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我熬秃头写的论文  ,你用ChatGPT一秒审完?这场学术丑闻  ,彻底激怒了科学家

2025-12-04 15:31:21
泉源:

猫眼影戏

作者:

刘赐贵

手机审查

  猫眼影戏记者 徐行 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3

作者 | 刘春

出品 | 网易科技

全球最顶尖的 AI 学术聚会  ,正在被 AI “攻陷”。

这听起来像个地狱笑话  ,却在现实中爆发了。最新数据显示:ICLR 2026 竟有凌驾?1.5 万份审稿意见完全由 AI 代写。

试想一下  ,你熬秃了头写出的论文  ,审稿人可能连看都没看  ,直接甩给 ChatGPT 天生了一堆“准确的空话”  ,甚至还一本正经地指责你文中基础不保存的数据有误。

一经神圣的“偕行评审”  ,现在正演酿成一场 AI 天生内容的注水游戏。

据统计  ,约 21% 的评审意见被判断为“全自动天生”  ,甚至连投稿论文自己也混入了大宗 AI “枪手”。面临这场史无前例的信任;  ,ICLR 组委会终于坐不住了  ,祭出了史上最严肃的“封杀令”。

嫌疑成真:研究者收到“诡异”评审报告

“评审意见很是啰嗦  ,全是要点  ,却要求举行非标准的统计剖析。”美国卡内基梅隆大学的 AI 研究员格雷厄姆·诺伊比格(Graham Neubig)道出了许多投稿人的疑心。社交媒体上  ,数十名学者纷纷吐槽:评审中泛起了“幻觉”引用  ,反响异常冗长且迷糊不清。

丹麦哥本哈根大学的盘算机科学家德斯蒙德·埃利奥特(Desmond Elliott)团队更遭遇了令人啼笑皆非的评审——对方竟提到论文中基础不保存的数值效果  ,并据此给出了最低分  ,让论文运气悬于“接受与拒绝”的边沿。?他的博士生直觉判断:这像是大型语言模子的“杰作”。

数据揭秘:数万份评审惊现 AI“魅影”

嫌疑需要证实。诺伊比格果真悬赏  ,很快获得了专业 AI 文本检测公司 Pangram Labs 的响应。他们对 ICLR 2026 提交的 19490 篇研究和 75800 份评审举行了大规模扫描。

效果令人震惊:

· 约 21% 的偕行评审(15,899 份)被判断为完全由 AI 天生。

· 凌驾一半的评审含有 AI 使用的迹象。

· 甚至投稿论文自己也未能幸免:1%(199 篇)被判断为完全 AI 天生  ,9% 的投稿包括凌驾 50% 的 AI 天生文本。

“人们之前只是嫌疑  ,但没有详细证据。” Pangram 首席执行官马克斯·斯佩罗(Max Spero)体现  ,他们的剖析为此提供了确凿的数据支持。

聚会硬核回应:用 LLM 瞎搅?直接重罚。

面临大规模 AI 滥用  ,ICLR 2026 组织方迅速行动  ,并宣布了语言强硬的声明>刍岣呒断钅恐飨屠亍す锕迹˙harath Hariharan)认可  ,这是聚会首次大规模面临此问题。

·论文投稿:用 AI 不声明=直接拒稿

聚会方明确  ,大宗使用 LLM 写论文却不声明  ,将被直接拒稿。?“LLM 胡编乱造、虚构文献、逻辑掉线?将被视为违反品德准则。”聚会已启动 AI 检测工具与领域主席双轨核查  ,“抓到一个毙一个”。

·偕行评审:AI 写可以  ,内容你全责

针对评审环节  ,声明强调:用 LLM 写评审可以  ,但评审人对内容负全责。若是泛起“瞎扯、虚构引用”  ,直接记违规  ,效果可能包括评审人自己投稿的论文被直接拒稿。

·作者遇到问题评审?连忙举报。

作者若收到疑似 AI 天生的垃圾评审  ,可连忙私信举报。程序组允许将举行处置惩罚  ,坚决维护评审历程的严肃性。

·严肃处分:效果所有果真

接下来 1-2 周  ,领域主席(ACs)和高级领域主席(SACs)将严查论文与评审  ,处置惩罚效果所有果真。?聚会方体现:“我们早预判了 LLM 会搞事情  ,现在  ,是动真格的时间了。”

背后困局:评审压力与学术诚信的拉锯

这场风波也折射出 AI 学术界昌盛背后的隐忧。

· 评审负荷过重:ICLR 2026 每位评审平均需在两周内审完 5 篇论文。“这远高于已往的事情量。”

· 领域扩张太快:“已往五年  ,AI 领域呈指数级扩张  ,我们正面临评审;。”诺伊比格道出了偕行评审系统遭受的重大压力。

学者逆境:怎样应对“AI 空话”的轰炸?

一些作者因评审中的虚伪陈述已撤稿。更多人则在苦恼:怎样回应这些充满“AI 气概”的评审?

埃利奥特的履历颇具代表性:“疑似 AI 天生的评审往往包括‘大宗内容’。”其中一部分或许相关值得回应  ,但另一部分则完全“毫无意义”。在信息洪流中区分有用反响  ,成了研究者的新肩负。

这场 ICLR 的风波  ,无疑为整个学术界敲响了警钟:当 AI 变得足够智慧  ,不但能辅助研究  ,更能“污染”科研诚信的焦点环节——偕行评审时  ,我们赖以建设信任的系统  ,将怎样应对?

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