學(xué)術(shù)圈變狼人殺！21%評(píng)審是AI寫的，評(píng)分大放水，兩邊互相猜忌

大家好，我是老陳瞰世界。

最近ICLR2026的瓜，真是讓我長(zhǎng)見識(shí)了！本來(lái)打著“史上最嚴(yán)AI管控”的旗號(hào)，結(jié)果評(píng)審區(qū)反倒讓AI給“霸屏”了。

說(shuō)出來(lái)你可能都覺(jué)得離譜，平均每五條審稿意見，就有一條是大模型直接生成的。

這學(xué)術(shù)圈現(xiàn)在搞得跟“狼人殺”似的，一邊是官方喊著“用AI必須報(bào)備”，一邊是第三方工具查出近半評(píng)審摻了AI。

今天我就跟大家好好嘮嘮，這事兒到底離譜到啥程度。

說(shuō)實(shí)話，現(xiàn)在學(xué)術(shù)頂會(huì)的審稿壓力，真不是以前能比的。

ICLR和NeurIPS、ICML并稱“AI三巨頭”，那可是頂流學(xué)術(shù)會(huì)議，今年的投稿量直接飆到了近兩萬(wàn)篇，比往年多了不少。

現(xiàn)在近兩萬(wàn)篇論文堆過(guò)來(lái)，審稿人手里少則幾十篇多則上百篇，有人調(diào)侃自己堪比“高考閱卷老師”，一天下來(lái)眼睛都快熬瞎了。

現(xiàn)在大家工作學(xué)習(xí)壓力都不小，AI不知不覺(jué)就成了很多人偷個(gè)懶、省點(diǎn)力的好幫手。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的Graham Neubig教授，把ICLR 公開的75800條評(píng)審意見都仔細(xì)篩查了一遍。

結(jié)果一出來(lái)，整個(gè)學(xué)術(shù)圈都炸開了鍋——有21%的評(píng)審意見是AI從頭寫到尾的，有35%是人類寫好后再讓AI潤(rùn)色過(guò)的，真正完全靠人手寫的，只剩43%了。

從統(tǒng)計(jì)結(jié)果能看出來(lái)，純AI寫的評(píng)審意見平均分能到4.43分，比人類評(píng)審的4.13分足足高了0.3分。而且 AI 寫起來(lái)還特能嘮，平均篇幅快接近3700個(gè)字符。

不少投稿的年輕人跟我吐槽，碰到那種“話多又大方”的審稿人，還以為遇到了伯樂(lè)，結(jié)果查了一下，大概率是AI寫的評(píng)語(yǔ)，這心里能不膈應(yīng)嗎？

PangramLabs也對(duì)外喊話說(shuō)，他們這工具“假陽(yáng)性率低到離譜”，輕度AI編輯的假陽(yáng)性率才千分之一，完全AI生成的更是零假陽(yáng)性，現(xiàn)在已經(jīng)被不少期刊和高校用來(lái)篩查AI寫作了。

相當(dāng)于一家做AI檢測(cè)的公司，親手把頂會(huì)的“潛規(guī)則”給扒了出來(lái)，這戲碼也太足了。

我跟你講，最諷刺的不是AI審稿占比高，而是ICLR剛立了“史上最嚴(yán)AI新規(guī)”，結(jié)果轉(zhuǎn)頭就被現(xiàn)實(shí)狠狠打臉。

今年8月，會(huì)議組委會(huì)在官網(wǎng)上明明白白發(fā)布了《大型語(yǔ)言模型使用政策》，兩條鐵律說(shuō)得斬釘截鐵：用沒(méi)用到大模型必須如實(shí)披露；不管用啥工具，責(zé)任都算在人身上。

規(guī)則里還寫了明確的懲罰措施：作者用LLM不報(bào)備，直接拒稿不再審；審稿人用AI寫評(píng)審不承認(rèn)，可能連自己的論文都要被拒。

可現(xiàn)實(shí)呢？第三方工具直接甩出數(shù)據(jù)：“純AI生成評(píng)審15899條，占比21%”。這不是明擺著打組委會(huì)的臉嗎？

輿情爆發(fā)后，ICLR只給了個(gè)簡(jiǎn)短回應(yīng)，說(shuō)已經(jīng)注意到問(wèn)題，正在討論措施，讓收到AI評(píng)審的作者標(biāo)注后反饋給領(lǐng)域主席。

這回應(yīng)跟沒(méi)說(shuō)一樣，壓根沒(méi)提怎么處理那些違規(guī)的審稿人。難怪不少作者炸了鍋，覺(jué)得這新規(guī)就是個(gè)擺設(shè)，中看不中用。

