大模型智能体已经在科学研究和论文撰写方面展现出令人瞩目的能力。PaperBench作为评估AI代理复现尖端研究论文能力的基准测试，为我们理解AI在学术研究领域的潜力提供了重要参考。本报告将深入探讨AI科研评测的最新进展，特别关注在哲学社会科学和人文学科等非技术领域中应用此类评测方法的可能性、挑战与必要的调整。通过分析跨学科应用案例和评价体系差异，我们将提出针对人文社科领域特性的AI评测框架改造建议，为未来多元融合的评测生态提供思路。
PaperBench评测方法与关键发现
PaperBench是OpenAI开发的一项评估AI代理能否从零开始复现顶尖AI研究论文的基准测试。该基准基于20篇从ICML 2024精选的论文，包含超过8,000个可评分任务，通过三大维度评估AI系统：代码开发、实验执行和结果匹配。
评测过程要求AI代理完成从理解论文贡献、开发代码库到成功执行实验的全流程工作，完全不允许查看原作者的代码。为确保评估的严谨性，评测团队邀请论文原作者共同开发了详细的评分标准，并设计了基于LM的自动评判系统，该系统在评估能力上接近人类评判者。
研究测试了多种前沿模型，发现当前表现最佳的AI系统（Claude 3.5 Sonnet）达到了21.0%的平均复制得分，而人类基准（机器学习博士生在48小时努力后）达到了41.4%[2]。这一差距表明，虽然AI在复制研究方面已具备可观能力，但与人类专家相比仍有显著差距。
更细致地分析发现，AI系统在代码开发方面表现最强（约37.8%），而在实验执行（约12.4%）和结果匹配（约6.2%）方面存在明显不足。这表明AI在理解和实现算法方面已取得长足进步，但在处理实验环境和确保结果一致性方面仍面临挑战。
值得注意的是，AI代理在工作初期表现出色，但随着时间推移，性能会下降。研究显示AI系统在连续运行超过12小时后表现会显著恶化，而人类则会随着深入理解论文而表现越来越好。
AI在跨学科研究中的应用现状
社会科学领域的应用
在社会科学领域，AI已展现出多方面的应用潜力。大语言模型在文献综述、理论观点提出以及研究方法整合中发挥着重要作用。南京大学社会学院学者李军指出，在学术研究中，大语言模型有助于迅速筛选和综合大量文献资料，提炼出研究领域的主要趋势、关键概念和重要理论。
计算科学、数据科学和人工智能等高新科技与人文社会科学的融合创新，为理解社会现象、预测社会趋势和优化社会资源分配提供了新的视角与方法，这种融合在处理复杂数据、高维度数据以及因果关系推断等方面展现出显著优势。
人工智能以强大的数据处理能力和先进的模式识别技术，推动了证据的收集、分析和应用。AI助力社会科学研究者更加精准地解析社会现象的复杂性和多变性，从而在研究的深度和广度上实现质的飞跃。
人文学科领域的尝试
加州大学欧文分校人文学院率先探索AI在人文教育与研究中的应用。该学院成立了生成式AI工作组，汇集多位教授共同开发了综合资源，包括专门网站和详细白皮书，为AI在人文教学和研究中的整合提供框架。
工作组强调:”人文学科必须参与关于AI社会、政治和文化影响的批判性对话”，突显了人文学者在理解AI人文维度方面的独特地位。这一实践表明，人文学科不仅是AI应用的对象，更应成为引导AI发展方向的积极参与者。
生成式人工智能为哲学社会科学研究提供了强大的新工具新手段，强化了数据驱动的实证研究范式。它极大地丰富了数据的收集和处理方式，扩展了具有多模态、深度语言建模以及更高稳定性和相关性的模型生成与理解的数据，提供了相对严格的类似自然科学控制实验的数据。
人文社科评测的特殊考量
评价标准的根本差异
人文社会科学与自然科学在评价标准上存在根本差异。周可真在研究中指出，自然科学和社会科学的区别在于：自然科学的研究对象是以创造物质财富为内容的生产劳动；社会科学的研究对象是以配置人力资源为内容的组织活动。
对人文社会科学的评价，应该把论证性评估和经验性评估结合起来，坚持以逻辑标准作为起码标准、事实标准作为最高标准的评价原则。这与自然科学主要依靠实验复现性和技术应用性的评价体系有本质区别。
美国在社会科学评价中，强调社会科学研究成果能否真正地改造社会并为人们带来福利。其评价标准分为真理性标准和价值性标准。真理性标准包括：科学性、延续性、创新性、完备性；价值性标准包括：经济价值标准、政治价值标准、理论价值标准、伦理道德标准、环境价值标准、审美价值标准。
质性研究的特殊要求
在质性研究中，评估AI辅助分析结果面临特殊挑战。传统的自然语言处理模型主要关注文本处理，而生成式AI和大语言模型允许研究者通过自然语言交互更积极地参与分析过程。
评估AI辅助质性分析的方法不应简单套用量化研究的标准。质性研究的质量通常基于方法的严谨性、透明度和连贯性来评判，以及其对理论或实践的有意义贡献程度。同一数据集由不同研究者使用不同理论框架分析，可能产生不同但均有效的解释。因此，简单以”复制性”作为评价标准是不恰当的。
评估AI在质性研究中的作用应考虑：效率比较、结果强度、创新促进和任务适配度等方面。这些考量因素反映了质性研究的特殊性质，无法直接套用PaperBench等以复制代码和实验结果为主要评判标准的基准测试。
