हालांकि, Sakana ने पारदर्शिता और ICLR सम्मेलनों के प्रति सम्मान का हवाला देते हुए पेपर को प्रकाशन से पहले वापस ले लिया।
Sakana के AI-जनरेटेड पेपर का एक अंशImage Credits:Sakana "स्वीकार किया गया पेपर एक नई, आशाजनक न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षण विधि प्रस्तुत करता है और दिखाता है कि अभी भी कुछ अनुभवजन्य चुनौतियाँ बाकी हैं," लेंज ने कहा। "यह आगे की वैज्ञानिक जांच को प्रेरित करने के लिए एक रोचक डेटा बिंदु प्रदान करता है।"लेकिन अभी हमें बहुत उत्साहित होने की जरूरत नहीं है। Sakana ने अपने ब्लॉग पोस्ट में स्वीकार किया कि उनके AI ने कुछ "शर्मनाक" उद्धरण त्रुटियाँ कीं, जैसे कि एक विधि को 1997 के मूल कार्य के बजाय 2016 के पेपर से जोड़ना।
साथ ही, पेपर अन्य सहकर्मी-समीक्षित प्रकाशनों की तरह कठिन जांच से नहीं गुजरा। इसे प्रारंभिक सहकर्मी समीक्षा के बाद वापस ले लिया गया, इसलिए इसे कार्यशाला आयोजकों से "मेटा-समीक्षा" नहीं मिली, जो इसे अस्वीकार कर सकते थे।
यह भी ध्यान में रखना चाहिए कि सम्मेलन कार्यशालाओं में अक्सर मुख्य सम्मेलन ट्रैक की तुलना में स्वीकृति दर अधिक होती है। Sakana ने अपने ब्लॉग पोस्ट में इसका उल्लेख किया और नोट किया कि उनके किसी भी AI-जनरेटेड अध्ययन ने ICLR सम्मेलन ट्रैक के लिए उनके आंतरिक मानकों को पूरा नहीं किया।
अल्बर्टा विश्वविद्यालय में AI शोधकर्ता और सहायक प्रोफेसर मैथ्यू गुजडियाल ने Sakana के परिणामों को "थोड़ा भ्रामक" बताया।
"Sakana के लोगों ने कुछ उत्पन्न पेपरों में से चुनकर पेपर चुने, जिसका मतलब है कि वे मानव निर्णय का उपयोग कर रहे थे ताकि वे ऐसे आउटपुट चुन सकें जो उन्हें लगता था कि स्वीकार किए जा सकते हैं," उन्होंने ईमेल के माध्यम से कहा। "मुझे लगता है कि यह दिखाता है कि मानव और AI मिलकर प्रभावी हो सकते हैं, न कि यह कि AI अकेले वैज्ञानिक प्रगति कर सकता है।"
किंग्स कॉलेज लंदन में AI में विशेषज्ञता रखने वाले शोध फेलो माइक कुक ने सहकर्मी समीक्षकों और कार्यशाला की कठोरता पर सवाल उठाया।
"नई कार्यशालाएँ, जैसे यह वाली, अक्सर अधिक जूनियर शोधकर्ताओं द्वारा समीक्षा की जाती हैं," उन्होंने TechCrunch को बताया। "यह भी ध्यान देने योग्य है कि यह कार्यशाला नकारात्मक परिणामों और कठिनाइयों के बारे में है — जो बहुत अच्छा है, मैंने पहले भी ऐसी कार्यशाला आयोजित की है — लेकिन यह तर्कसंगत रूप से आसान है कि AI को किसी असफलता के बारे में विश्वसनीय ढंग से लिखने के लिए तैयार किया जाए।"
कुक को इस बात पर आश्चर्य नहीं हुआ कि AI सहकर्मी समीक्षा पास कर सकता है, क्योंकि AI मानव-जैसी गद्य लिखने में अच्छा है। उन्होंने बताया कि आंशिक रूप से AI-जनरेटेड पेपरों का जर्नल समीक्षा पास करना नया नहीं है, और यह वैज्ञानिक समुदाय के लिए नैतिक सवाल उठाता है।
AI की तकनीकी समस्याएँ, जैसे इसकी "हैलुसिनेशन" की प्रवृत्ति, कई वैज्ञानिकों को इसे गंभीर कार्य के लिए उपयोग करने में सतर्क बनाती है। यह भी डर है कि AI वैज्ञानिक साहित्य में केवल शोर जोड़ सकता है, न कि ज्ञान को आगे बढ़ा सकता है।
