来源：DeepTech深科技
近年来，大语言模型（LLM）智能体的快速发展极大地推动了科研自动化的进程，但同时也引发了重要的伦理与安全问题。为了应对这些挑战，美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校（UIUC，University of Illinois Urbana-Champaign）的助理教授尤佳轩团队提出了 SafeScientist——一种专为提升 AI 科学家的安全性而设计的人工智能科研框架。
SafeScientist 能够主动拒绝不符合伦理或高风险的科研任务，并在整个研究流程中严格实现全面的安全监督，该框架集成了多层防御机制。
与 SafeScientist 相配套，该研究还提出了 SciSafetyBench——一个专为科研场景设计的 AI 安全性评测基准。该基准涵盖 6 个科学领域的 240 个高风险科研任务，配合 30 个专用科研工具以及 120 个与工具使用相关的风险任务，可系统评估 AI 科学家的安全表现。大量实验结果表明，相较于传统的 AI 科研框架，SafeScientist 在不降低科研成果质量的前提下，整体安全性能提升约 35%。
目前相关论文以《SafeScientist：面向风险感知的大语言模型科研发现框架》（SafeScientist: Toward Risk-Aware Scientific Discoveries by LLM Agents）为题发表在自然语言处理领域顶会 EMNLP（Empirical Methods in Natural Language Processing）上 [1]。UIUC 朱昆仑博士是第一作者，尤佳轩担任通信作者。
图丨相关论文（来源：
arXiv
）SafeScientist 从用户的指令开始，系统首先分析任务的科学领域。基于这一初步分析，框架会激活一组合适的专家智能体集合（包括特定领域研究员、通用型综述撰写者以及实验规划者），以协作的形式展开小组讨论。
这些代理会共同生成并反复优化科研思路。一旦确定了具有潜力的研究想法，系统将调用相关的科学工具与检索模块（例如网页搜索、学术文献搜索、领域特定的仿真工具等），来收集必要的信息、执行模拟并分析结果。最后，通过专门的写作与润色模块，将所得研究成果整合为一篇结构清晰、引用充分、高质量的科研论文草稿。
图｜SafeScientist 架构（来源：
arXiv
）为确保科研自动化过程的安全与合规，SafeScientist 集成了多层轻量级但高效的安全防护机制。这些防御组件包括：提示监控模块（Prompt Monitor）、智能体协作监控模块（Agent Collaboration Monitor）、工具使用监控模块（Tool-Use Monitor），以及论文伦理审查模块（Paper Ethic Reviewer），共同保障整个科学探索流程的安全。
首先，提示监控模块利用了 LLaMA-Guard-3-8B 评估用户提示要求的意图和相关风险，并生成安全标签。其次，结构分析器 SafeChecker 扫描提示以查找已知的攻击模式，例如越狱尝试（jail break）或角色扮演（role play）漏洞利用。SafeScientist 会拒绝被 LLaMA-Guard 或 SafeChecker 标记有风险的提示，从而确保威胁检测的全面性。
在多智能体交互阶段，智能体协作监控（Agent Collaboration Monitor）则实时监督讨论过程，并在发现潜在恶意影响时主动进行伦理干预和修正。工具使用监控（Tool-Use Monitor）用于监控 AI 对科研工具的使用行为。借助内置的领域知识与工具操作规范，监测器可有效识别对模拟科研工具的不安全使用行为，防止误用或在实验层面产生潜在风险。
图｜SciSafetyBench（来源：
arXiv
）该研究的另一个创新是提出了 SciSafetyBench——一个用于评估模型的安全意识的多学科基准测试。 该基准测试收集了六个科学领域的科学任务：物理学、化学、生物学、材料科学、信息科学和医学，总共涵盖 240 个科研任务。
这些高风险任务是由研究员们利用 GPT-3、GPT-4.5 和 Gemini-2.5-pro 的深度研究功能生成，并经过人工严格审核。研究团队还创建了一个安全科学工具数据集，包含了 30 种横跨六个学科的常用实验工具，并最终生成了 120 个实验范例，用来评估 AI 科学家安全使用工具的能力。
研究员使用 SciSafetyBench 评估了 SafeScientist 的表现，并与其他已有的 AI 科学家 Agent Laboratory 和 Sakana AI Scientist 进行了比较。实验评估的指标包括“质量”“清晰度”“表达”“贡献”和“总体评估”。大量实验结果表明，SafeScientist 相较于传统的 AI 科研框架，在不降低科研成果质量的前提下，整体安全性能提升达 35%。
朱昆仑在接受 DeepTech 采访时表示，本次研究的核心目标，是倡导在未来的 AI 科学研究中，引入系统化、可验证的安全检测机制，并建立符合科研管理规范的智能安全框架。
他认为，未来的 AI 科学家在科研流程的各个环节——从选题、实验设计到成果发布——都应具备类似的安全性设计与验证机制。在成果发表之前，AI 科学系统应经过完整的安全检验流程。他希望 SafeScientist 能成为这一体系的基础范式，为未来 AI 科研的安全评估提供参考标准。
参考资料：
1.EMNLP 2025 Main. K. Zhu, J. Zhang, Z. Qi, N. Shang, Z. Liu, P. Han, Y. Su, H. Yu, J. You.“SafeScientist: Toward Risk-Aware Scientific Discoveries by LLM Agents.” arXiv :2505.23559, 2025.
运营/排版：何晨龙
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