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（来源：DeepTech深科技）
近两年，AI for Science 持续升温。大模型在蛋白质折叠、数学推导、材料模拟等科研任务中不断交出亮眼答卷，各类评测榜单上前沿模型分数屡创新高。GPT、Claude 等主流模型搭配 harness，看似已经具备比肩科研人员的能力。
但一个关键问题是：AI 完成一项科研任务，究竟意味着它会做研究，还是只是擅长执行人类已经设计好的研究方案？
为衡量 AI 的科学自主性——在没有人类方法论指导的情况下，AI 能自主完成多少真实科研工作。清华大学人工智能学院助理教授陈勇超联合全球科学家团队，携手麻省理工学院、哈佛大学、卡内基梅隆大学、中国科学技术大学、微软研究院等十余所机构开发了一个名为 ASI-Bench 的全新测试基准，试图专门测量这其中的差别。
这里的 ASI 指的是人工超级智能（Artificial Superintelligence）。在研究团队看来，通往 ASI 的关键，不只是让 AI 更擅长解决已有问题，而是让它能够走出现有人类知识和既定研究流程，探索未知、创造新知识，并把新的想法转化为可以验证的科研结果。
因此，与其不断给 AI 出更难的题，研究团队采用了另一种办法：针对同一个科研项目，逐步减少人类提供的方法和操作步骤，观察 AI 的能力会从哪里开始下降。
实验结果显示，18 种模型与智能体系统组合在获得完整方法指导时，平均得到 50.91 分；拿走具体步骤，只留下方法名称，平均分降到 29.10；连方法名称也拿走，只给研究目标和原始数据，平均分进一步降到 26.62。
也就是说，真正让 AI 成绩大幅下降的，并不是要求它自主选择研究方法，而是当人类撤掉具体操作步骤、只保留方法提示时。
同一个科研项目，让 AI 做四遍
与此前评测相比，ASI-Bench 试图测量的不是某一种单独的能力。比如，Humanity’s Last Exam（HLE）主要考察高难度知识与推理，Terminal-Bench 更侧重工具使用和长程任务执行，ScienceAgentBench 则关注数据驱动的科学分析。这些基准分别覆盖了科研能力的一部分，但大多在固定任务说明下进行，很难进一步判断 AI 的成功有多少依赖于人类已经提供的研究方法。
ASI-Bench 的不同之处，是把人类指导程度本身变成一个变量。研究团队为每个任务准备了 B1 到 B4 四个不同的指导条件。四个版本使用相同的研究目标、输入数据、输出要求和评分标准，唯一变化的是：人类告诉 AI 的提示越来越少。
B1 最接近一份完整的研究说明书。研究方法、公式、实现步骤甚至部分参数选择都会直接提供，AI 主要负责把方案正确实现出来；到了 B2，详细步骤被拿掉，只保留方法层面的提示。也就是说，人类告诉 AI 应该走哪条技术路线，但如何把方法变成一套可运行的方案，需要它自己完成。
B3 则进一步撤掉方法提示，只留下研究目标、数据、约束和需要提交的结果，模型必须自行判断应该采用什么方法，并完成后续实现和验证。B4 与 B3 基本相同，但会额外加入一些事实正确、却与当前任务无关的信息，用来观察 AI 是否容易被干扰。
B1 到 B3 之间的分数差距越大，说明系统越依赖人类提供的研究方案。
为了让这种比较尽量可靠，研究团队最初收集了 1,300 多个候选科研问题，经过 5 轮、超过 1,100 次人工评审和 2,000 多次修订，最终精选出 60 道完整科研项目，覆盖数学、物理、化学、生物、天文、材料、地球科学、医学/生物统计、计算机、机器人、电子工程 11 个基础与工程学科。
开发过程中，研究团队还进行了超过 1,500 次沙盒运行，检查参考结果能否复现、评分是否稳定，以及是否存在信息泄漏或可以绕过正常研究过程的“捷径”。整个基准的构建和验证累计投入超过 3.1 万个人工小时，以尽可能确保这 60 个任务真正测到的是科研能力，而不是模型对题目的投机适配。
也正是在这套逐步撤掉提示的设置下，一个颇为反直觉的结果出现了：AI 的最大性能断层，并没有发生在完全需要自己选择研究方法的 B3，而是在更早的 B1 到 B2 之间。
AI 自主科研，卡的不只是模型能力
研究团队随后测试了 18 种 harness 与模型的组合。使用的 harness 包括 Codex、Claude Code、Kimi Code、MiMo Code 和 OpenHands，搭配 GPT-5.5、GPT-5.6 Sol、Claude Opus、Kimi、DeepSeek、GLM、MiniMax、MiMo 等模型。
结果显示，随着人类指导逐渐减少，AI 的科研表现明显下降：B1 平均得分为 50.91，B2 降至 29.10，B3 进一步降到 26.62，加入干扰信息后的 B4 为 26.99。
