AI能否独立开展科研？ASI-Bench为科学自主性建立评测标尺

来源：市场资讯

（来源：机器之心）

如果超级智能有黎明，
我们现在大概在黎明破晓前。
天还没亮，但地平线上已经有光了。

ASI-Bench 想做的是在天亮之前，造一把能测量「AI 距离人类智能上限还有多远」的尺子 —— 量一量 AI 到底走到了哪里。

ASI-Bench 是由清华大学人工智能学院助理教授陈勇超联合全球科学家团队，携手麻省理工学院、哈佛大学、卡内基梅隆大学、中国科学技术大学、微软研究院等十余所机构开发的 —— 一个专为衡量 AI 系统科学自主性而设计的基准测试。

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/2608.17271

• 贡献入口：https://asibench.apexin.ai/submit

• GitHub：https://github.com/apexin-ai/ASI-Bench

目前 ASI-Bench 已向更多研究者开放贡献：https://asibench.apexin.ai/submit

为什么 ASI 重要

AI 过去几年的强大，主要建立在一件事上：学习人类已经知道的东西，然后更快更准地调用。模型可以在越来越多的考试和 benchmark 上拿高分，但这些高分大多说明同一件事 —— 它理解、调用和重组已有知识的能力很强。

但知识的边界不是这样推开的 —— 不是靠更熟练地调用已知来推开的。

研究本质上都是排列组合。真正具有变革意义的发现，往往不只是对已有知识更高明的重组，而是在概率密度极低的未知地带，找到此前从未被探索过的组合—— 在那些还没被观测、没被概念化、甚至还没被意识到是问题的地带。

面对这些地带，AI 需要自己判断：这个问题该怎么研究？用什么方法？观察哪些现象？如果第一步走错了，能不能自己发现并换一条路？

这不只是推理能力，是创新性和执行力的结合。AI 从掌握已知走向探索未知这一步，就是 ASI 之所以重要的原因。

科学研究是观察这种能力最自然的场景。科研本身就是在不确定条件下探索未知 —— 提出问题、选择方法、执行实验、理解结果、修正方向。它天然同时需要知识、判断和执行。如果 AI 能独立推进一个研究课题，它才开始接近自主智能。

但问题来了：如果无法评测，就没法判断 AI 到底走到了哪一步。

ASI-Bench 是什么

ASI（Artificial Superintelligence）在这个语境下不是科幻概念，而是一个具体定义：AI 从掌握和执行人类已有知识，走向自主探索未知、创造新知识并将其真正执行出来。它需要三样东西同时具备。

通用智能

ASI 不能只在数学、代码或某一个垂直领域里强。它应该能面对不同领域的问题，理解新的科学目标，把研究能力迁移过去。

创新性

ASI 不只是调用已有方法。它需要自己在缺少现成路径时提出假设、选择技术路线、判断什么信息重要，并根据新出现的现象调整方向。创新性最关键的测试条件是：人类不再把完整方法告诉它，只告诉它一个需要研究的方向。

自主执行力

有想法不等于能完成研究。模型还需要把想法变成具体步骤 —— 调用工具、写代码、跑实验、排查错误，最终交付可以检查的结果。

三者缺一不可。只有通用智能没有创新性，模型只是个覆盖面广的知识库。只有创新想法没有执行力，模型提了一堆方向但没法验证。只有执行力没有创新性，模型按人给的方法做得很好，但自己开不了新路。

现在的基准为什么不够用？

现有 benchmark 分别把这三个能力推得很远，但各自只测了一个切面。

Humanity's Last Exam 有 2500 道题覆盖 100 多个学科，前沿模型得分很低，充分体现了知识难度 —— 但它以封闭式问答为主，不要求模型处理数据或选择研究方法。

Terminal-Bench 2.0 的 89 个终端任务前沿系统完成率低于 65%，Agents' Last Exam 最难一级的通过率不到 1%—— 它们测了长程执行，但任务目标和验证标准已经给定，重点是把活干完，不是决定该干什么。

