AI论文中的novelty如何评价？
在人工智能（AI）领域，评价一篇论文的“新颖性”（Novelty）是至关重要的一环。它直接关系到研究的价值、潜在的影响力以及发表的可能性。与许多传统科学领域相似，AI论文的新颖性并非简单的是非题，而是一个多维度、需要深入分析的考量。以下将详细阐述如何评价AI论文的新颖性，力求全面且深入。
一、理解新颖性的核心内涵：何谓“新”？
首先，我们需要明确“新颖性”在AI研究语境下的具体含义。它并不仅仅意味着“从未有人做过”，而更多地体现在以下几个层面：
理论或概念上的新颖： 提出全新的AI模型、算法范式、学习理论、决策框架，或者对现有理论进行颠覆性的修正或拓展。这可能涉及全新的数学原理、逻辑结构或哲学思考。
方法或技术上的新颖： 引入或开发出全新的算法、优化技术、训练策略、数据处理方法、模型架构等，这些方法能够更有效地解决特定AI问题，或者开启解决新问题的可能性。
应用或领域上的新颖： 将已有的AI技术成功迁移到一个全新的应用领域，并在此过程中展现出意想不到的有效性或解决了一些该领域长期存在的难题。或者，在已知领域内，通过AI技术实现突破性的性能提升，以至于改变了该领域的现状。
问题定义或视角上的新颖： 重新定义一个长期存在的AI问题，或者从一个全新的角度去审视和分析一个已有的问题，从而导向新的研究方向和解决方案。
实验设计或评估上的新颖： 设计出更具挑战性、更具代表性或更能揭示模型内在机制的实验，或者提出一套全新的、更全面的评估指标和方法，来衡量AI模型的性能和特性。
二、评价AI论文新颖性的关键维度与考察点：
要全面评价一篇AI论文的新颖性，需要从多个角度进行审视，并深入考察论文的各个组成部分：
1. 文献综述（Related Work / Literature Review）：
深度与广度： 作者是否对相关领域的现有工作进行了充分、全面且深入的梳理？是否能准确识别出当前研究的空白（Gaps）和未解决的挑战？
定位自身研究： 作者是否清晰地阐述了他们的工作与现有工作的区别和联系？是否明确指出了自己研究的贡献在于解决了现有研究的哪些局限性？
避免“过时”的比较： 论文是否与最新的、最前沿的研究成果进行了对比，而不是仅仅与早期、陈旧的工作进行比较？
2. 提出的方法（Proposed Method / Algorithm）：
原创性： 提出的模型、算法或技术是否具有显著的原创性？是否是对现有方法的简单组合或微小调整？
逻辑严谨性： 提出的方法是否有清晰的理论基础和数学推导？是否能够逻辑自洽地解释其工作原理？
有效性： 提出的方法在解决目标问题时，是否能够带来显著的性能提升、效率改进或新的能力？这种改进是否是“工程上的妥协”还是“根本性的突破”？
通用性与可扩展性： 提出的方法是否具有一定的通用性，可以推广到其他相关问题或任务？是否具有良好的可扩展性，能够应对更大规模的数据或更复杂的场景？
3. 实验设计与结果（Experiments and Results）：
数据集的选择： 使用的数据集是否具有代表性？是否是行业公认的标准数据集，还是作者自建的新数据集？如果是新数据集，其构建的合理性和规模如何？
基线模型（Baselines）： 对比的基线模型是否是当前领域内的最先进（Stateoftheart, SOTA）模型？是否选择了足够多且具有代表性的基线模型？
评估指标： 使用的评估指标是否能够准确、全面地反映模型的性能？是否考虑了多种维度（如准确率、鲁棒性、效率、可解释性等）？
实验的复现性： 作者是否提供了足够的实验细节，使得其他研究者能够复现其结果？这通常包括模型架构、超参数设置、训练过程等。
结果的分析： 对实验结果的分析是否深入？是否能够解释为什么提出的方法会取得这样的结果？是否有消融实验（Ablation Studies）来证明各个组件的有效性？
统计显著性： 实验结果的优势是否具有统计显著性，而不是偶然的波动？
4. 理论贡献（Theoretical Contributions）：
新理论的提出： 是否提出了全新的AI理论模型、学习范式或优化理论？
理论分析： 是否对模型的收敛性、泛化能力、复杂度等方面进行了深入的理论分析？
概念上的创新： 是否引入了全新的概念或术语，并对其进行了清晰的定义和阐述，为该领域的研究提供新的视角？
