学术圈变狼人杀！21%评审是AI写的，评分大放水，两边互相猜忌

学术圈变狼人杀！21%评审是AI写的，评分大放水，两边互相猜忌

大家好，我是老陈瞰世界。

最近ICLR2026的瓜，真是让我长见识了！本来打着“史上最严AI管控”的旗号，结果评审区反倒让AI给“霸屏”了。

说出来你可能都觉得离谱，平均每五条审稿意见，就有一条是大模型直接生成的。

这学术圈现在搞得跟“狼人杀”似的，一边是官方喊着“用AI必须报备”，一边是第三方工具查出近半评审掺了AI。

今天我就跟大家好好唠唠，这事儿到底离谱到啥程度。

说实话，现在学术顶会的审稿压力，真不是以前能比的。

ICLR和NeurIPS、ICML并称“AI三巨头”，那可是顶流学术会议，今年的投稿量直接飙到了近两万篇，比往年多了不少。

现在近两万篇论文堆过来，审稿人手里少则几十篇多则上百篇，有人调侃自己堪比“高考阅卷老师”，一天下来眼睛都快熬瞎了。

现在大家工作学习压力都不小，AI不知不觉就成了很多人偷个懒、省点力的好帮手。

卡内基梅隆大学的Graham Neubig教授，把ICLR 公开的75800条评审意见都仔细筛查了一遍。

结果一出来，整个学术圈都炸开了锅——有21%的评审意见是AI从头写到尾的，有35%是人类写好后再让AI润色过的，真正完全靠人手写的，只剩43%了。

从统计结果能看出来，纯AI写的评审意见平均分能到4.43分，比人类评审的4.13分足足高了0.3分。而且 AI 写起来还特能唠，平均篇幅快接近3700个字符。

不少投稿的年轻人跟我吐槽，碰到那种“话多又大方”的审稿人，还以为遇到了伯乐，结果查了一下，大概率是AI写的评语，这心里能不膈应吗？

PangramLabs也对外喊话说，他们这工具“假阳性率低到离谱”，轻度AI编辑的假阳性率才千分之一，完全AI生成的更是零假阳性，现在已经被不少期刊和高校用来筛查AI写作了。

相当于一家做AI检测的公司，亲手把顶会的“潜规则”给扒了出来，这戏码也太足了。

我跟你讲，最讽刺的不是AI审稿占比高，而是ICLR刚立了“史上最严AI新规”，结果转头就被现实狠狠打脸。

今年8月，会议组委会在官网上明明白白发布了《大型语言模型使用政策》，两条铁律说得斩钉截铁：用没用到大模型必须如实披露；不管用啥工具，责任都算在人身上。

规则里还写了明确的惩罚措施：作者用LLM不报备，直接拒稿不再审；审稿人用AI写评审不承认，可能连自己的论文都要被拒。

可现实呢？第三方工具直接甩出数据：“纯AI生成评审15899条，占比21%”。这不是明摆着打组委会的脸吗？

舆情爆发后，ICLR只给了个简短回应，说已经注意到问题，正在讨论措施，让收到AI评审的作者标注后反馈给领域主席。

这回应跟没说一样，压根没提怎么处理那些违规的审稿人。难怪不少作者炸了锅，觉得这新规就是个摆设，中看不中用。

其实这届ICLR的评审本来就争议不断。投稿量涨到1.9万多篇，平均得分却从去年的5.12掉到4.20，不少人人生第一次在顶会拿到“0分”，心理能平衡吗？

更让人无语的是，有个审稿人居然用“精神病”这种带人身攻击的词评价论文，一下子激起了全网的怒火。

后来这条评论被删掉了，审稿人也出面道歉，但他还硬撑着，说自己的判断根本没毛病。

另一边，审稿人也满肚子委屈。

很多论文质量参差不齐，花好几个小时好不容易看懂了，作者一句“撤稿”就换个会议重投，纯属浪费时间。

现在再加上21%的AI评审，学术圈彻底变成了双向猜忌：

作者猜评审是AI写的，审稿人疑论文是AI拼的，组委会夹在中间，一边用检测工具排查，一边又在想怎么合法用AI减负，这场面别提多魔幻了。

就连其他顶会也出现了类似问题，AAAI2026就有审稿人爆料，说自己认真写了上千字负面评语，结果另一个评审用AI写了两行优点打满分，最后论文还真被接收了，搞得他都不想再审稿了。

从另一个角度看，ICLR不是唯一被AI冲击的顶会，只是作为AI顶会，显得格外讽刺。现在各个顶会都在想办法应对，态度却大不相同，真是八仙过海各显神通。

计算机视觉顶会CVPR2025直接下了“死命令”，搞零容忍政策：

大模型不能用于写评审或元评审，只要评审意见是一两句话、明显AI生成，或者和论文无关，就会被标记为“高度不负责任”，严重时审稿人自己的投稿都会被拒。

这招够狠，虽然严格，但至少能刹住一些歪风。

NeurIPS2025则温和很多，走“谨慎开放”的路线。允许写论文时用LLM，但要求说明方法性使用，还专门开了页面教大家怎么合规用AI，重点强调“不能把模型生成的引用直接塞进去”。

这种做法我觉得更靠谱，毕竟现在完全不用AI也不现实，关键是要规范使用。

其实ICLR自己也试过“温和用AI”。

结果还不错，26.6%的审稿人照着AI建议改了评审，平均多写80个字，89%的人类评估者更偏好修改后的版本，而且论文录用率没被明显拉高。

现在不少机构都在开发这类辅助工具，有的能帮着校验数据，有的能翻译非英语评审，还有的能识别抄袭，这些都是实实在在的帮助。

但关键是要守住底线，AI只能当助手，不能替人做决定，更不能搞暗箱操作。

学术这事儿，拼的是真才实学，不是算法的花架子。

AI是个好东西，能帮着减轻负担、提高效率，但不能让它毁了学术的根儿。现在社会的困境，说白了就是AI跑得太快，规则没跟上，人心没稳住。

说到底，咱们缺的不是更智能的模型，而是愿意为每一篇论文、每一条评审多花点心思的认真。AI可以当工具，但不能让学术变成“算法自嗨”，这事儿，你说对不？