"हमें यह पूछना होगा कि क्या [Sakana का] परिणाम इस बारे में है कि AI प्रयोगों को डिज़ाइन करने और संचालित करने में कितना अच्छा है, या यह इस बारे में है कि यह विचारों को मनुष्यों को बेचने में कितना अच्छा है — जो हम जानते हैं कि AI पहले से ही बहुत अच्छा है," कुक ने कहा। "सहकर्मी समीक्षा पास करने और किसी क्षेत्र में ज्ञान योगदान देने में अंतर है।"
Sakana के श्रेय के लिए, वे यह दावा नहीं करते कि उनका AI अभूतपूर्व या विशेष रूप से नवीन वैज्ञानिक कार्य उत्पन्न कर सकता है। उनका लक्ष्य था "AI-जनरेटेड शोध की गुणवत्ता का अध्ययन करना" और "AI-जनरेटेड विज्ञान के संबंध में मानदंडों की आवश्यकता" को उजागर करना।
"इस बारे में कठिन सवाल हैं कि क्या [AI-जनरेटेड] विज्ञान को पहले इसके गुणों पर आंका जाना चाहिए ताकि इसके खिलाफ पक्षपात से बचा जा सके," कंपनी ने लिखा। "आगे बढ़ते हुए, हम शोध समुदाय के साथ इस तकनीक की स्थिति पर विचारों का आदान-प्रदान करना जारी रखेंगे ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह भविष्य में ऐसी स्थिति में विकसित न हो जहां इसका एकमात्र उद्देश्य सहकर्मी समीक्षा पास करना हो, जिससे वैज्ञानिक सहकर्मी समीक्षा प्रक्रिया का अर्थ काफी हद तक कमजोर हो जाए।"
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![StevenGonzalez]()
StevenGonzalez
23 जुलाई 2025 10:29:29 पूर्वाह्न IST
This is wild! An AI writing a peer-reviewed paper? Sakana’s claim is bold, but I’m curious how much human tweaking was involved. Still, it’s kinda thrilling to see AI push boundaries in science! 🚀
0
![AlbertThomas]()
AlbertThomas
22 अप्रैल 2025 6:58:17 अपराह्न IST
O AI-Generated Paper Passes Peer Review parece incrível, mas os detalhes são um pouco decepcionantes. É como esperar um banquete e receber um lanche. Ainda assim, é um avanço para a IA na ciência, não é? Talvez da próxima vez eles nos surpreendam de verdade! 🚀
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![NicholasDavis]()
NicholasDavis
22 अप्रैल 2025 7:59:30 पूर्वाह्न IST
AI生成的論文通過同行評審？這很酷，但細節有點模糊。Sakana的AI Scientist-v2聽起來很有前景，但我們需要更多透明度。儘管如此，這是AI在科學領域的一個進步！📖
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![BillyGreen]()
BillyGreen
22 अप्रैल 2025 5:36:42 पूर्वाह्न IST
AI-generated paper passing peer review? That's cool, but the details are a bit sketchy. Sakana's AI Scientist-v2 sounds promising, but we need more transparency. Still, it's a step forward for AI in science! 🤓
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![MatthewHill]()
MatthewHill
19 अप्रैल 2025 5:50:22 अपराह्न IST
The AI Scientist-v2 sounds cool, but the details are a bit sketchy. It's exciting to think AI can write scientific papers, but we need more transparency. Still, it's a step forward in AI research! 🤔
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![TerryPerez]()
TerryPerez
