我们能否信任 LLM 判断研究想法的新颖性
AI2 发布 Old Ideas, Novel Problems 基准,结果显示 LLM 在评估研究想法新颖性方面远非可靠。对六个 LLM 评判者而言,评估设置的小变化会导致对相同想法的判断显著不同。在一项实验中,提示中仅改变几个词就使识别哪个想法更新的准确率偏移超过 50 个百分点。
生成研究想法只是自动化科学发现挑战的一部分。判断想法是否新颖通常交给另一个 LLM。新的基准结果表明新颖性评估本身不可靠。
- 测试了 GPT-5.1、GPT-5.2、GPT-5.4、Claude Sonnet 4.5、Claude Opus 4.5 和 Claude Opus 4.6
- 提示微小修改导致判断差异超过 50 个百分点
- 检索和额外上下文也会影响结果
- LLM 难以区分新颖方向和重新包装现有工作
- 基准聚焦于科学发现中的新颖性判断