人工智能合作撰寫第一篇無人參與的同行評審研究論文

在一項重塑我們對機器能力理解的里程碑式發展中，一個人工智慧系統實現了之前難以想像的成就：獨立撰寫了一篇完整的研究論文，並成功通過學術同行評審。ICLR 2025 的這項歷史性成就，標誌著科學研究方法可能出現的範式轉變。這項突破表明，我們可能正在進入一個時代，人工智能將成為科學過程的積極參與者，而不僅僅是人類研究人員的工具。

歷史性的成就

Sakana AI 與英屬哥倫比亞大學和牛津大學的研究人員合作開發的先進 AI 研究系統創造了歷史，在沒有人類作者的情況下發表了經同業評審的科學論文。這篇專注於神經網路泛化技術的論文，在機器學習最負盛名的會議之一的嚴格審查過程中，符合所有學術標準 - 展現了人工智能在獨立科學貢獻上不斷成長的能力。

突破背後的技術創新

這項成功源自於 AI Scientist-v2 系統在演算法上的重大進步：

• 消除對人類編碼範本的依賴，實現真正的自主研究
• 實施新穎的代理樹搜尋，以進行平行假設探索
• 整合視覺推理功能，用於資料詮釋和圖表生成
• 透過視覺語言建模開發自我審查能力

創造歷史的研究論文

"構成正則化：增強神經網路泛化的意外障礙

這篇被接受的研究檢驗了神經網路以新穎方式結合已學習概念的能力。值得注意的是，人工智能

• 在沒有人為輸入的情況下提出原始研究假設
• 設計並執行複雜的機器學習實驗
• 以嚴謹的學術態度記錄正面和負面的研究結果
• 產生出版品質的可視化和引文

這項成就的特別之處在於論文中包含了負面結果 - 這是研究中常被忽略但卻具有科學價值的一環，展現了人工智能細微的理解能力。

目前的能力與限制

儘管這代表著向前邁進了一大步，但這項技術仍有明顯的限制：

專家指出，被接受的論文顯示出工作坊層級的品質，但無法達到 ICLR 主會議軌道所要求的更嚴格標準。

對科學研究的影響

這項突破預示了幾項重要的發展：

• 人工智能透過平行實驗加速科學進步的潛力
• 圍繞人工智能著作權與研究歸屬的新倫理考量
• 同行評審程序的演進，以評估人工智能產生的工作
• 可能增強人類的研究能力

隨著基礎模型的持續進步，我們可能會看到人工智慧系統對不同的科學領域做出有意義的貢獻 - 儘管很可能是與人類研究人員合作，而非取代人類研究人員。

未來之路

這項成就既是技術上的里程碑，也是重新思考研究範例的邀請。發展的關鍵領域包括

1. 提高系統的突破性創新能力（超越循序漸進的進步）
2. 建立人工智能相關研究的道德框架
3. 為機器產生的科學制定評估標準
4. 探索人類與人工智能的合作研究模式

研究界正處於一個轉折點 - 我們如何整合這些新興能力，將塑造科學發現的未來。