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不卡黄色网
新智元报道
编辑:倾倾
【新智元导读】ICML祭出一套猖獗的评审机制,竟成了学术界的救命稻草。连AI教父Bengio都站台支持:在信息过载的时代,我们必需学会使用「私见」来降噪。
2025年,NeurIPS的投稿洪峰突破3万大关——这比一年前直接翻了近乎一倍。
这3万篇论文组成的认知过载,足以让现存的任何人类评审系统就地宕机。
学术界的「偕行评审」系统,名存实亡。
面临这场审稿;,ICML 2026终于坐不住了。他们推出了一项极具倾覆性、甚至带有博弈论色彩的新政——作者自评级。
我们审不动了。你们自己招吧:手里这几张牌,哪张是充数的废纸,哪张是真正的王炸?
这听起来像是「让嫌疑人给自己判案」。云云猖獗的政策为什么能落地?由于它背后站着一位真正的神——Yoshua Bengio。
机制突变:从「猫鼠游戏」到「带枪投案」
ICML2026的这波操作,外貌上是在向作者索要权力,现实上是给了一块「免死金牌」。
在已往,偕行评审是一场「猫鼠游戏」。
作者是「嫌疑人」,竭尽全力把垃圾包装成金子;评审员是「侦探」,拿着显微镜找破绽。各人互不信任,且相互危险。
但现在,ICML摊牌了:「侦探不敷用了,请嫌疑人协助破案。」
你可能会问:
让作者自评?那还不全员满分?谁会认可自己写的是垃圾?
这正是博弈论最精彩的杀招:保序回归。系统不看你打的分数,它只看你的出牌顺序。
你不需要告诉系统这篇论文是9分照旧3分,你只需要告诉系统:在我投的这3篇里,A>B>C
以前,你可以把3篇平庸的5分论文全吹成9分神作,赌评审员眼瞎放水。
现在,若是你为了捞3分的烂文,硬把它排在9分神作之前,效果烂文没救成,神作的分数还被强行拉低。
为什么ICML敢这么做?由于他们手里有数据。
ICML 2023的神秘实验效果显示,作者对自己论文的排序,更能精准展望论文未来的生死。
ICML2023实验数据剖析:在差别投稿数目下,蓝色柱状图(自评级校准分)的误差显著低于红色柱状图(评审员原始分)
数据显示,作者自评排在第一位的论文,其16个月后的引用量,是末位论文的200%。
许多时间,评审员由于看不懂,把真正的神作杀掉了;而作者心里门儿清——「这篇是灌水的,那篇才是改变天下的」。
这不但是一次规则调解,这是对「偕行评审神圣性」的祛魅。
官方终于认可:在这个信息过载的时代,与其相信一个只读了你论文20分钟的生疏人,不如使用作者想「赢」的野心,指导他说出真话。
图灵奖得主「叛变」:客观已死,私见万岁
这张牌之以是能打出来,是由于桌子扑面坐着一位真正的「神」——Yoshua Bengio
在JASA的官方讨论稿中,Bengio并没有把这看作一次简朴的规则修补,他将其界说为:
机械学习与统计学的一次强力协同(PowerfulSynergy)。
差别博弈战略下的误差缩减。通过「保序机制」,均方误差的改善幅度最高达23.48%。
为什么连AI教父都「叛变」了?
在古板的科学理想国里,我们迷信「客观」。我们以为评审员是公正的法官,作者是狡诈的辩护人。
但在Bengio看来,这种洁癖在30000篇投稿的噪音眼前,不但稚子,并且低效。
Bengio及其相助者DinghuaiZhang在谈论中指出了一个极其深刻的哲学转变:
认可「噪音」统治:当评审系统因过载已退化为「随机数天生器」,盲目追求绝对客观,实质上是一种由于狂妄导致的低效。
拥抱「主观」信号:既然作者是最相识论文的人,为什么要把这个「信噪比」最高的信息源屏障掉?
因此,所谓的「私见」,只要经由统计学修正,就是最珍贵的「特征」。这不但仅是分数的博弈,更是「慢科学」的回归。
你以为Bengio只是支持一种打分算法吗?不。
作为恒久呼吁抵制「PublishorPerish(不揭晓就出局)」的领武士物,Bengio看重的是这个机制背后的「自省」功效。
他甚至在谈论中提出了更激进的「多维降维」构想:
未来的作者不应该只排「优劣」,而应该被要求在多个维度上自首:
这篇论文是新颖但粗糙的吗?
照旧严谨但老套的?
这是一种对学术急躁民俗的手艺性矫正。
看成者被迫对自己的三篇论文举行排序时,他必需在深夜里扪心自问:「岂非我真的在灌水?」
这种「强制性内省」,或许才是Bengio眼中,比筛选论文更主要的价值。
算法折叠:豪门猖獗套利,散户只配「裸奔」
若是你看到这里以为:「太好了,终于有人来整治乱打分的评审了!」
先别急着庆祝。请先看一眼你手中的筹码。
这项看似完善的「博弈论神技」,着实隐藏着一个被默许的「贫富准入门槛」。
「自评级机制」生效的条件,是你必需至少投两篇论文。
你得先有PaperA和PaperB,系统才华通过A>B的逻辑来校准分数。
若是你只投了一篇呢?对不起,系统救不了你。
你依然只能在谁人充满了AI垃圾谈论、随机打分的旧系统里裸奔。
这是一场针对「学术散户」的精准降维攻击。
凭证ICML2023的官方统计数据显示,75.5%的作者,只投了一篇论文。
这意味着那25%的「大户」,手里的多篇论文不再只是效果,而是酿成了可以相互对冲、用来校准分数的「套利筹码」。
他们可以通过精妙的排序,使用统计学算法为自己的神作穿上「防弹衣」,盖住瞎眼评审的子弹。
MSE缩减的置信区间。在99%的置信水平下,误差缩减依然坚持在极高区间,
而75%的「通俗玩家」面临的,依然是「俄罗斯轮盘」。
若是遇到一个心情欠好的评审员给了你3分,你没有任何数学工具可以对抗。
筹码越多,护甲越厚。视察红蓝柱比照可见,作者投出的论文越多(横轴),使用自评级机制缩减误差(蓝色柱状图下降幅度)的空间往往越稳固。
香港大学的WeichenWang和LSE的ChengchunShi以为,这种机制现实上是在奖励「灌水」。
为了获得「被校准」的资格,为了获得那层算法;た,实验室会被迫把一项效果拆成三项(SalamiSlicing),凑足「自评级」的入场券。
以前的强者靠质量通吃;以后的强者,恐将靠「堆量」和「排序战略」举行收割。
ICML2026的新政,或许确实解决了「评审准确度」的问题,但它解决的方法是——优先;つ切┯涤懈嘧试吹娜。
这是一次赤裸裸的「算法折叠」。
ICML2026砸碎的不但是评审规则,尚有我们对「学术乌托邦」的最后一点理想。
当人类评审员在30000篇论文的洪流中彻底窒息,机械和算法接受裁判权,已是历史的必定。
这不再是一个比拼谁更「客观」的时代,这是一个比拼谁更懂「博弈」。
ICML已经用算法告诉我们,在算力爆炸的今天,「忠实」不再是一种高尚的品德自律,而是一条被博弈论强制执行的、冷冰冰的「生涯战略」。
醒醒吧,旧天下已经塌了。
参考资料:
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