IT之家 2 月 5 日消息，緊跟最新研究進展對科學家而言至關重要，但每年發表的學術論文多達數百萬篇，要做到這一點實屬不易。人工智能系統在快速整合海量信息方面展現出巨大潛力，卻仍存在編造內容、即“產生幻覺”的通病。

例如，華盛頓大學與艾倫人工智能研究所（AI2）的研究團隊牽頭分析了 OpenAI 最新模型 GPT-4o 后發現，該模型 78% 至 90% 的研究引用均為偽造。而 ChatGPT 這類通用人工智能模型，通常無法讀取其訓練數據采集完成后發表的學術論文。

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為此，華盛頓大學與艾倫人工智能研究所的團隊研發了 OpenScholar—— 一款專為整合前沿學術研究打造的開源人工智能模型。團隊還構建了首個跨領域大型評測基準，用于評估模型整合與引用學術研究的能力。測試結果顯示，OpenScholar 的引用準確率與人類專家持平；在 16 位科學家的盲評中，有 51% 的情況更偏愛 OpenScholar 生成的內容，而非領域專家撰寫的答復。

IT之家注意到，該團隊已將研究成果發表于《自然》期刊，項目的代碼、數據集和演示版本均已開源，可供免費使用。

該研究的通訊作者漢娜內 · 哈吉希里齊表示：“我們上線演示版本后，很快就收到了遠超預期的海量訪問請求。”她同時擔任華盛頓大學保羅 ·G· 艾倫計算機科學與工程學院副教授、艾倫人工智能研究所高級總監。

“梳理用戶反饋后我們發現，同行和其他科研人員都在積極使用 OpenScholar。這充分說明，科研領域迫切需要這類開源、透明的學術研究整合系統。”

研究人員先完成模型訓練，再為 OpenScholar 搭建了包含 4500 萬篇學術論文的檢索庫，讓模型的答復能依托成熟的科研成果。同時團隊采用檢索增強生成技術，使模型在訓練完成后仍可檢索新文獻、整合內容并規范引用。

該研究的第一作者、艾倫人工智能研究所研究科學家淺井朱里（就讀華盛頓大學艾倫學院博士期間完成此項研究）稱：“研發初期，我們嘗試結合谷歌搜索數據訓練人工智能模型，但發現模型單獨使用這類數據效果很差。它可能引用關聯性極低的論文、僅單篇引用，甚至隨意抓取博客內容。我們意識到必須讓模型依托學術論文開展工作，隨后優化了系統靈活性，使其能通過檢索結果整合最新研究成果。”

為驗證系統性能，團隊搭建了 ScholarQABench 學術搜索評測基準，專門用于測評科研類人工智能系統。團隊收集了 3000 條檢索查詢，以及計算機科學、物理學、生物醫學、神經科學領域專家撰寫的 250 篇長文答復。

哈吉希里齊表示：“人工智能處理現實任務的能力正不斷提升，但核心問題始終是：我們能否信任它給出的答案？”

研究團隊將 OpenScholar 與 GPT-4o、Meta 旗下兩款頂尖人工智能模型進行對比，通過 ScholarQABench 從準確性、撰寫質量、內容相關性等維度自動評測模型答復。

結果顯示，OpenScholar 的表現優于所有參測模型。團隊邀請 16 位科學家對各模型與人類專家的答復進行盲評對比：

• 51% 的情況下，科學家更認可 OpenScholar 的答復，而非人類專家；
• 若將 OpenScholar 的引用機制與工作流和大模型 GPT-4o 結合，科學家對人工智能答復的偏好率升至 70%；
• 僅使用 GPT-4o 原生生成內容時，科學家偏好率僅為 32%。

淺井朱里表示：“科學家每天要面對海量新發論文，根本無法全部跟進，而現有人工智能系統并非針對科研人員的專屬需求設計。目前已有大量科研人員使用 OpenScholar，得益于開源屬性，業內同行已在本研究基礎上迭代優化，進一步提升了模型效果。我們正在研發迭代模型 DR Tulu，該模型基于 OpenScholar 的技術成果，可實現多步驟檢索與信息聚合，生成更全面的研究答復。”