没有一个 benchmark 同时测通用智能、创新性和执行力。也没有一个 benchmark 在同一个科研项目里系统地逐步撤去人类的方法指导，看 AI 自己还能走多远。

ASI-Bench 做的就是这件事。

ASI-Bench 怎么工作

ASI-Bench 的机制不复杂，但逻辑很直接：同一个科研项目，同一个输入数据，同一个评分标准，只改变提供给模型的方法论信息量。

设计核心是信息梯度。

同一个科研项目，喂给 AI 四次，每次给的指导量不同：

• B1 给完整方法和实现步骤，测的是执行力 —— 你能不能照着做。

• B2 只给方法名称，不给细节，测的是能不能把方法名变成可执行的流程。

• B3 什么都不给，只有科研目标、原始数据和约束条件，AI 得自己选方法、搭流程、跑实验、判结果 —— 这是创新性的核心测试。

• B4 在 B3 基础上加一些正确但无关的干扰信息，看 AI 会不会跑偏。

B1 到 B3 的差距，就是模型对人类方法指导的依赖程度。它直接回答一个问题：人类一步步放手，模型到底还能走多远？

60 道题覆盖 11 个领域 —— 数学、物理、化学、生物、天文、材料、地球科学、医学 / 生物统计、计算机、机器人、电子工程 —— 不同领域的知识结构、数据形式和方法选择完全不同，同一个系统必须在全部领域接受评测，没法只靠某个垂直能力吃分。

结果是什么？

在 60 个 project-level 科研任务上，团队测试了 Codex、Apex Research、Claude Code、Kimi Code、MiMo Code 和 OpenHands 6 种 agent harness，搭配 GPT-5.5、GPT-5.6 Sol、Claude Opus、Kimi、DeepSeek、GLM、MiniMax、MiMo 等不同 backbone model，共形成 18 组 Harness× Model 组合。

当模型在 B1 条件下获得完整方法指导时，18 组配置的平均 Scientific Score 为 50.92 分；当指导逐步减少，到 B3 中不再提供具体方法时，平均分下降到 27.17 分，相比 B1 下降 23.75 分，接近一半。

这种下降并不只发生在较弱的模型上。

表现最好的组合 Codex + GPT-5.6 Sol (ultra)，在 B1 中得到 71.78 分，在 B3 中也下降到 51.60 分；这已经是全部 18 组配置中 B3 的最高成绩。另一个例子是 Claude Code + Claude Opus 5：B1 得分达到全表最高的 72.29 分，但在减少方法信息后，B3 只有 40.70 分。

最大的性能损失发生在第一次撤掉详细方法指导时：从「提供完整方法」的 B1 到「只提供方法名称」的 B2，所有配置平均下降 21.28 分。之后从 B2 到 B3，平均分只进一步下降约 2.47 分。

这意味着，真正决定模型能否完成这些科研任务的，并不只是有没有一个方法名称，而是当详细的方法路径不再由人类提供后，模型能否自己完成科学建模、方法选择和研究路径设计。

进一步的失败分析也呈现出相同趋势：62% 的失败集中在科学决策环节，包括科学建模、方法选择和鲁棒性判断；只有约 26% 属于纯数值执行问题。换句话说，当前 AI 在这些任务上的主要瓶颈，并不是 “算不对”，而是在人类指导退出之后，不知道应该算什么、为什么这样算，以及下一步应该怎么做。

分数低不是 benchmark 的缺点。恰恰相反，它说明这把尺子还有足够大的区分空间。

凭什么相信这些数字

高难度但不可靠的 benchmark 没有意义。题目本身、参考结果和评分方法都可信，分数才有意义。

ASI-Bench 的每个任务都经过四个阶段构建：有来源依据的科研问题收集、领域专家筛选与任务工程化、AI 辅助审计加四轮人工审查、沙箱端到端执行验证。

四眼原则、双人复核制（Four Eyes Principle/Four-Eyes Check）

第一轮，每个任务至少分配给两名非作者 reviewer 独立审查。第二轮重新分配 reviewer，检查上一轮的修改是否落实。第三轮重点做 B1-B4 的 agent trajectory 分析。第四轮优先由同领域 reviewer 检查，再加一轮 Claude Code scan。