借鉴与改造：构建人文社科AI评测框架
可借鉴的评测元素
PaperBench的评测框架中，有几个核心元素值得人文社科领域借鉴：
- 多维度评估体系：将评估任务分解为多个细化的可评分点，形成树状结构的评分体系。人文社科可建立包含理论理解、方法运用、文献综述、论证分析、价值判断等多维度的评分体系。
- 自动评判系统：开发专门针对人文社科的自动评判系统，这需要训练模型理解人文学科的特定语言、论证方式和评价标准[2]。
- 人机对比基准：邀请人文社科领域的专家学者作为人类基准，设定合理的时间限制（如48小时），与AI模型进行公平对比。
- 阶段性评估：不仅关注最终结果，还应评估中间过程，例如文献梳理能力、研究设计能力、论证分析能力等。
必要的改造与调整
针对人文社科领域的特殊性，PaperBench评测框架需要进行以下关键改造：
- 评价标准多元化：除技术复制外，增加价值判断、理论创新、社会意义等评价维度。建立包含真理性标准和价值性标准的综合评价体系。
- 研究类型的差异化评估：区分基础理论研究、应用研究和发展研究，针对不同类型采用相应的评价方法。基础理论成果主要通过同行评议制和引文计量法评价，应用研究则需考察政策效果和社会实验结果。
- 输出形式的多样性：不局限于代码和实验结果，扩展到论证过程、文本分析、案例解读和理论构建等多种输出形式。
- 长时间任务的适应性：针对AI系统在长时间任务中表现下降的特点，开发特殊的评测方法，如分阶段任务和中间休息机制。
- 伦理与价值考量：将伦理问题、价值立场和社会影响等纳入评测体系，这是人文社科研究中不可或缺的维度。
人文社科特色评测方法提案
基于以上分析，我们提出以下人文社科AI评测框架的具体方案：
- 三层次评测结构：
- 基础层：文献理解与分析能力（包括文献梳理、关键概念把握和理论脉络梳理）
- 中间层：方法运用与论证能力（包括研究设计、案例分析和逻辑论证）
- 高级层：创新与价值判断能力（包括理论创新、价值反思和社会影响评估）
- 多元主体评估机制：不仅包括学术同行，还应纳入政策制定者、社会实践者和公众代表等多元评估主体。
- 过程-结果双重评价：关注AI在研究过程中的表现（如问题提出、资料搜集、分析框架构建等），而非仅关注最终成果。
- 跨学科协作评估：组建包含技术专家和人文社科学者的联合评估团队，确保技术评估和学科评估的平衡。
- 动态演进评估：建立长期追踪机制，评估AI在长时段内的学习能力和思想演进能力，这对哲学和历史研究尤为重要。
未来展望：多元融合的评测生态
人机协作的评测模式
未来的评测模式将不再是简单的”AI vs. 人类”对比，而是探索人机协作的互补优势。研究表明，31%的研究人员已经使用AI辅助文本优化，6.5-16.9%的AI会议同行评审可能使用了AI辅助工具。
AI可以在数据处理、文献检索和初步分析等方面提供高效支持，而人类则在价值判断、理论创新和社会意义阐释方面发挥独特优势。这种协作将重新定义学术研究的流程和评价标准。
跨学科评测标准的建立
随着AI工具在各学科领域的普及，建立跨学科融合的评测标准成为必要。这些标准应当既尊重各学科的特殊性，又促进学科间的交流与融合。
中文评测基准SuperCLUE等正在尝试建立更全面的评测体系，其数据显示国内外模型差距正在缩小（从15.05%缩小至7.46%）。这种评测体系的多元化发展趋势值得关注。
预计在2-4年内，AI模型将能够处理人类研究者需一周完成的复杂学术任务。业界正在探索将评测范围从STEM领域扩展至人文社科领域，这需要针对不同学科特性调整评测标准和方法。
伦理与价值的平衡
在构建评测框架时，必须关注伦理与价值的平衡。高校正在实施AI使用规范，如限制论文中AI生成内容比例（通常不超过40%）、要求透明声明AI工具使用情况等。
在人文社科研究中使用AI需要深思熟虑，权衡其利弊。通过注重诚实和责任，我们可以合乎道德地使用AI。这包括清晰标记AI生成的内容、披露写作过程中使用AI工具的情况，以及确保AI生成的内容准确可靠。
结论
PaperBench作为评估AI复制科研论文能力的基准测试，为我们理解AI在学术研究中的潜力提供了重要参考。当前最佳AI系统达到21.0%的复制得分，而人类专家为41.4%，表明AI在科研复制方面已具备可观能力，但仍有显著提升空间。
在人文社科领域应用类似评测方法面临特殊挑战，需要考虑评价标准的根本差异、研究方法的多样性和价值判断的复杂性。我们提出了构建人文社科AI评测框架的具体方案，包括三层次评测结构、多元主体评估机制和过程-结果双重评价等。
未来的评测生态将趋向多元融合，强调人机协作、跨学科标准和伦理价值平衡。预计2-4年内，AI将能处理更复杂的学术任务，但解决”长时间视野”问题将是关键挑战。
通过科学合理的评测框架，我们能更好地理解和引导AI在人文社科领域的应用，使其真正成为增强人类学术能力的工具，而非替代者。在这个过程中，人文学者不仅是AI应用的对象，更应成为引导AI发展方向的积极参与者，确保技术进步与人文关怀相辅相成。
Let's Make AGI Real 
留下评论