19 अप्रैल 2025 11:26:38 पूर्वाह्न IST
AI-Generated Paper Passes Peer Review बहुत अच्छा लगता है, लेकिन विवरण थोड़ा निराशाजनक है। यह ऐसा है जैसे गौरमेट भोजन की उम्मीद करना और सैंडविच मिलना। फिर भी, विज्ञान में AI के लिए यह एक कदम आगे है, है ना? शायद अगली बार वे हमें वाकई हैरान कर देंगे! 🚀
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जापानी AI स्टार्टअप Sakana ने हाल ही में दावा किया कि इसके AI सिस्टम, The AI Scientist-v2, ने पहली सहकर्मी-समीक्षित वैज्ञानिक प्रकाशन उत्पन्न किया, जिससे काफी हलचल मची। हालांकि, इससे पहले कि हम बहुत उत्साहित हों, कुछ महत्वपूर्ण विवरणों पर विचार करना जरूरी है।
विज्ञान में AI की भूमिका को लेकर बहस तेज हो रही है। कुछ शोधकर्ता मानते हैं कि AI अभी "सह-वैज्ञानिक" बनने के लिए तैयार नहीं है, जबकि अन्य इसमें संभावनाएं देखते हैं लेकिन मानते हैं कि हम अभी शुरुआती चरण में हैं। Sakana बाद वाले समूह में आता है।
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"हमने कार्यशाला के सार और विवरण को AI को प्रदान करके शोध विचार उत्पन्न किए," Sakana में एक शोध वैज्ञानिक और संस्थापक सदस्य रॉबर्ट लेंज ने TechCrunch को ईमेल के माध्यम से बताया। "इससे यह सुनिश्चित हुआ कि उत्पन्न पेपर विषय पर थे और उपयुक्त प्रस्तुतियाँ थे।"
तीन पेपरों में से एक को ICLR कार्यशाला ने स्वीकार किया। यह AI मॉडल के लिए प्रशिक्षण तकनीकों की आलोचना पर केंद्रित था। हालांकि, Sakana ने पारदर्शिता और ICLR सम्मेलनों के प्रति सम्मान का हवाला देते हुए पेपर को प्रकाशन से पहले वापस ले लिया।
लेकिन अभी हमें बहुत उत्साहित होने की जरूरत नहीं है। Sakana ने अपने ब्लॉग पोस्ट में स्वीकार किया कि उनके AI ने कुछ "शर्मनाक" उद्धरण त्रुटियाँ कीं, जैसे कि एक विधि को 1997 के मूल कार्य के बजाय 2016 के पेपर से जोड़ना।
साथ ही, पेपर अन्य सहकर्मी-समीक्षित प्रकाशनों की तरह कठिन जांच से नहीं गुजरा। इसे प्रारंभिक सहकर्मी समीक्षा के बाद वापस ले लिया गया, इसलिए इसे कार्यशाला आयोजकों से "मेटा-समीक्षा" नहीं मिली, जो इसे अस्वीकार कर सकते थे।
यह भी ध्यान में रखना चाहिए कि सम्मेलन कार्यशालाओं में अक्सर मुख्य सम्मेलन ट्रैक की तुलना में स्वीकृति दर अधिक होती है। Sakana ने अपने ब्लॉग पोस्ट में इसका उल्लेख किया और नोट किया कि उनके किसी भी AI-जनरेटेड अध्ययन ने ICLR सम्मेलन ट्रैक के लिए उनके आंतरिक मानकों को पूरा नहीं किया।
अल्बर्टा विश्वविद्यालय में AI शोधकर्ता और सहायक प्रोफेसर मैथ्यू गुजडियाल ने Sakana के परिणामों को "थोड़ा भ्रामक" बताया।
"Sakana के लोगों ने कुछ उत्पन्न पेपरों में से चुनकर पेपर चुने, जिसका मतलब है कि वे मानव निर्णय का उपयोग कर रहे थे ताकि वे ऐसे आउटपुट चुन सकें जो उन्हें लगता था कि स्वीकार किए जा सकते हैं," उन्होंने ईमेल के माध्यम से कहा। "मुझे लगता है कि यह दिखाता है कि मानव और AI मिलकर प्रभावी हो सकते हैं, न कि यह कि AI अकेले वैज्ञानिक प्रगति कर सकता है।"
किंग्स कॉलेज लंदन में AI में विशेषज्ञता रखने वाले शोध फेलो माइक कुक ने सहकर्मी समीक्षकों और कार्यशाला की कठोरता पर सवाल उठाया।