5. 应用价值与潜在影响（Application Value and Potential Impact）：
解决实际问题： 提出的方法是否能够有效解决现实世界中的重要AI问题？
性能突破： 是否在某个任务上取得了显著的性能突破，从而可能改变该领域的现状？
启发性： 提出的方法或思想是否能够启发其他研究者，开辟新的研究方向？
伦理与社会影响： （虽然不直接是新颖性，但有时会与新颖性相关联）是否考虑了AI技术可能带来的伦理和社会影响？
三、评价新颖性的注意事项和常见误区：
新颖性并非“孤立”存在： 一篇优秀的AI论文，新颖性往往与有效性（Effectiveness）和重要性（Significance）紧密结合。仅仅是“新”但没有实用价值或无法解决问题，其新颖性也难以得到认可。
避免“重新包装”： 有些论文可能只是将已有的技术进行简单的“包装”或“命名”，换个说法，而实质性的创新并不显著。
区分“工程创新”与“科学创新”： 提升模型性能的工程优化（如调参、更换激活函数）虽然重要，但若没有深层的理论或方法论创新，其新颖性可能不如提出全新模型架构或学习机制。
注意“增量式”进步： AI研究中，很多时候是基于前人工作的“增量式”进步。评价新颖性时，要区分是“微小的增量”还是“显著的飞跃”。“微小的增量”如果能解决一个长期存在的难题，其新颖性依然很高。
审稿人的角色： 最终对新颖性的判断，很大程度上取决于领域内专家的评审。他们通过阅读大量文献，对该领域的发展趋势和前沿有深入的了解，能够更准确地判断一篇论文的新颖程度。
四、如何展现论文的新颖性：
在撰写AI论文时，清晰、有力地展现新颖性是至关重要的。这包括：
在引言（Introduction）中清晰阐述研究动机和要解决的问题。
在文献综述（Related Work）中明确指出当前研究的局限性和本研究的独特性。
在提出的方法（Proposed Method）部分详细描述创新的细节和原理。
在实验结果（Results）部分通过实验数据和深入分析来证明方法的有效性，并与最先进的方法进行对比。
在讨论（Discussion）和结论（Conclusion）部分再次强调研究的贡献和新颖之处。
总而言之，评价AI论文的新颖性是一个系统性的过程，需要结合理论、方法、实验和应用等多个维度进行综合考察。它要求研究者不仅要有深厚的专业知识，更要具备敏锐的洞察力，能够发现前沿的机遇，并提出具有原创性和影响力的解决方案。
一、理解新颖性的核心内涵：何谓“新”？
首先，我们需要明确“新颖性”在AI研究语境下的具体含义。它并不仅仅意味着“从未有人做过”，而更多地体现在以下几个层面：
理论或概念上的新颖： 提出全新的AI模型、算法范式、学习理论、决策框架，或者对现有理论进行颠覆性的修正或拓展。这可能涉及全新的数学原理、逻辑结构或哲学思考。
方法或技术上的新颖： 引入或开发出全新的算法、优化技术、训练策略、数据处理方法、模型架构等，这些方法能够更有效地解决特定AI问题，或者开启解决新问题的可能性。
应用或领域上的新颖： 将已有的AI技术成功迁移到一个全新的应用领域，并在此过程中展现出意想不到的有效性或解决了一些该领域长期存在的难题。或者，在已知领域内，通过AI技术实现突破性的性能提升，以至于改变了该领域的现状。
问题定义或视角上的新颖： 重新定义一个长期存在的AI问题，或者从一个全新的角度去审视和分析一个已有的问题，从而导向新的研究方向和解决方案。
实验设计或评估上的新颖： 设计出更具挑战性、更具代表性或更能揭示模型内在机制的实验，或者提出一套全新的、更全面的评估指标和方法，来衡量AI模型的性能和特性。
二、评价AI论文新颖性的关键维度与考察点：
要全面评价一篇AI论文的新颖性，需要从多个角度进行审视，并深入考察论文的各个组成部分：
1. 文献综述（Related Work / Literature Review）：
深度与广度： 作者是否对相关领域的现有工作进行了充分、全面且深入的梳理？是否能准确识别出当前研究的空白（Gaps）和未解决的挑战？
定位自身研究： 作者是否清晰地阐述了他们的工作与现有工作的区别和联系？是否明确指出了自己研究的贡献在于解决了现有研究的哪些局限性？
避免“过时”的比较： 论文是否与最新的、最前沿的研究成果进行了对比，而不是仅仅与早期、陈旧的工作进行比较？
