Nature重磅：首个“AI科学家”的诞生！实现端到端自动化科研，撰写论文通过顶会同行评审|ai科学家|学术|研究论文|自动化科研|顶尖科学家协会奖

撰文丨王聪

编辑丨王多鱼

排版丨水成文

2024 年 8 月，Sakana AI 公司、不列颠哥伦比亚大学、牛津大学的研究人员组成的研究团队在预印本平台 arXiv 推出首个旨在全面自动化科学流程的人工智能工具——“AI 科学家”（AI scientist），其能够完成科学发现的整个周期——从提出想法到验证想法再到撰写科学论文。

如今，一年多过去了，可供研究人员使用的 AI 研究助手种类繁多，其中一些也能够像“AI 科学家”那样进行自主研究甚至撰写科学论文。

而现在， “AI 科学家”再次完成了一个新壮举——其完成了首个通过人类专家同行评审的完全 AI 生成论文，从研究想法、编写代码、运行实验、绘制和分析数据，到撰写完整的科学论文，均由“AI 科学家”自主完成。

2026 年 3 月 25 日，研究团队在国际顶尖学术期刊Nature上发表了题为：Towards end-to-end automation of AI research 的研究论文，更新了 2024 年的这篇描述“AI 科学家”的预印本论文，对其能力进行了适度调整，进一步展示了“AI 科学家”将生成的三篇原创研究论文提交给了一个顶级机器学习会议——国际学习表征会议（ICLR），其中一篇论文通过人类专家同行评审后被接收，且评分超过了该会议接收论文的平均值。

这一成就展示了 AI 在科学贡献方面日益增强的能力，并预示着科学研究方式可能发生的范式转变。研究团队表示，如果负责任地开发，“AI 科学家”等自主系统能够极大地加速科学发现。

什么是“AI 科学家”？

“AI 科学家”是一个端到端自动化科学研究全过程的 AI 系统，由一系列“智能体”（Agent）构成，这些智能体建立在现有的大语言模型（LLM）之上（例如 GPT-4o 或 Claude Sonnet 4）。

它能够自主完成从研究构思到论文发表的整个科研生命周期，包括——

1、生成研究想法：在用户指定的机器学习研究子领域中，迭代生成高水平的研究方向和假设；

2、执行实验：编写代码、运行实验、可视化结果；

3、撰写论文：按照标准机器学习会议论文格式，使用 LaTeX 模板逐节撰写完整论文；

4、进行同行评审：通过自动评审系统评估论文的科学质量。

这个“AI 科学家”有两种工作模式：基于模板的模（使用人类提供的代码模板作为起点）和模板自由的模式（完全自主生成代码并进行更广泛的科学探索）。

“AI 科学家”工作流程

突破：AI 论文通过同行评审

为了验证“AI 科学家”的实际能力，研究团队进行了一项大胆的实验：将完全由“AI 科学家”生成的研究论文提交给国际学习表征会议（ICLR）的一个研讨会进行同行评审。ICLR 是由图灵奖得主Yoshua Bengio和杨立昆于 2013 年创立的深度学习领域学术会议，其与 NeurIPS、ICML 并称为机器学习领域主要会议，在谷歌学术会议期刊排名中位列全球前十。

整个实验过程完全透明且符合伦理规范：

会议组织者事先知情并同意；
人类评审专家被告知有部分论文是 AI 生成的，但不知道具体是哪几篇；
所有 AI 生成的论文在评审后都会被撤回，避免在科学界建立明确标准前设定先例。

结果令人震惊：“AI 科学家”提交的三篇 AI 生成论文中，有一篇获得了人类评审专家的平均分 6.33 分（个人评分分别为 6、7、6），成为第一篇完全由 AI 生成并通过了标准的科学同行评审流程的研究论文，这一分数超过了该研讨会接收论文的平均分数。这篇题为：Compositional regularization: Unexpected obstacles in enhancing neural network generalization（组合正则化：增强神经网络泛化能力中的意外障）的论文报告了一个负面结果，与研讨会关注“有趣负面结果”的主题高度契合。