自然杂志：《火花》中的“复制意见，但不是单词”的论文
人工智能（AI）产生的科学发现引起了学者在“意识形态窃”方面的激烈辩论。 《大自然》杂志最近的一份报告说，一些研究人员没有直接复制文本，但发现，尽管有些标记为大型语言模型的文档并未直接复制文本，但它们放错了他人的方法和中心观点，并发现了“复制意见，但没有单词”。但是，一些学者和研发团队否认了“意识形态窃”或“意识形态分配”的指控。这张照片由AI生成。这仅表明“意识形态拨款”的情况引起了争议。今年1月，韩国高级科学技术研究所的研究员Park Byung-Jun收到了印度班加罗尔科学技术研究所的“揭露团队”的电子邮件。据说是由非正式出版的手工制作的T该工具称为“ AI科学家”。 “ AI科学家”由东京的Sakana AI于2024年推出。他是计算机科学领域完全自动化的科学研究工具的代表。可以通过大规模语言模型，创建独立的执行代码，创建研究工作并明确标记为“ IA生成”。经过验证，帕克·拜恩·琼（Park Byung-Joon）发现，AI的手稿提出了一种新的建筑，尽管它与文章的主题不同，但这两个文档的核心方法非常相似。印度“展览团队”发现这个问题指出，类似情况并非孤立案件。他们在今年2月发表的研究中说，在评估外部专家之后，AI产生的多个手稿并未复制直接文字，因此很差拨出了他人的意见，并且没有签署他们的意见。而这些研究意见是由大规模大规模产生的语言模型在表面上似乎是新颖的，实际上它们是“聪明的窃”，其独创性很难验证。此外，“显而易见的团队”怀疑Sakana AI在今年3月发表的AI发表的第一本完整的文章将适当2015年发表的一项研究的中心结果。发现它已由国际研究人员会议进行了审查。同时，我自2015年以来就借了另一份手稿而没有签名。专家们描述了这篇AI和2015年研究的相似性达到5级。换句话说，相似性非常高。为了得到更多的验证，“展览团队”选择了斯坦福大学团队在2024年发表的四种一代研究解决方案，Sakana AI的10个手稿和36个新的解决方案，使用与Sakana AI相同的方法和“级别5级” 5级5级（5级）邀请的13级专家的方法生成的解决方案。从该领域，在第5级5级的级别之后。结果表明，AI产生的研究中有24％达到了4-5级的相似性。在“窃”定义了“ AI科学家”的“先前的R＆D”团队中，“ AI科学家”的研发团队否认了这一点，并不是窃的人，并不是窃的。研究人员两次都强调，AI产生的结果不是学术界的审判，因为它是否构成了窃的研究，乔治亚大学的自动学习研究者是美国乔治·乔治（Georgia）的自动学习。韩国高级科学与技术研究所指出，新颖性是主观的，人类评论经常讨论OR科学委员会的屈肌不断。 Park Byung-Joon认为，他的研究和他的AI文件之间有第5级相似之处，但说：“这不一定符合法律或道德层面上窃的定义。”该大学的专家BerlíndorahWeber Weber申请的部门说，争议的根源是对“窃”的看法的差异。观点。她列举了国际学术诚信中心前总监泰迪·菲什曼（Teddy Fishman）的定义。 “如果其他人没有正确地标记有可识别的意见或成就，如果有原始的期望，那将构成窃。”现有的学术系统受到争议的影响。对于AI对现有学术系统的调查，这是一个深入的挑战。来自德国Siegen University的自动学习专家Jollan Bill说，计算机文件和其他FIEL的数量DS每年都在迅速增加，这使得研究人员很难确认其观点的新颖性。此外，通过重新组合培训数据来产生观点的大规模语言模型的属性将加剧学术信贷损失，因为AI自然会自然地从一代报道的结果中学习。更重要的是，没有有效的解决方案来验证“意识形态窃”。韦伯·沃尔夫（Weber Wolf）承认，没有统一的方式证明“意识形态窃”与“文本窃”不同。新加坡南洋大学的AI研究人员李杨说，尽管现有技术可以检测句子的语义相似性，但“从视角或概念上讲，几乎没有相似性检测研究。”研究测试表明，商业pla窃检测工具la ternetina无法识别专家确定的文件的原因，而LarGE -Scale OpenScholar Openscholar语言建模工具OpenScholar仅识别一篇文章。尽管“ AI科学家”通过“产生大型语言模型的关键字 +学术搜索引擎iSmaintics +对大型语言模型的评估”来探讨原创性，但该过程过于简化，因为新加坡国立大学很难使用新加坡大学表示AI工具最终变得流行，并且可以找到正确的方法来使用它们。预计该系统将实现“主要的原始发现”。该团队还认识到，由AI所述的属有高质量的问题，并建议该工具仅在当前阶段用于“启发性思想”，AI研究人员必须验证内容研究人员的配置报告。 AI产生科学研究结果的规则尚未形成。
（编辑：Meng Lingjuan）
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