论文投Nature先问问GPT-4！斯坦福实测5000篇，一半意见跟人类评审没差别

他们丢给GPT-4数千篇来自Nature、ICLR等顶会的文章，让它生成评审意见（包括修改建议啥的），然后与人类给的意见进行比较。

GPT-4有能力做论文评审吗？

来自斯坦福等大学的研究人员还真测试了一把。

他们丢给GPT-4数千篇来自Nature、ICLR等顶会的文章，让它生成评审意见（包括修改建议啥的），然后与人类给的意见进行比较。

结果发现：

GPT-4提出的超50%观点与至少一名人类评审员一致；

以及超过82.4%的作者都发现GPT-4给的意见很有帮助。

那么，这项研究究竟能给我们带来何种启示？

结论是：

高质量的人类反馈仍然不可替代；但GPT-4可以帮助作者在正式同行评审前改进初稿。

具体来看。

实测GPT-4论文评审水平

为了证明GPT-4的潜力，研究人员首先用GPT-4创建了一个自动pipeline。

它可以解析一整篇PDF格式的论文，提取标题、摘要、图表、表格标题等内容来构建提示语。

然后让GPT-4提供评审意见。

其中，意见和各顶会的标准一样，共包含四个部分：

研究的重要性和新颖性、可以被接受的潜在原因或被拒绝的理由以及改进建议。

具体实验从两方面展开。

首先是定量实验：

读已有论文，生成反馈，然后与真实人类观点系统地比较出重叠部分。

在此，团队从Nature正刊和各大子刊挑选了3096篇文章，从ICLR机器学习会议（包含去年和今年）挑选了1709篇，共计4805篇。

其中，Nature论文共涉及8745条人类评审意见；ICLR会议涉及6506条。

GPT-4给出意见之后，pipeline就在match环节分别提取人类和GPT-4的论点，然后进行语义文本匹配，找到重叠的论点，以此来衡量GPT-4意见的有效性和可靠度。

结果是：

1、GPT-4意见与人类评审员真实意见显著重叠

整体来看，在Nature论文中，GPT-4有57.55%的意见与至少一位人类评审员一致；在ICLR中，这个数字则高达77.18%。

再进一步仔细比较GPT-4与每一位评审员的意见之后，团队又发现：

GPT-4在Nature论文上和人类评审员的重叠率下降为30.85%，在ICLR上降为39.23%。

但这与两位人类审稿人之间的重叠率相当：

人类在Nature论文上的平均重叠率为28.58%；在ICLR上为35.25%。

此外，他们还通过分析论文的等级水平（oral、spotlight、或是直接被拒绝的）发现：

对于水平较弱的论文来说，GPT-4和人类审稿人之间的重叠率更高，可以从上面的30%多升到近50%。

这说明，GPT-4对水平较差的论文的鉴别能力很高。

2、GPT-4可以给出非通用反馈

所谓非通用反馈，即GPT-4不会给出一个适用于多篇论文的通用评审意见。

在此，作者们衡量了一个“成对重叠率”的指标，结果发现它在Nature和ICLR上都显著降低到了0.43%和3.91%。

这说明GPT-4是有针对性的。

3、能够在重大、普遍问题上和人类观点一致

一般来说，人类反馈中较先出现的意见以及多个评审员都提及的意见，最可能代表重要、普遍的问题。

在此，团队也发现，LLM更有可能识别出多个评审员一致认可的常见问题或缺陷。

也就是说，GPT-4在大面上是过得去的。

4、GPT-4给的意见更强调一些与人类不同的方面

研究发现，GPT-4评论研究本身含义的频率是人类的7.27倍，评论研究新颖性的可能性是人类的10.69倍。

以及GPT-4和人类都经常建议进行额外的实验，但人类更关注于消融实验，GPT-4更建议在更多数据集上试试。

定量实验之外是用户研究。

在此共包括308名来自不同机构的AI和计算生物学领域的研究员，他们都在本次研究中上传了各自的论文给GPT-4进行评审。

研究团队收集了他们对GPT-4评审意见的真实反馈。

总体而言，超过一半（57.4%）的参与者认为GPT-4生成的反馈很有帮助，包括给到一些人类想不到的点。

以及82.4%的调查者认为它比至少一些人类评审员的反馈更有益。

此外，还有超过一半的人（50.5%）表示，愿意进一步使用GPT-4等大模型来改进论文。

其中一人表示，只需要5分钟GPT-4就给出了结果，这个反馈速度真的非常快，对研究人员改善论文很有帮助。

当然，作者指出：

GPT-4也有它的局限性。

最明显的是它更关注于“整体布局”，缺少特定技术领域（例如模型架构）的深度建议。

所以，如作者最后总结：

人类评审员的高质量反馈还是不可或缺，但大家可以在正式评审前拿它试试水，弥补遗漏实验和构建等方面的细节。

当然，他们也提醒：

正式评审中，审稿人应该还是独立参与，不依赖任何LLM。

一作都是华人

本研究一作共三位，都是华人，都来自斯坦福大学计算机科学学院。

他们分别是：

梁伟欣，该校博士生，也是斯坦福AI实验室（SAIL）成员。他硕士毕业于斯坦福电气工程专业，本科毕业于浙江大学计算机科学。Yuhui Zhang，同博士生在读，研究方向为多模态AI系统。清华本科毕业，斯坦福硕士毕业。曹瀚成，该校五年级博士在读，辅修管理科学与工程，同时加入了斯坦福大学NLP和HCI小组。此前毕业于清华大学电子工程系本科。

论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.01783