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猫眼电影记者 郑赛赛 报道首次登录送91元红包
衡宇 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
ICLR 2026,居然有21%的评审是纯纯由AI生成的?!
上面这个相当扎心的答案,来自Pangram实验室的分析报告。
这件事被发现的起因颇具戏剧色彩:CMU的AI研究员Graham Neubig,感觉自己收到的同行评审AI味超级重。
他之所以起疑心,是因为这些评审内容“非常冗长,且包含大量符号”,并且所要求的分析方式并非“审稿人通常在AI或ML论文中所要求的那种标准统计分析方式”。
做事嘛,不能光靠直觉,要真凭实据啦。
Graham Neubig自己干不了这个事儿,就在上发布了一个悬赏令,希望有人能做一轮系统性的检测,看ICLR的论文和审稿中到底夹杂了多少AI文本。
我愿意悬赏50美元,给第一个做了这件事的人~
Pangram实验室就是那个接黄榜的。
这个实验室的业务之一,正好是开发检测AI生成文本的工具。
结论简单粗暴:
75800条评审中,15899条高度疑似完全由AI生成,占比21%。大量论文正文中也检测出AI参与的痕迹,有的论文甚至大半字数都是AI的产出。
一个顶级AI学术会议,审稿和投稿两头都出现大规模AI代写……
是怎么测出“AI味”的?
Pangram这次对ICLR的全部提交论文和所有评审做了系统分析,并且在博客中公开了全过程。
他们先在OpenReview上,把ICLR 2026的数据全部拉了下来,总计约19490篇论文投稿,以及75800条审稿意见。
这些论文多为PDF格式,普通PDF解析工具面对公式、图表、行号、表格等内容时容易抽风,会干扰后续的文本分析。所以常规的PDF解析器,比如PyMuPDF就用不了了。
于是Pangram用OCR模型(他们用的是Mistral OCR) 把PDF转成Markdown,再统一转成纯文本,尽量减少格式噪音。
检测两类文本时,Pangram实验室用了两种不同的模型——
检测论文正文时,用的是extended text classifier。
具体流程是先把整篇论文按段落或语义片段切分成若干segment,判断每个segment“更像人写”还是“更像AI写”。
之后汇总结果,得到整篇论文中AI生成内容的大致比例,最后标记出“人类为主”“混合写作”“几乎完全AI生成”“极端outlier”等类别。
为了验证模型的准确程度,Pangram还拿2022年之前的ICLR论文和NeurIPS论文做了测试。
结果显示,这些论文由AI生成的概率是0%(尽管有部分论文用于模型训练)。
检测评审内容时,使用了新模型EditLens。
这个模型除了判断评审内容是否为AI生成外,还尝试判断AI在其中的参与程度。
分为五个级别:完全人工撰写、AI润色、中等程度AI编辑/辅助、AI重度参与、完全由AI生成。
在一个已知完全由人类撰写的对照语料上,EditLens把纯人类写作内容错判成AI润色过的内容的误报率,差不多是1/1000;错判成中等程度AI编辑/辅助内容的误报率是1/50000;错判成AI重度参与的错误率是1/100000。
回到实验室对ICLR 2026论文和评审的检测,结果如下。
有15899篇评审完全由AI生成,占评审总数的21%。
此外,超过一半的评审涉及不同程度的AI参与行为。
此外,61%的ICLR 2026论文是人工撰写的,但有199篇论文(占总数量的1%)完全由AI生成。
但实验室提到,部分完全由AI生成的论文,可能在此前已经被ICLR拒稿了,不会出现在OpenReview中。
AI顶会审稿正陷入一种奇妙的恶性循环
Pangram表示,他们做这个事情当然是因为有个悬赏贴在(doge),但并不是为了“点人名、批判某几个个体”,而是希望揭示一个趋势,一种现象。
ICLR 2026高级项目主席、康奈尔大学伊萨卡分校副教授Bharath Hariharan表示,这是ICLR首次大规模遇到此类问题。
ICLR开始用自动化工具,来评估提交的论文和同行评审是否违反了会议规定。
是的,其实ICLR对论文和评审中使用AI/禁止使用AI有非常清晰和详细的规定。
首先,如果使用了AI,必须披露,需要遵循“所有对研究的贡献都必须得到承认”和“贡献者应该期望……获得对其工作的认可”的道德准则政策。
其次,ICLR作者和评审者最终对其贡献负责,遵循“研究人员不得故意做出虚假或误导性声明,编造或篡改数据,或歪曲结果”的道德准则政策。
同时,ICLR还规定了作者在使用AI撰写论文和进行评审时应遵循的指南。
总结来说,论文作者可以用AI帮自己撰写论文,或者配合自己做研究,但必须声明自己使用了AI,并对论文的科学性和诚信负责。
同行可以用AI润色自己的评审,但纯用AI写评审可能违反道德准则,因为这既不是同行本人的观点而是外部意见,也违反了保密原则。
值得一提的是,Pangram实验室还把“AI 使用程度”和“评审分数”做了关联。
结果呈现出来的是两个相当微妙的趋势:
第一,论文中AI内容越多,平均收到的审稿评分就越低。
这可能意味着现阶段的AI写作,还是无法代替人类原创的论文的质量。
第二,审稿中AI参与程度越高,给出的评分就会越高。
换句话说,AI审稿更倾向于宽松友好的态度,评分就会偏高。
此外,AI生成的审稿内容往往字数较多,但信息密度低,建设性建议少,评论很多都很空洞,要不就是一堆车轱辘话。
这和以前 “长审稿=高质量审稿” 的情况完全相反。
而且论文作者们为了更好地rebuttal,一定会很认真地看评审意见。结果可能就是读了一些又长又没用的屁话,摊手。
这真的很消耗同行之间的信任。
怎么判断你得到的review是不是AI生成的?
Pangram实验室总结了一些AI生成的评审内容的特点,供大家参考,判断自己得到的review人工含量高不高。
先说标题。
AI生成的同行评审喜欢用粗体章节标题,标题往往由2-3个摘要标签组成,后面会跟冒号。
一个例子:
整体内容上,AI生成的评审内容总是吹毛求疵,没给出啥真正的分析。
这些评审基本都在关注表面问题。典型的AI评审内容包括提出让论文作者做更多已展示的消融实验、要求增加测试集大小或控制数量,或要求提供更多示例。
当然,最明显的就是说一些没啥用的片汤话,让人听君一席话,如听一席话那种。
不过,一个新的问题出现了。
正如芝加哥大学经济学家 Alex Imas最近一条推文中说的那样:
我们是否希望在同行评审中包含人类判断?
One More Thing
又有坑惨阶跃AI研究员的苹果论文,又有双盲评审制度一夜失效的bug,现在还有这么大规模的AI评审内容被揪出来……
今年的ICLR真的是抓马十足,而且开盒事件的余波还没有完全平息。
能理解大家知道是谁给自己的论文打低分后,情感上绝对会感觉到被背刺。
但事后值得关注的重中之重,还是“如何保证双盲评审能继续按规则施行”,任何顶会都不要再有这种惊天bug发生。
这关乎到整个学术共同体,是大家要一起面对的问题。
就像谢赛宁说的那样,“请务必善待我们的社区。它已经如此脆弱,请不要让它消亡。”
参考链接:[1]https://www.pangram.com/blog/pangram-predicts-21-of-iclr-reviews-are-ai-generated[2]https://www.nature.com/articles/d41586-025-03506-6
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