AI Scientist Sakana AI：自主研究循环

# 自主AI科学家：从创意到发表的完整研究周期

Sakana AI的AI Scientist系统首次在无人类干预的情况下完成了整个科学研究周期：从假设生成到撰写稿件并进行自我评估。《自然》杂志对此发表报道，强调了该过程的价值，尽管实验结果为负面。AI选择了组合正则化来改进神经网络训练这一主题，测试了该方法，并得出无效果的结论。这种方法允许发表负面结果，从而节省社区资源。

AI Scientist采用基于GPT-4、Claude和Llama 3的代理架构。一篇完整文章的成本约为15美元，使该系统可扩展用于大规模测试想法。

系统模式

系统支持两种模式：

• 专注模式：开发者设定代码模板和主题，AI在这些约束内生成想法。
• 自由模式：自主代理通过科学文献搜索选择方向。

在两种情况下，过程均包括：

• 假设生成。
• 编写并运行实验代码。
• 数据分析，绘制图表。
• 形成包含摘要、引言、方法和结论的稿件。
• 自我审阅。

在三篇生成的文章中，有一篇在ICLR 2025工作坊获得平均分6.33，但经与组织者协商在发表前撤回。

科学界的挑战

《自然》杂志警告存在风险：廉价的文章生成可能超载同行评审，并增加低质量内容的比例。2025年，已记录到参考文献中AI幻觉的案例。Sakana AI、OpenAI、Google DeepMind和Anthropic正在竞争开发类似系统，但自主AI文章尚未被主要会议轨道或期刊接受。

UBC的Jeff Clune教授指出其加速进步的潜力，但强调需要伦理标准。

AI作为工具与AI作为独立作者之间的界限仍模糊不清，需要社区讨论。

要点

• AI Scientist是《自然》杂志报道的首个自主科学周期系统。
• 组合正则化的负面结果作为方法演示而发表。
• 研究成本——15美元，使用GPT-4、Claude、Llama 3。
• 一篇文章通过ICLR 2025工作坊评审（分数6.33），但被撤回。
• 风险：评审超载以及文献中AI生成噪声的增长。

— Editorial Team