ICLR 2026 的審稿系統(tǒng)正被 AI “幽靈”大規(guī)模滲透：第三方檢測顯示，7.6 萬份評審意見中 21% 完全由大模型一鍵生成，另有 35% 被 AI 不同程度潤色，純?nèi)祟愖珜懙谋壤皇?43%。這些“機器評審”平均更長、打分更高，卻頻頻出現(xiàn)“幻覺引用”或指責(zé)論文里根本不存在的數(shù)值錯誤，逼得作者集體在社交媒體吐槽。

面對信任崩塌，組委會發(fā)布“史上最嚴(yán)”封殺令：

- 投稿端：若論文大量使用 LLM 卻未聲明，直接 desk reject；

- 評審端：允許用 AI 輔助，但評審人對內(nèi)容負(fù)全責(zé)，一旦出現(xiàn)虛假引用或“AI 廢話”，其本人投稿亦可能被拒；

- 舉報通道：作者可私信標(biāo)記疑似 AI 評審，程序主席將在未來兩周內(nèi)集中排查并公開處理結(jié)果。

會議主席坦言，AI 領(lǐng)域的指數(shù)級擴張讓每位評審兩周內(nèi)需審 5 篇論文，負(fù)荷遠(yuǎn)超以往，是“AI 代寫”泛濫的結(jié)構(gòu)性誘因。ICLR 2026 的這場“AI 評審危機”表明：當(dāng)大模型成為評審者，學(xué)術(shù)共同體必須先用規(guī)則和檢測工具，把“幽靈選票”擋在門外，否則同行評審將淪為一場無人負(fù)責(zé)的自動化實驗。