AI 审计不只查文字。它检查科学逻辑、prompt 层级、参考文件、评分代码、信息泄漏和 agent 轨迹，重点识别目标与 scorer 不一致、隐藏信息泄漏、硬编码答案和非预期捷径。

每个任务还要通过沙箱端到端执行：环境检查、reference solution 自评、受限工具运行、matched instances 和 controlled random seeds。reviewer 继续查结果文件、日志和中间轨迹，发现 runtime failure 或评分不一致就返修。

做对科学问题，才能拿高分

Richards-Topmodel 水文模型任务，最能说明团队的工作方式。

任务构建过程中，团队发现 generic baseline 拿到了过高分数，评分 rubric 没有抓住核心科学机制，模型不需要真正理解水文过程就能得分。这是不能接受的。

于是团队重新调整了权重、单位和边界条件：调整后，generic baseline 降到 11.3-17.0，正确方法拿到 89.5-100，reference 拿到 100。分数分布回到了它应有的样子。

一个 task 的构建，不只是写 prompt。反复检查科学机制、评分逻辑和真实模型行为，直到做对科学问题与拿到高分真正一致，这是团队对每一个任务的标准。

ASI-Bench 适合谁

模型团队：

如果你做了一个新的基础模型或推理模型，除了想在已有 benchmark 上把分数提高几个百分点，还想证明自己真的更聪明 —— 来跑 ASI-Bench。尤其是在 B3 低信息条件下涨分，比在 B1 涨分更能说明智能层面的进步。

AI Scientist/AI for Science 方向的开发者：

如果你做了一个 AI Scientist 系统或研究 agent，想知道它离开完整人类指导后还能不能把研究做下去，来跑 ASI-Bench。四层梯度能告诉你问题出在哪：B1 到 B2 掉得多，说明知道方法名但实现不出来；B2 到 B3 掉得多，说明能实现给定方法但不会自己选方法。

Agent 框架开发者：

如果你想比较不同模型或不同 agent 架构 —— 同一个模型搭不同 harness，或者不同模型搭同一个 framework，ASI-Bench 的项目级任务比短任务更有区分度。

现在分数还很低，benchmark 远未饱和。任何显著提升，都是系统在更高阶智能能力上真正进步的证明。如果你认为自己的模型真的更聪明了 —— 来 ASI-Bench 上证明它。

来自社区，也需要社区：你将定义 ASI 的未来

ASI-Bench 的第一版 60 道题，来自多个学科领域研究者的贡献 —— 清华大学、MIT、CMU、中科大、波士顿大学、伊利诺伊大学香槟分校、昆士兰大学、Flatiron Institute、Microsoft Research 等机构的研究者参与了任务构建和审查。

衡量 Superintelligence 的标准，不可能由一个团队单独定义。

团队希望更多研究者贡献自己领域真正有价值、足够困难的任务。你可以通过以下方式参与：

• 提交课题想法：你所在领域里真正困难、有研究价值、适合检验 AI 能力的问题

• 构建完整任务：数据、环境、输入输出、参考结果和运行方式

• 设计评分 Rubrics：什么样的结果算完成，关键步骤是什么，怎么计分

• 审查与反馈：发现已有任务的问题，提出修正建议

• 提交运行结果：用自己的模型和 Agent 跑分，提交可验证的结果

当未来的 ASI 系统真正具备独立开展科学研究的能力时，评估这种能力的标准将由我们今天共同定义。让下一代 AI 面对的不只是人类已经写下答案的问题，而是人类真正希望它帮助解决的问题。

ASI-Bench 是通往超越人类智能上限之路上的第一把刻度清晰的尺子。

天还没亮，但我们已经可以开始量了。它已经告诉我们一个初步的结论：当前 AI 离真正的自主科研还有明显的距离 —— 能执行不等于能独立，能完成指定任务不等于能自主决定研究路径。这个距离，正是接下来需要一步步缩短的。

欢迎更多团队、研究者和模型来 ASI-Bench 上跑分、提交任务、一起完善这把尺子。