西风 发自 凹非寺

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「AI对科学发现影响的最佳论文」被曝造假，MIT发声明与其划清界限！

要知道，这项研究当时一经发表就轰动学术圈，包括Nature在内都争相报道，诺奖得主也为其点赞。

它表明，研究人员使用AI辅助后，新材料发现量增加44%、专利申请量增加39%、下游产品创新提升17%。

但半年时间不到，它就因涉嫌关键实验数据造假，而被MIT责令撤稿。

校方严正声明：

该论文应从公共讨论中撤回。

MIT对论文中数据的来源、可靠性、有效性缺乏信心，对论文研究的真实性亦缺乏信心。

目前，该论文作者已离开MIT，相关论文暂未从arxiv上下架。

一系列让人感到意外的数据

这篇论文2024年11月发表在arXiv上，同时向学术期刊《经济学季刊》投稿，也就意味着原本可能即将正式发布。

论文题为“Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation”，作者只有Aidan Toner-Rodgers一个人，论文发布时是MIT经济系博士生。

论文主要内容是通过对美国一家大型企业研发实验室的1018名科学家随机引入AI材料发现技术，探讨AI对创新的影响。

实验室分三批随机分配科学家使用AI工具，对比处理组与未处理组的研发产出。

实验结果打眼一瞅的确惊艳：

使用AI辅助的研究人员新材料发现量增加了44%，专利申请量增长39%，下游产品创新提升17%。

且AI生成的材料在化学结构上更独特，专利中引入更多新技术术语，产品原型中全新产品线的比例提高，表明AI推动了更激进的创新，而非渐进式改进。

另外，AI还自动化了57%的“创意生成”任务，科学家可以将更多时间从设计化合物转向评估AI建议。

AI的影响具有异质性，高能力科学家的产出增长81%，而底层三分之一科学家受益甚微，通过任务分解发现，判断能力（而非创意生成能力）是异质性的主因。

更有意思的结论是，有了AI帮忙，结果82%的科学家报告工作满意度降低，主要原因是技能未充分利用和创造性减少，即使是高能力科学家也面临任务重构带来的成就感下降。

值得一提的是，论文中还特别感谢了2024年诺贝尔经济学奖得主Daron Acemoglu、MIT经济学教授David Autor等的指导和支持方面的帮助。

看起来很靠谱的样子。

特别是一系列让人感到意外的数据，让当时这篇论文迅速吸引了网友和媒体们的目光。

不少学者都在关注转发，比如沃顿商学院教授Ethan Mollick：

还有人将其称作是「迄今为止关于AI对科学发现影响的最佳论文」。

一篇来自MIT的新论文展示了如何使用AI，以前所未有的速度发现新科学。

这有可能改变人类。

当时在X上只要转发这篇研究，帖子下方都有不少点赞，可见其影响。

万万没想到，再见就是MIT的一纸学术造假声明……

曾经对此研究进行报道的一些作者也都表示很吃惊。

来自MIT纪律委员会的信函中透露了更多细节。

原来早在今年2月初，MIT纪律委员会就收到了的针对该论文某些方面的指控，随即启动秘密内部审查。

据悉，最初是一位具备材料科学背景的计算机科学家向Daron Acemoglu、David Autor两位教授提出了疑虑，然后两位教授将相关指控提交至校方。

尽管该论文仍为预印本，未经过同行评审，但他们还是担忧这篇论文会对AI工具对科学影响的学术讨论与公众预测产生误导。

我们希望澄清事实，并表明我们的观点：当前在学术或公共讨论中，不应采信该论文所报告的研究结论。

MIT纪律委员会还提及，arXiv平台仅允许作者本人提交撤稿请求，校方虽已敦促作者执行，但截至目前其仍未配合。

另外，量子位发现这项研究的GitHub链接已经是404的状态了。

好了，评论区有木有童鞋看出论文到底哪些地方不对劲

～

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2412.17866

参考链接：

[1]https://economics.mit.edu/news/assuring-accurate-research-record

[2]https://the-decoder.com/mit-says-a-high-profile-ai-productivity-study-used-data-that-cannot-be-trusted/

[3]https://techcrunch.com/2025/05/17/mit-disavows-doctoral-students-paper-on-ai-productivity-benefits/

— 完—

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