博士研究5年，AI只用15美元——凭什么？

15美元，AI科学家一篇论文的全部成本

论文，是科学家证明自己存在和权威最直接的方式之一。

而这一次，从选题，到查文献，到跑实验，到写论文，全程没有任何人类参与，一个AI系统自己完成的。

投进了ICLR（全球AI领域）的学术研讨会，三位匿名评审打分6、7、6，平均6.33分。

比55%的人类作者分数还高。

这个系统叫The AI Scientist，Sakana AI联合牛津大学和英属哥伦比亚大学开发。

2026年3月26日，相关论文正式登上Nature正刊。

它是怎么工作的

给一个大方向，它就像个偏执狂研究生。

先用Semantic Scholar API把全网文献扫一遍，确认“没人做过”。

再用进化算法疯狂头脑风暴，一口气生成几十个新点子。

选定一个，立刻自己写代码、跑实验、debug。数据出来了，让视觉大模型画图、自己排LaTeX，引言、方法、结果、讨论，一个不少。

最后还启动内置的AI审稿人，给自己打分。低于阈值，直接枪毙，换下一个选题重来。

整个过程，没有一个人碰键盘。

研究团队把这四步总结得很直白：构想、实验、撰写、评审。

博士生也就这四步。只是博士生的四步，动辄三五年。

15美元是什么概念

生成一篇论文的计算成本只有15美元左右。一顿饭的钱，出一篇能通过专家评审的学术论文。

有意思的是，通过评审之后，论文主动撤回了。

因为团队和研讨会事先有协议：提交只是测试系统能不能过关，不占公用论文位置（你品）。

它的缺陷，人类评审也没发现

研究团队在Nature里一条一条列出了所有缺陷，没有任何遮掩。

• 它会编参考文献。不是引用真实论文，是直接虚构一个看起来像论文的条目。
• 同一张图，有时候会在附录里贴两次。
• 研究想法偶尔很浅，像刚入门的人在头脑风暴。
• 代码有bug，调了半天逻辑层面还有问题。

但问题是——这些缺陷，人类评审没有发现。

或者说，发现了，但扣掉这些分，它还是比55%的人类作者强。

严谨的科学论文评审机制，第一次被人拿15美元的东西刺穿了。

科研扩展定律：模型越强，论文越好

不出意料的，用不同底层模型跑同一个系统，模型越强，产出越好，看不到天花板。他们给这个规律起了个名字：科研扩展定律。

翻译过来就是，只要模型还在变强，AI写的论文就会一直变好。

两年前大家说AI做不了数学推理！一年前说AI拿不到国际数学奥赛金牌！现在，它已经成为科学家，在写论文，而且写得比一半的人类好。

“现在做不到”这句话，好像越来越适用AI了。

伦理追问：出了问题谁负责

如果一篇论文是AI全程写的，评审没有发现，最终发表了，后来出了错，谁负责？

作者栏上没有真实人的名字，算谁的？

评审给了一个高分，但评审也不知道自己审的是AI写的稿子，评审的责任算不算？

学术圈这套“同行评审”的信任机制，已经有一块开始松动了。

科研这件事，可能在我们看不见的地方，正在变成另一种东西。

不是说它会消失，但那个“靠脑子、靠时间、靠运气，最终把想法变成人类共识”的过程，有一部分正在被15美元取代。

如果明年Nature上有一半论文是AI写的，科学家该慌了吧？

参考来源

• Sakana AI官方博客（2026-03-26）：https://sakana.ai/ai-scientist-nature/
• Nature原文（2026-03-26）：https://www.nature.com/articles/s41586-026-10265-5