University of Illinois paper proposes claim-by-claim novelty checks for AI-generated research ideasMachine translation

伊利诺伊大学的一篇新论文发现，当 AI 判断一个研究想法是否足够新颖、值得着手研究时，它常常会否定那些后来被人类科学家发表的想法。

AI 科学家工作流程会进行新颖性检查，以决定哪些生成的想法能获得计算资源。这些检查一次性评判整份提案，尽管大多数实际发表的论文都建立在一些先前的成果之上。

他们开发了 ClaimNov，将一份提案拆分成几个主张，逐一与先前论文中的主张进行匹配，并向评判模型提供逐项主张的证据。

一种已部署的检查方法识别出了全部 380 个经过伪装的抄袭提案，但也否决了研究人员后来发表的想法中的 96%。ClaimNov 识别出了 97% 的抄袭提案，而在那些想法中仅否决了 1.5%。

如果你的工作流程会根据新颖性筛选想法，就应分别评估各项主张，并保留那些建立在 1 项已知结果之上的提案，而不是将其丢弃。