“我们希望澄清事实并表明我们的立场：现阶段不应在学术研究或公开讨论中采信该论文所报告的研究结果。”

　　2024年新晋诺贝尔经济学奖得主达龙阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）近日将写有上述内容的声明递交给了美国麻省理工学院（MIT）相关部门。

　　“九游娱乐最近有什么新活动？”

　　声明中所提到的“该论文”，出自他指导的27岁博士生艾丹托纳-罗杰斯（Aidan Toner-Rodgers）之手。2024年底该论文“名声大噪”时，阿西莫格鲁还与托纳-罗杰斯同台论道，“与有荣焉”；孰料仅过去不到半年，这位新晋诺奖得主却不得不硬着头皮，出手“推翻”这篇论文。

　　“九游娱乐最近有什么新活动？”

　　该研究的“主要结论”是：研究者在使用AI后，发现新材料的效率大大提高，尤其是那些排名靠前的科学家——样本中排名前十的科学家能借助AI让产出增加81%，排名倒数1/3的研究者却收效甚微；研究还“发现”，尽管AI能提升效率，但人们作为科学发现者的幸福度却下降了（“AI made some workers more productive—but less happy.”）。

　　这篇文章2024年11月在预印本平台arXiv发布后，曾获评“迄今为止关于AI对科学发现影响的最佳论文”，并很快登上了各大媒体头条，包括《华尔街日报》、《自然》和《大西洋月刊》在内的媒体都报道了这篇论文的“发现”。阿西莫格鲁和他的同事、长期研究AI与劳动力议题的MIT教授大卫奥托（David Autor）在该论文致谢部分被提及。他们还与作者一起接受了《华尔街日报》的专访，为托纳-罗杰斯的“研究成果”背书。

　　在访谈中，阿西莫格鲁贡献了一个“名师出高徒”或“青出于蓝而胜于蓝”的名场面。他谈到，“若这项研究中的情况能在整个经济体中复现，则将大幅影响他过去的研究主张”。就在不久前，他的一份研究报告预估，“AI只会适度提高生产力，在未来十年对美国经济产出的贡献不会超过1%”。

　　当时托纳-罗杰斯还公开表示，他已将论文提交给顶级经济学期刊之一的《经济学季刊》（The Quarterly Journal of Economics），并收到了“修改并重新提交”的积极反馈。

　　阿西莫格鲁还不知道，这一切美景只是托纳-罗杰斯吹出的肥皂泡。当肥皂泡破灭并溅在他身上时，这位新晋诺奖得主差点颜面尽失。

　　没过多久，关于这篇论文数据来源及可靠性的质疑声汹涌而至：这一系列有着统计显著性的数据，极有可能是托纳-罗杰斯瞎编的（不确定是否借助AI工具）。

　　现在的阿西莫格鲁回想起与托纳-罗杰斯同台的那一幕，应该只会觉得“脸疼”。

　　随着质疑声增多以及对论文的重新审视，阿西莫格鲁和奥托渐渐意识到他们可能被自己的学生“忽悠”了，并决定主动向学校的纪律委员会和经济学院的相关负责部门说明一切。

　　“MIT的研究诚信至关重要——它是我们工作的核心，也是其使命的核心。”两人写道。

　　2025年2月，MIT校方启动了内部保密审查。3个月后（5月16日），MIT经济学院官网发布了《确保准确的研究记录》声明。声明表示，“尽管学生隐私保护条例和校方政策禁止披露审查结果，但我们必须明确，我们对该研究数据的来源、可靠性、有效性及研究结论的真实性均缺乏信心”。

　　“我们公开这些信息是因为我们担心，即使未发表，这篇论文也会对关于人工智能对科学影响的讨论和预测产生误导……确保研究记录的准确性对MIT至关重要。因此，我们想澄清事实，并分享我们的观点：目前，这篇论文中报告的研究结果不应作为此类主题的学术研究或公开讨论的依据。”

　　为纠正研究记录，MIT纪律委员会已致信arXiv，正式要求撤回该论文，并联系了该论文曾投稿的《经济学季刊》。

　　《中国科学报》查询arXiv平台发现，托纳-罗杰斯的论文目前已经处于“被管理员撤回”（withdrawn by arXiv Admin）状态。记者就此致邮托纳-罗杰斯以期了解相关情况，迄今未收到回复。

　　该论文在arXiv平台上公布后不久，英国伦敦大学学院无机与材料化学教授罗伯特帕尔格雷夫（Robert Palgrave）就注意到了。他很快就察觉到不对劲，“论文在很多方面好得令人难以置信”，接连发布多条推文质疑这项研究中的数据和逻辑问题——

　　“一个博士二年级的学生，怎么可能从一家必然是价值数百亿美元的公司，获得这些必然是极其敏感数据的高级访问权限的呢？”

　　“作者称这家公司的实验室从2022年开始使用AI，那他又是多有前瞻性，从2022年就设置了这样一个有1000多名研究对象参与的随机对照试验？”

　　“所有1018名科学家，是如何全都在每一个类别中报告具有统计学意义的显著结果的？”

　　这些问题，显然在逻辑性上难以给出合理解释。有网友甚至提出，全美符合条件的公司一只手就能数过来：3M、苹果或英特尔。

　　还有学者质疑托纳-罗杰斯的文献引用部分：除了引用阿西莫格鲁和奥托的6篇文章之外，论文中的很多参考文献都不完整，“根本没有出版信息，只是一堆从网上抓取的东西”。例如其中一个引用是这样的：“Bostock, J. 2022.《一位困惑的化学家对AlphaFold 2的评价》”。

　　更重要的问题是，“马脚”如此之多的研究论文，当初是怎样逃过诺奖导师阿西莫格鲁以及业界资深学者奥托的法眼的？

　　对此，MIT校友、美国哥伦比亚大学社会与经济研究政策研究所研究员安德鲁盖尔曼（Andrew Gelman）撰文讽刺说：“托纳-罗杰斯展现了他真正的才华——写出了一篇几可乱真的论文，其中包含大量近乎真实的表格和图表。但他最令人印象深刻的成就或许是‘社会工程学’：他不惜一切代价，让阿西莫格鲁、奥托等人相信他做过一项真正的研究。要做到这一点，你必须得是个彻头彻尾、毫无破绽的骗子。”

　　“我有点好奇这些数字是从哪里来的，也许是用聊天机器人生成的？从头开始构建它们肯定很累。”他写道。

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