2. 提出的方法（Proposed Method / Algorithm）：
原创性： 提出的模型、算法或技术是否具有显著的原创性？是否是对现有方法的简单组合或微小调整？
逻辑严谨性： 提出的方法是否有清晰的理论基础和数学推导？是否能够逻辑自洽地解释其工作原理？
有效性： 提出的方法在解决目标问题时，是否能够带来显著的性能提升、效率改进或新的能力？这种改进是否是“工程上的妥协”还是“根本性的突破”？
通用性与可扩展性： 提出的方法是否具有一定的通用性，可以推广到其他相关问题或任务？是否具有良好的可扩展性，能够应对更大规模的数据或更复杂的场景？
3. 实验设计与结果（Experiments and Results）：
数据集的选择： 使用的数据集是否具有代表性？是否是行业公认的标准数据集，还是作者自建的新数据集？如果是新数据集，其构建的合理性和规模如何？
基线模型（Baselines）： 对比的基线模型是否是当前领域内的最先进（Stateoftheart, SOTA）模型？是否选择了足够多且具有代表性的基线模型？
评估指标： 使用的评估指标是否能够准确、全面地反映模型的性能？是否考虑了多种维度（如准确率、鲁棒性、效率、可解释性等）？
实验的复现性： 作者是否提供了足够的实验细节，使得其他研究者能够复现其结果？这通常包括模型架构、超参数设置、训练过程等。
结果的分析： 对实验结果的分析是否深入？是否能够解释为什么提出的方法会取得这样的结果？是否有消融实验（Ablation Studies）来证明各个组件的有效性？
统计显著性： 实验结果的优势是否具有统计显著性，而不是偶然的波动？
4. 理论贡献（Theoretical Contributions）：
新理论的提出： 是否提出了全新的AI理论模型、学习范式或优化理论？
理论分析： 是否对模型的收敛性、泛化能力、复杂度等方面进行了深入的理论分析？
概念上的创新： 是否引入了全新的概念或术语，并对其进行了清晰的定义和阐述，为该领域的研究提供新的视角？
5. 应用价值与潜在影响（Application Value and Potential Impact）：
解决实际问题： 提出的方法是否能够有效解决现实世界中的重要AI问题？
性能突破： 是否在某个任务上取得了显著的性能突破，从而可能改变该领域的现状？
启发性： 提出的方法或思想是否能够启发其他研究者，开辟新的研究方向？
伦理与社会影响： （虽然不直接是新颖性，但有时会与新颖性相关联）是否考虑了AI技术可能带来的伦理和社会影响？
三、评价新颖性的注意事项和常见误区：
新颖性并非“孤立”存在： 一篇优秀的AI论文，新颖性往往与有效性（Effectiveness）和重要性（Significance）紧密结合。仅仅是“新”但没有实用价值或无法解决问题，其新颖性也难以得到认可。
避免“重新包装”： 有些论文可能只是将已有的技术进行简单的“包装”或“命名”，换个说法，而实质性的创新并不显著。
区分“工程创新”与“科学创新”： 提升模型性能的工程优化（如调参、更换激活函数）虽然重要，但若没有深层的理论或方法论创新，其新颖性可能不如提出全新模型架构或学习机制。
注意“增量式”进步： AI研究中，很多时候是基于前人工作的“增量式”进步。评价新颖性时，要区分是“微小的增量”还是“显著的飞跃”。“微小的增量”如果能解决一个长期存在的难题，其新颖性依然很高。
审稿人的角色： 最终对新颖性的判断，很大程度上取决于领域内专家的评审。他们通过阅读大量文献，对该领域的发展趋势和前沿有深入的了解，能够更准确地判断一篇论文的新颖程度。
四、如何展现论文的新颖性：
在撰写AI论文时，清晰、有力地展现新颖性是至关重要的。这包括：
在引言（Introduction）中清晰阐述研究动机和要解决的问题。
在文献综述（Related Work）中明确指出当前研究的局限性和本研究的独特性。
在提出的方法（Proposed Method）部分详细描述创新的细节和原理。
在实验结果（Results）部分通过实验数据和深入分析来证明方法的有效性，并与最先进的方法进行对比。
在讨论（Discussion）和结论（Conclusion）部分再次强调研究的贡献和新颖之处。