其實(shí)這屆ICLR的評(píng)審本來(lái)就爭(zhēng)議不斷。投稿量漲到1.9萬(wàn)多篇，平均得分卻從去年的5.12掉到4.20，不少人人生第一次在頂會(huì)拿到“0分”，心理能平衡嗎？

更讓人無(wú)語(yǔ)的是，有個(gè)審稿人居然用“精神病”這種帶人身攻擊的詞評(píng)價(jià)論文，一下子激起了全網(wǎng)的怒火。

后來(lái)這條評(píng)論被刪掉了，審稿人也出面道歉，但他還硬撐著，說(shuō)自己的判斷根本沒(méi)毛病。

另一邊，審稿人也滿肚子委屈。

很多論文質(zhì)量參差不齊，花好幾個(gè)小時(shí)好不容易看懂了，作者一句“撤稿”就換個(gè)會(huì)議重投，純屬浪費(fèi)時(shí)間。

現(xiàn)在再加上21%的AI評(píng)審，學(xué)術(shù)圈徹底變成了雙向猜忌：

作者猜評(píng)審是AI寫的，審稿人疑論文是AI拼的，組委會(huì)夾在中間，一邊用檢測(cè)工具排查，一邊又在想怎么合法用AI減負(fù)，這場(chǎng)面別提多魔幻了。

就連其他頂會(huì)也出現(xiàn)了類似問(wèn)題，AAAI2026就有審稿人爆料，說(shuō)自己認(rèn)真寫了上千字負(fù)面評(píng)語(yǔ)，結(jié)果另一個(gè)評(píng)審用AI寫了兩行優(yōu)點(diǎn)打滿分，最后論文還真被接收了，搞得他都不想再審稿了。

從另一個(gè)角度看，ICLR不是唯一被AI沖擊的頂會(huì)，只是作為AI頂會(huì)，顯得格外諷刺�，F(xiàn)在各個(gè)頂會(huì)都在想辦法應(yīng)對(duì)，態(tài)度卻大不相同，真是八仙過(guò)海各顯神通。

計(jì)算機(jī)視覺(jué)頂會(huì)CVPR2025直接下了“死命令”，搞零容忍政策：

大模型不能用于寫評(píng)審或元評(píng)審，只要評(píng)審意見是一兩句話、明顯AI生成，或者和論文無(wú)關(guān)，就會(huì)被標(biāo)記為“高度不負(fù)責(zé)任”，嚴(yán)重時(shí)審稿人自己的投稿都會(huì)被拒。

這招夠狠，雖然嚴(yán)格，但至少能剎住一些歪風(fēng)。

NeurIPS2025則溫和很多，走“謹(jǐn)慎開放”的路線。允許寫論文時(shí)用LLM，但要求說(shuō)明方法性使用，還專門開了頁(yè)面教大家怎么合規(guī)用AI，重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)“不能把模型生成的引用直接塞進(jìn)去”。

這種做法我覺(jué)得更靠譜，畢竟現(xiàn)在完全不用AI也不現(xiàn)實(shí)，關(guān)鍵是要規(guī)范使用。

其實(shí)ICLR自己也試過(guò)“溫和用AI”。

結(jié)果還不錯(cuò)，26.6%的審稿人照著AI建議改了評(píng)審，平均多寫80個(gè)字，89%的人類評(píng)估者更偏好修改后的版本，而且論文錄用率沒(méi)被明顯拉高。

現(xiàn)在不少機(jī)構(gòu)都在開發(fā)這類輔助工具，有的能幫著校驗(yàn)數(shù)據(jù)，有的能翻譯非英語(yǔ)評(píng)審，還有的能識(shí)別抄襲，這些都是實(shí)實(shí)在在的幫助。

但關(guān)鍵是要守住底線，AI只能當(dāng)助手，不能替人做決定，更不能搞暗箱操作。

學(xué)術(shù)這事兒，拼的是真才實(shí)學(xué)，不是算法的花架子。

AI是個(gè)好東西，能幫著減輕負(fù)擔(dān)、提高效率，但不能讓它毀了學(xué)術(shù)的根兒。現(xiàn)在社會(huì)的困境，說(shuō)白了就是AI跑得太快，規(guī)則沒(méi)跟上，人心沒(méi)穩(wěn)住。

說(shuō)到底，咱們?nèi)钡牟皇歉悄艿哪Ｐ停窃敢鉃槊恳黄撐�、每一條評(píng)審多花點(diǎn)心思的認(rèn)真。AI可以當(dāng)工具，但不能讓學(xué)術(shù)變成“算法自嗨”，這事兒，你說(shuō)對(duì)不？