MIT爆火論文被曝數據造假！曾驗證AI輔助科研增速44%，諾獎得主都被誆了

西風 發自 凹非寺

量子位 | 公眾號 QbitAI

「AI對科學發現影響的最佳論文」被曝造假，MIT發聲明與其劃清界限！

要知道，這項研究當時一經發表就轟動學術圈，包括Nature在內都爭相報導，諾獎得主也為其點讚。

它表明，研究人員使用AI輔助後，新材料發現量增加44%、專利申請量增加39%、下遊產品創新提升17%。

但半年時間不到，它就因涉嫌關鍵實驗數據造假，而被MIT責令撤稿。

校方嚴正聲明：

該論文應從公共討論中撤回。

MIT對論文中數據的來源、可靠性、有效性缺乏信心，對論文研究的真實性亦缺乏信心。

目前，該論文作者已離開MIT，相關論文暫未從arxiv上下架。

一系列讓人感到意外的數據

這篇論文2024年11月發表在arXiv上，同時向學術期刊《經濟學季刊》投稿，也就意味著原本可能即將正式發佈。

論文題為「Artificial Intelligence, Scientific Discovery, and Product Innovation」，作者只有Aidan Toner-Rodgers一個人，論文發佈時是MIT經濟系博士生。

論文主要內容是通過對美國一家大型企業研發實驗室的1018名科學家隨機引入AI材料發現技術，探討AI對創新的影響。

實驗室分三批隨機分配科學家使用AI工具，對比處理組與未處理組的研發產出。

實驗結果打眼一瞅的確驚豔：

使用AI輔助的研究人員新材料發現量增加了44%，專利申請量增長39%，下遊產品創新提升17%。

且AI生成的材料在化學結構上更獨特，專利中引入更多新技術術語，產品原型中全新產品線的比例提高，表明AI推動了更激進的創新，而非漸進式改進。

另外，AI還自動化了57%的「創意生成」任務，科學家可以將更多時間從設計化合物轉向評估AI建議。

AI的影響具有異質性，高能力科學家的產出增長81%，而底層三分之一科學家受益甚微，通過任務分解發現，判斷能力（而非創意生成能力）是異質性的主因。

更有意思的結論是，有了AI幫忙，結果82%的科學家報告工作滿意度降低，主要原因是技能未充分利用和創造性減少，即使是高能力科學家也面臨任務重構帶來的成就感下降。

值得一提的是，論文中還特別感謝了2024年盧保經濟學獎得主Daron Acemoglu、MIT經濟學教授David Autor等的指導和支持方面的幫助。

看起來很可靠的樣子。

特別是一系列讓人感到意外的數據，讓當時這篇論文迅速吸引了網民和媒體們的目光。

不少學者都在關注轉發，比如禾頓商學院教授Ethan Mollick：

還有人將其稱作是「迄今為止關於AI對科學發現影響的最佳論文」。

一篇來自MIT的新論文展示了如何使用AI，以前所未有的速度發現新科學。

這有可能改變人類。

當時在X上只要轉發這篇研究，帖子下方都有不少點讚，可見其影響。

萬萬沒想到，再見就是MIT的一紙學術造假聲明……

曾經對此研究進行報導的一些作者也都表示很吃驚。

來自MIT紀律委員會的信函中透露了更多細節。

原來早在今年2月初，MIT紀律委員會就收到了的針對該論文某些方面的指控，隨即啟動秘密內部審查。

據悉，最初是一位具備材料科學背景的計算機科學家向Daron Acemoglu、David Autor兩位教授提出了疑慮，然後兩位教授將相關指控提交至校方。

儘管該論文仍為預印本，未經過同行評審，但他們還是擔憂這篇論文會對AI工具對科學影響的學術討論與公眾預測產生誤導。

我們希望澄清事實，並表明我們的觀點：當前在學術或公共討論中，不應採信該論文所報告的研究結論。

MIT紀律委員會還提及，arXiv平台僅允許作者本人提交撤稿請求，校方雖已敦促作者執行，但截至目前其仍未配合。

另外，量子位發現這項研究的GitHub鏈接已經是404的狀態了。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2412.17866

參考鏈接：

[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/

[4]https://x.com/EvanKirstel/status/1873438839508799576