总而言之，评价AI论文的新颖性是一个系统性的过程，需要结合理论、方法、实验和应用等多个维度进行综合考察。它要求研究者不仅要有深厚的专业知识，更要具备敏锐的洞察力，能够发现前沿的机遇，并提出具有原创性和影响力的解决方案。
网友意见
提出了一个新的方法，研究了一个新的问题，一个新的数据集都很明显算是有novelty的。当然也存在很多有争议的情况，就看怎么定义novelty了。我觉得只要是扩充了科学认知的边界，而且扩充的内容是有价值的 (可千万别往里面扔垃圾)，就算有novelty。比如以下几个常见的情况：
- 很多文章其实没啥新的方法，但是却提供了一个很好的看问题的角度和insight，这些文章其实是有novelty的。比如一些挖坑的文章，举个例子Knowledge Distillation （其实我一直觉得Hinton老爷子是很能挖坑的）, 这个概念非常通俗易懂，简单直接，而且启发了很多后续工作。但是你要说他的方法有多novel也不见得，比如这篇微软的文章 比KD还要早发表，也使用了类似的方法。Hinton的文章的novelty不在于方法有多新，而是提供了一个很新很intuitive的看问题的视角，也对大家比较关心的问题做了很多有价值的分析。
- 最常见的被说没有novelty的文章就是对已有的方法做某种改进。这种改进通常需要作者来justify为什么要这么设计算法，可能需要一些直观的例子和解释。而且要做出好的实验或者理论结果来支持文章的claim。虽然很多时候乍一看这个文章也没改多少东西，但是并不是就没有novelty没有价值了。很多重要的文章也是一步步的累积才有了爆发式的进步。举个例子NLP里的transformer model看着比传统的RNN改进了很多。但实际上也是通过RNN，RNN加attention，中间又有很多文章在一步步改进attention的结构(比如DeepAtt)，最后凭借不断地积累才有了transformer这样的突破。
- 还有一种搬砖的文章，比如把CV的东西往NLP搬，把NLP的东西往Graph搬。搬砖本身不是啥大问题，但是你得搬得好才行。得做出令人信服的实验结果证明你这么搬是有意义的，很多时候也要配合一些定量的实验来分析证明你为什么要这么搬。只要搬得好，能给新的领域提供一些新的知识或者insight，也是有novelty的。不过从A往B搬的时候，B其实跟A没啥差别，这么搬就没啥意义。比如BERT证明了在GLUE上能达到SOTA，你说我再找了个文本分类的任务说用一下BERT就能提升，显然这个文章没有啥意义，除非你能证明你的分类任务是多么的与众不同。但是把BERT稍微adapt一下做比如dialogue （举个例子），能show出来有用，我觉得是有novelty的。因为dialogue这个问题本身足够重要，而且怎么能把BERT在dialogue下运用好也是值得讨论的。
- 再就是工程上的创新也是创新。比如这篇Scaling NMT的文章，我一直非常喜欢。方法上没有任何的不同，就是把最简单的baseline做到了极致，设置了一个很强的baseline。只要工程上做得足够好，我觉得也是有novelty的。
最后再说一点最近审paper的感受，很多reviewer上来就喷说没有novelty，也不仔细看文章就看个大概，直接给个reject，真的是太有ego了。比如一个做CV的reviewer审一篇NLP的paper，上来就说你这个就是用了我当年的一篇xxx paper 还不cite我，没有novelty直接clear reject。首先做NLP的人不知道一些CV的literature很正常，何况也不是什么特别出名的paper。而且方法也不完全一样。就算是topic比较接近，但是NLP本身也是足够重要的领域，再在NLP上study一遍也是有他的novelty的。在自己的标准下随便说文章novelty不够，随手给个reject是很不合理的。
马普所的大佬 Michael J. Black 写了一篇 Novelty in Science，副标题叫 A guide for reviewers，我觉得对于作者和审稿人对于 Novelty 的理解都是很有帮助的。
他提到：
I see reviewers regularly mistake complexity, difficulty, and technicality for novelty.