最明显的结果出现在 B1 到 B2 之间。从 B1 到 B2，研究目标和方法都没有改变，人类只是撤掉了具体的实现步骤，平均成绩就从 50.91 降到了 29.10，下降了 21.82 分。相比之下，从 B2 到 B3，连应该采用什么方法也不再告诉 AI，成绩却只下降了 2.48 分。
即使是本次测试中表现最好的配置也存在明显差距。Codex 搭配 GPT-5.6 Sol（ultra）在 B1 中得到 71.78 分，到了需要自行选择方法的 B3 仍有 51.60 分，是所有组合中唯一超过 50 分的 B3 成绩，但相比 B1 依然下降了约 20 分。
也就是说，AI 最大的性能下降，并没有发生在需要自己选择研究方法的时候，而是发生在人类不再提供具体研究流程、只告诉它该用什么方法之后。
除此之外，论文还发现了几个比较有意思的现象。
首先，更强的推理确实能够提升自主科研表现，但代价不低。在 Codex 框架下，GPT-5.6 Sol 从 xhigh 提升到 ultra 后，B3 得分由 40.86 升至 51.60，增加了 10.74 分，说明增加推理预算确实有助于 AI 在缺少方法指导时完成更复杂的研究任务。
其次，Agent 框架也会显著影响模型最终表现。同一个底层模型换用不同 harness，成绩可能相差不少。例如，MiMo V2.5 Pro 搭配 MiMo Code 时总体得分为 16.17，换成 Claude Code 后升至 23.25；Kimi K2.7 也从 19.72 提升到 27.34。这意味着，科研能力并不是模型单独决定的，而是模型和系统共同作用的结果。
计算成本的结果同样有些反直觉。获得完整方法学指导的 B1，反而是成本最低的设置。 B1 平均每个任务消耗约 435 万 token，运行 37.8 分钟。由于研究方法、实现步骤和参数选择都已基本明确，AI 只需要按照既定流程执行，不必进行大量搜索和试错。
到了 B2，人类只告诉 AI 应该采用什么方法，却不再提供具体实现步骤，成本反而升至最高：平均每个任务消耗 691 万 token、运行 49.7 分钟，较 B1 分别增加 59% 和 32%。原因在于，AI 一方面受到既定方法的约束，另一方面又必须自行补齐求解、参数设置和调试等大量细节，因此需要更多探索和迭代。
相比之下，完全撤掉方法提示的 B3、B4，平均 token 消耗约为 540 万和 570 万，反而低于 B2。这说明，不完整的人类指导未必能够降低科研成本，有时反而会增加额外的搜索负担。
这给正在推进 auto research 的团队一个重要信号：与其只给 AI 一个方向，再让它自行补全后续流程，不如要么提供足够完整的指导，让 AI 高效执行；要么减少路线限制，让系统自行探索并完成研究。
当然，ASI-Bench 的意义并不只是给不同模型排出名次，而是为不同类型的 AI 科研系统提供了一套更有针对性的能力检验方式。
对于新的基础模型或推理系统，ASI-Bench 尤其是 B3 这类“只给目标、不提供方法”的低指导条件，可以进一步检验模型是否真正具备更强的科学推理和自主研究能力。
对于 AI Scientist 或 AI for Science 系统，B1–B4 也可以作为一套诊断工具：B1 到 B2 降幅大，说明系统依赖完整操作流程；B2 到 B3 降幅大，则说明方法选择仍是短板；B3 与 B4 的差异，则反映系统面对干扰信息时的鲁棒性。
对于 Agent 或 Harness 开发者，同一底层模型搭配不同框架的表现差异，也能帮助判断性能提升究竟来自模型本身，还是任务规划、代码执行等系统设计。
目前 ASI-Bench 仍远未饱和，18 组配置在 B3 上平均只有 26.62 分，最高为 51.60。因此，未来任何在低指导条件下取得的稳定提升，都可以作为衡量 AI 自主科研能力进展的重要参照。
但真实科研远比这 60 个任务复杂，研究团队也因此把 ASI-Bench 设计成一个持续更新的开放基准，未来还会不断加入新的学科和任务。它更像是一把动态的尺子，用来观察随着人类指导逐渐减少，AI 能否越来越独立地完成方法选择、研究执行和结果验证。至于这是否意味着 AGI 或 ASI 正在到来，单一评测显然无法回答，但至少它把“AI 到底能不能自己做研究”这个过去较为模糊的问题，变成了一个可以持续比较的指标。
1.https://arxiv.org/abs/2608.17271
2.任务贡献：https://asibench.apexin.ai/submit
3.GitHub：https://github.com/apexin-ai/ASI-Bench
运营/排版：何晨龙
注：封面/首图由 AI 辅助生成
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