"नई कार्यशालाएँ, जैसे यह वाली, अक्सर अधिक जूनियर शोधकर्ताओं द्वारा समीक्षा की जाती हैं," उन्होंने TechCrunch को बताया। "यह भी ध्यान देने योग्य है कि यह कार्यशाला नकारात्मक परिणामों और कठिनाइयों के बारे में है — जो बहुत अच्छा है, मैंने पहले भी ऐसी कार्यशाला आयोजित की है — लेकिन यह तर्कसंगत रूप से आसान है कि AI को किसी असफलता के बारे में विश्वसनीय ढंग से लिखने के लिए तैयार किया जाए।"
कुक को इस बात पर आश्चर्य नहीं हुआ कि AI सहकर्मी समीक्षा पास कर सकता है, क्योंकि AI मानव-जैसी गद्य लिखने में अच्छा है। उन्होंने बताया कि आंशिक रूप से AI-जनरेटेड पेपरों का जर्नल समीक्षा पास करना नया नहीं है, और यह वैज्ञानिक समुदाय के लिए नैतिक सवाल उठाता है।
AI की तकनीकी समस्याएँ, जैसे इसकी "हैलुसिनेशन" की प्रवृत्ति, कई वैज्ञानिकों को इसे गंभीर कार्य के लिए उपयोग करने में सतर्क बनाती है। यह भी डर है कि AI वैज्ञानिक साहित्य में केवल शोर जोड़ सकता है, न कि ज्ञान को आगे बढ़ा सकता है।
"हमें यह पूछना होगा कि क्या [Sakana का] परिणाम इस बारे में है कि AI प्रयोगों को डिज़ाइन करने और संचालित करने में कितना अच्छा है, या यह इस बारे में है कि यह विचारों को मनुष्यों को बेचने में कितना अच्छा है — जो हम जानते हैं कि AI पहले से ही बहुत अच्छा है," कुक ने कहा। "सहकर्मी समीक्षा पास करने और किसी क्षेत्र में ज्ञान योगदान देने में अंतर है।"
Sakana के श्रेय के लिए, वे यह दावा नहीं करते कि उनका AI अभूतपूर्व या विशेष रूप से नवीन वैज्ञानिक कार्य उत्पन्न कर सकता है। उनका लक्ष्य था "AI-जनरेटेड शोध की गुणवत्ता का अध्ययन करना" और "AI-जनरेटेड विज्ञान के संबंध में मानदंडों की आवश्यकता" को उजागर करना।
"इस बारे में कठिन सवाल हैं कि क्या [AI-जनरेटेड] विज्ञान को पहले इसके गुणों पर आंका जाना चाहिए ताकि इसके खिलाफ पक्षपात से बचा जा सके," कंपनी ने लिखा। "आगे बढ़ते हुए, हम शोध समुदाय के साथ इस तकनीक की स्थिति पर विचारों का आदान-प्रदान करना जारी रखेंगे ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि यह भविष्य में ऐसी स्थिति में विकसित न हो जहां इसका एकमात्र उद्देश्य सहकर्मी समीक्षा पास करना हो, जिससे वैज्ञानिक सहकर्मी समीक्षा प्रक्रिया का अर्थ काफी हद तक कमजोर हो जाए।"
मेटा ने उन्नत लामा उपकरणों के साथ AI सुरक्षा को बढ़ाया
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23 जुलाई 2025 10:29:29 पूर्वाह्न IST
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22 अप्रैल 2025 6:58:17 अपराह्न IST
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22 अप्रैल 2025 7:59:30 पूर्वाह्न IST
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22 अप्रैल 2025 5:36:42 पूर्वाह्न IST
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19 अप्रैल 2025 5:50:22 अपराह्न IST
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19 अप्रैल 2025 11:26:38 पूर्वाह्न IST
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