新智元報道

編輯：好困 桃子

【新智元導讀】兩大AI頂會，前后引爆全網。NeurIPS 2026一條「制裁機構」新規(guī)，為投稿筑起高墻。ICML 2026審稿口碑崩盤，吐槽聲一大片。

一條藏在NeurIPS 2026官方手冊里的新規(guī)，讓整個中國AI學術圈炸了鍋。

你的論文，我們不收了！

與此同時，ICML 2026打分剛一公布，全網罵聲一片，審稿質量爛到審稿人自己都看不下去。

頂會年年一場戲，今年這料格外足。

翻開這份長達數十頁的文件，在「Sanctioned Institutions」一節(jié)，赫然寫著這樣一段話：

NeurIPS基金會作為美國法律管轄范圍內的實體，必須遵守美國制裁與貿易限制法規(guī)。根據相關規(guī)定，向受制裁機構的代表提供「服務」（包括同行評審、編輯和出版）屬于被禁止的行為。因此，我們將不接收也不刊發(fā)這些機構的投稿。

消息迅速在社交媒體和學術社群擴散。

有人震驚，有人憤怒，也有人開始默默打開那個OFAC網站，輸入自己所在機構的名字。

873家實體，全在這張清單上

這條新規(guī)的嚴厲程度，需要放在坐標系里才能看清。

手冊原文把同行評審、編輯、出版統(tǒng)統(tǒng)歸入受制裁的「服務」范疇。制裁清單上的機構，連把論文遞進門的資格都沒有了。

關鍵在于NeurIPS援引的法律工具。它指向的不是商務部實體清單（Entity List），而是OFAC制裁名單。

后者屬于美國財政部主導的金融制裁框架，在合規(guī)領域，OFAC制裁被稱為「核選項」，沒有哪個在美注冊的組織敢掉以輕心。

從法律角度看，NeurIPS Foundation注冊在美國，做出這一決定有其合規(guī)邏輯。

但從學術角度看，這道門一關，后果深遠。

此前即便是2019年IEEE「審稿門」事件，爭議焦點也僅僅是審稿權，而且IEEE在不到一周內就撤回了禁令。

這一次，性質已經從「不讓你當裁判」變成了「不讓你上場」。

目前一切都還在消化中，但焦慮已經彌漫開了。

ICML、ICLR會跟進嗎？

NeurIPS、ICML、ICLR并稱「機器學習三大頂會」，共同構成了全球AI基礎研究最重要的發(fā)表陣地。

如果NeurIPS開了先例，其他兩家是否會援引相同的法律依據跟進？

畢竟，ICML和ICLR背后的運營實體，同樣都是在美國注冊的非營利組織。

這意味著，三大頂會面臨的法律約束完全一致，NeurIPS只是率先亮了牌。

不僅如此，它們已經聯合設立了Journal-to-Conference Track，共享審稿規(guī)范和雙重投稿政策。

一旦NeurIPS將制裁合規(guī)寫進投稿規(guī)則并形成先例，另外兩家保持沉默的空間會越來越小。

換句話說，NeurIPS的這一步，很可能不是終點，而是起點。

學術無國界，但會議有國籍

把時間線拉長來看，這件事不是孤立的。

2019年IEEE審稿門，2020年后中國學者赴美簽證收緊，2024年NeurIPS溫哥華會議上大量中國學者因簽證缺席……每一道裂縫都不大，但拼在一起，輪廓就清晰了。

NeurIPS 2026的這條新規(guī)，把地緣政治工具第一次正式嵌入了AI頂會的投稿規(guī)則。

它不再是一封可以撤回的郵件，不再是一次可以糾偏的誤判，而是白紙黑字寫進了官方手冊，和論文格式要求、雙盲審稿制度、利益沖突聲明并列在一起。

NeurIPS 2026在澳大利亞悉尼辦會，但它的法律身份屬于美國。

當會議的國籍開始決定誰能投稿，某種東西就已經變了。

NeurIPS官網至今掛著它的使命宣言：

NeurIPS基金會是一家非營利機構，其宗旨是促進人工智能與機器學習領域的研究交流，以最高的倫理標準，服務于一個多元而包容的社區(qū)。

多元、包容、促進交流。

873家機構被擋在門外的此刻，這段話讀起來，別有一番滋味。

ICML打分出爐，全網罵慘了

NeurIPS這邊門還沒關上，ICML那邊又炸了。

評審意見一放出，OpenReview瞬間宕機。這一屆ICML，收到了約2.4萬篇投稿。

就在上一周，ICML組委會在公開審稿結果之前，桌拒了497篇論文，占總投稿量2%。

其中一個操作頗具爭議：

官方在論文PDF中暗埋了隱藏提示，專門用來檢測審稿人是否直接把論文丟給大模型處理。不少審稿人因此「中招」，連帶所審論文一起出局。

更慘不忍睹的是，來自全網的一大波吐槽。

Meta研究員Ravid Shwartz Ziv直言，「審稿質量實在太爛了，說真的，我現在倒寧愿它們是AI生成的」。

另一人表示，太離譜，完全像是LLM生成的。

下面這個情況，直接讓人瞳孔地震。

一位審稿人把別人的審稿意見貼錯了；有人要求補充附錄中已有的實驗；還有人憑空捏造顯然不成立的缺陷。

網友吐槽道，「只能說，ICML審稿質量真的一般……」

KAUST助理教授發(fā)帖，表達了對審稿人水平極度糟糕的無奈。

但有人認為，如果審稿人不懂，那不是審稿人的錯，而是分配機制的錯。是ICML把論文分給了不合適的人，所以這是大會組織和分配系統(tǒng)的失敗。

更有趣的是，用AI審稿的打分，普遍高于純人工審稿。

一邊是制裁清單關上的大門，一邊是同行評審爛掉的地板。

2026年的AI學術圈，上面進不去，下面也塌了。

參考資料：

https://x.com/ziv_ravid/status/2034068882562932785?s=20

https://x.com/_vztu/status/2034030592220926126?s=20

https://neurips.cc/Conferences/2026/MainTrackHandbook

https://sanctionssearch.ofac.treas.gov/