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来源：市场资讯
机器之心编辑部
全球研究者注意：论文预印本上传平台 arXiv 又出新规了！
今天凌晨，俄勒冈州立大学杰出教授（荣休）、arXiv 计算机科学分区 CoRR 的机器学习板块首席版主 Thomas G. Dietterich 宣布：根据我们的行为准则，在论文上署名即表示每位作者对其全部内容承担完全责任，无论这些内容是如何生成的。
如果生成式 AI 工具产生了不当言论、抄袭内容、偏见内容、错误、失误、不实引用或误导性内容，并且这些输出用在了论文中，相关责任均由其作者承担。近期已经明确了针对此类行为的处罚措施。
如果某篇投稿中存在无可辩驳的证据表明，作者并未核查大语言模型（LLM）生成的结果，即意味着我们无法信任该论文中的任何内容。
这里，无可辩驳的证据示例包括：虚构的参考文献、来自大语言模型的元注释（如「这是 200 字的摘要，您需要我做任何修改吗？」「此表中的数据为示意性质，请填入实验的实际数据」等）。
处罚结果为：一年内禁止向 arXiv 投稿。此后再次向 arXiv 投稿时，论文必须先被声誉良好的同行评审平台接收。
从评论区的反馈来看，支持者有很多，「非常好，请坚决执行。」
质疑者同样存在，有人认为「这项政策恐怕会根据机构特权和个人的知名度选择性执行，并最终会沦为一种工具，用来让没有背景关系的人闭嘴，而不是促进更良性的科学讨论。」
对此，Dietterich 给出了解释，「我承认我们的处理流程中可能会存在偏见。我们会使用一套标准的大语言模型检测算法来识别需要审查的论文。审核人员也可能带有偏见。我们非常乐意与研究者合作，共同研究我们工作中的偏见与成效。
有人觉得「新规在短期内是有用的，但随着 AI 的进步，一年之后这些核查手段和标准是否还能奏效。既然如此，禁投一年的处罚又有什么意义呢？为什么不能直接打上 AI 生成的标签，到此为止就好？」
另外，还有人提出了一些其他问题，比如对每个作者的连坐处罚是否合理，「你如何判断作者是否同意署名？如果某人 X 写了一篇 AI 生成的垃圾论文，在我不知情的情况下把我的名字加上去，然后上传到 arXiv，我也会被连带禁投吗？反过来，如果我和某人 X 一起写了 AI 垃圾论文，他投稿到 arXiv 后被禁了，我能不能假装对这个项目毫不知情来逃避处罚？」
对于上述情况，有人提议，「看起来真正的问题在于有人在自己不知情的情况下被强行署了名。解决方案似乎是：除非你接受了对这篇论文的邀请，而且你在接受前可以先行审阅，否则你的名字就不会出现在作者列表里。」
此次，arXiv 的新规将「使用 AI 辅助写作」的责任边界划分得更加清楚，完全由作者承担。
其实，一些 AI 顶会早已出台了针对论文作者与审稿人「滥用 AI」的规定：
ICLR 2026 惩罚不主动披露滥用 AI 的论文作者，对违规使用 AI 审稿的评审人，他们自己的论文也可能被直接拒稿；
ICML 2026 严禁将 LLM 列为作者，严禁任何形式的隐藏提示词注入；
CVPR 2025 明令在任何审稿阶段都不得使用 LLM 撰写或翻译评审意见。若审稿人被认定高度不负责任（如提交 AI 生成的意见），其自己投稿的论文也可能被直接拒绝。
EMNLP 2025 要求被接收的论文必须附带一份「负责任 NLP 检查清单」。
这些新规标志着，学术界对生成式 AI 的治理已经从讨论进入到了「设立红线、明确惩罚」的实操阶段。
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