用 AI 审查科学论文，DeSci + AI 双属性加持的 YesNoError 有何实力？

撰文：深潮 TechFlow

明天，市场期待许久的 $BIO 就要正式上线了。作为 Binance 亲自加持的 DeSci 板块项目，市场纷纷猜测 $BIO 的上线会不会带动 DeSci 板块的链上狂牛并分走一些 AI 板块的流动性。

不过 AI 和 Decsi 板块一定是竞争关系吗？非也。最近讨论声较大的 Solana 链上项目 YesNoError 就走出一条将 DeSci 与 AI 相融合的道路，通过 AI 技术来审查和发现科研论文中的错误。

其代币 $YNE 在 12 月 20 日上线当天就速通 6000 万美元市值，而后也被推特知名 KOL Andrew Kang （下文简称 AK）一奶再奶，当前市值在 5000 万美元左右。

AI 审查科学论文，真的有必要？

如果你还不了解 YesNoError 的实用性在何处，YesNoError 团队成员 Ben Parr 的一则阐述性推文用实例说明对科学论文中错误信息审查的必要性：

2024 年 10 月，一篇研究论文声称黑色塑料厨具含有毒素，这个消息迅速在媒体上传播开来。《大西洋月刊》甚至发表了题为"扔掉你的黑色塑料厨具"的文章，引发公众恐慌。连 Ben Parr 本人也开始清理自己的厨具。然而，McGill 大学科学与社会办公室主任 Joe Schwartz 发现了这项研究中存在一个重要的数学错误——一个简单的乘法错误导致报告的毒性水平比实际水平高出 10 倍。这个案例表明，即使是看似权威的研究也可能存在重大错误，而这些错误往往会对普通人的生活造成实质性的影响。

而如果用 AI 技术来对研究论文进行审查，可以最大程度的避免这些数值计算方面低级的错误。YesNoError 正是基于此种需求诞生。

YesNoError 由 Matt Schlicht 创建，使用 OpenAI 的 o1 模型作为技术基础。项目运作方式很直接：团队使用 AI 来审查研究论文，然后将发现的问题在他们的网站 yesnoerror.com 和 官方推特 上公开发布。

通过这种透明的运作方式让科学界和公众都能及时了解到重要研究中可能存在的问题。虽然项目才刚刚起步没多久，但已经取得了一些显著的成果，发现了若干研究中的错误。

而代币 $YNE 也被赋予实用用例，持有者可以花费 $YNE 使用 YesNoError AI 对自己的论文优先审核。

截至目前，YesNoError AI 已经审核 2219 篇论文，并确实发现了不少论文中的错误。

认可 or 质疑，市场上的一些声音

AK 看好，发文狂奶

在 $YNE 代币上线当天，一直看好 DeSci 的 AK 就表示了对 YesNoError 项目的赞赏。

AK 表示「YesNoError 的核心价值在于加密货币 x AI x DeSci 的真正落地。」

YesNoError 利用了加密货币生态的特点，在这个特殊的环境中，资本不需要传统意义上的投资回报。只要你能够吸引足够的关注度，就能获得充足的资金支持。（即注意力经济，有人关注就会有人购买代币。）

同时 YesNoError 也为加密货币找到了一个很好的应用方向。在合适的场景下，代币不再是纯空气，而确实能够支持那些传统商业模式难以维持的公共产品。

或许是因为实在看好（或者持仓不少？），12 月 31 日 AK 再次发文介绍并从数据角度称赞 YesNoError 存在的必要性与实用性。

AK 称，YesNoError 有能力审核全球科学文献库中超过 9000 万篇论文中的错误，只需要几周或数月就能完成。如果换算为人工审核则需要数万年，即便组建一个 5000 人的博士团队，也需要近十年时间（而且在这十年间都无法跟上新论文的发表速度），并且保守估计需要 54 亿美元。

而通过优化后的 AI 模型只需要约 3000 万美元（每篇论文 0.3 美元）就能完成更准确、更标准化的审核工作——成本不到人工方式的 1%。

如果是在传统科学领域，筹集 3000 万美元也是一个不小的工程，但显然放在加密，这就容易许多。（虽然包含许多投机炒作的因素，但仅十天 $YNE 的市值就已经 5000 万美元。 ）

目前，该 AI 代理已经审核了 1700 多篇论文，发现错误率在 3-4% 左右。而之后通过不断优化，其处理速度还将进一步提升。在 9000 万篇论文中，很可能存在许多重要论文含有重大错误，而纠正这些错误将对世界产生实质性的积极影响。

BIO Protocol 官方账号也同样认同 AK 的看法：

是伪需求吗？看看不同的声音

在看好的声音之外，也有人对 YesNoError 的真实需求性产生质疑。

Multicoin Capital 的联合创始人 Kyle Samani 就在 AK 的这篇奶文下提出反对意见：

Kyle 认为根据二八原则，只有少数论文真正重要，而这些重要的论文因为受到充分关注，不太可能存在已知错误。

然而 Andrew Kang 用数据予以反驳。他指出，即便按照 Kyle 的逻辑，在 9000 万篇论文中，假设只有 5% 是重要的，那也有 450 万篇重要论文。就算这些重要论文中只有 0.1% 的错误率，依然意味着有 4500 篇重要论文存在需要纠正的错误。而前文提到的"黑色铲子研究"案例，就充分说明了即便是影响重大的论文也可能存在错误，对社会产生一定的影响。

小结

AI 审核论文这事其实也不算新鲜，从 ChatGPT 刚问世时就已经有许多 AI 审核论文的用例。而放在加密领域来看，YesNoError 的出现可能在解决科学论文错误问题的同时，对加密货币在炒作之外的用例也有一些真正的落地发展（当然现在可能仍处于项目的初期，部分价值仍取决于市场的炒作热情）。

而聊回市场行为，虽然市场上许多看好的行为可以用“屁股决定脑袋”来总结，但如果项目真正可行，并在投机炒作之外有着落地且实用的价值，那么这种“站着把钱赚了”的行为想必也会受市场认可。

具体 YesNoError 后续发展如何，还需要看项目方在市场炒作风头过去后，持续走下去的决心。我们保持关注。

希望造福世界的项目越来越多。

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