审稿意见中的 Novelty，往往和方法/模型的复杂度、难度以及技术性贡献混淆在一起，一个更准确的描述或许是 Beauty，一幅画作即使所使用的的技艺很简单，但依旧能给人带来美的体验，（AI) Paper 也是如此。
作者进一步结合自己的经历了阐述了这几个方面：
- Novelty 和 Complexity：
我们经常会收到这样的评审建议:
The idea is very simple. It just changes one term in the loss and everything else is the same as prior work. （这个想法很简单，你只是改了 loss 函数的一项，其他网络结构都和之前的工作是一样的 )
Michael 指出，如果之前没有人想到要去修改 loss ，那实际上这就是 Novel 的，确保讲清楚修改 Loss 的动机并且阐述清楚 formulate 出 loss term 的过程，而不是在你的模型中添加花里胡哨的模块以期审稿人会因此就觉得你的工作变得 Novel 了。
- Novelty 和 Difficulty
被顶会录取是困难的，所以审稿人会隐约地把 idea 的难度和 Novelty 画上等号，但是:
Formulating a simple idea means stripping away the unnecessary to reveal the core of something.
简单的 idea 可能是 important，但也可能是 trivial 的，这就是 reviewer 经常搞混的地方。一个判断的标准是，如果审稿的时候发现一个简单的 idea 能够比 sota 还好，那么可能其实它并不 trivial，需要仔细再审阅。
- Novelty 和 Surprise
一个 novel 的 idea 和一个让人感到 surprise 的 idea 似乎是高度相关的，但是，surprise 是一个稍纵即逝的感受，我们经常会收到这样的 comment：
The idea is obvious because the authors just combined two well known ideas.
如果一个 idea 是显然的，那么显然它就不是 novel 的。但是作为 reviewer，我们需要在这个 idea 被呈现到你面前之前来判断它的 Novelty。在这种情况下，想到这个 idea 本身就是一种 novelty，或许后视镜来看觉得很直观和显然，但这并不能削弱 novelty。
- Novelty 和 Technical Novelty
技术上的创新也是审稿人容易混淆的地方，一个数据集 paper 能够评估之前数据集无法评价的模型能力，那么即使创造数据集的方法是一样的（例如人工标注），那也同样是 Novel 的。
- Novelty 和 Usefulness
新颖的想法并不一定有用，例如这样的 comment:
The authors describe a new method but I don't know why anyone needs this.
做出这样的评判的审稿人应该非常小心，因为这样的判断是很局限的。
最后，作者说，在灵关闪现中瞥见一个新的角度来思考问题（new idea）是很令人激动的体验，像是第一个登上山峰的人，而最后呈现的 Paper 是把这样的一个 idea 给落到代码、实验以及文本上的，那灵光一现的美好的火光也许以及变得非常昏暗了。在做 reviewer 的时候，也请大家想象一下火光之前的黑暗再落笔。
另外附上李沐老师对这篇 Blog 的解读视频：
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