原创 让你更懂AI的 2025-11-16 12:27 北京
AI写、AI评、人类看傻——ICLR 2026的离谱一幕。
最近 ICLR 出了一个让学术圈纷纷停下来围观的瓜：
一篇明显由大模型生成的投稿论文，不但顺利进入了评审流程，还拿到了两个 8 分——给分给得挺爽，但从评语里看不太出来 reviewer 到底理解了多少。
这事最早是哥大教授 Micah Goldblum 在 X 上爆出来的。他发现这篇论文里到处是奇怪的行文、不连贯的推导，还有不少对不上号的引用，但分数却一点没受到影响。
不久之后，有网友进一步扒到：这篇论文其实投了不止一版，而是好几份标题略改、内容微调的版本。
这波操作给人的感觉就是，多丢几版上去试试，看哪版能撞上不懂行的审稿人。
审稿区更是让人一眼呆住：三份评审分别是 8 分、8 分、0 分。这差距大得像三个人压根不是在看同一篇投稿。
先来看那份 0 分的。这位审稿人的意见非常扎实：
很多引用查不出来
内容前后接不住
文风很像模型写的
核心论证站不稳
整体读起来，就是那种认真看完论文之后写出的审稿。要不是他，这篇 AI 稿子可能真的要靠“两位 8 分”一路飞升了。
但另外两份 8 分一出来，整个讨论区立刻炸开了锅。
首先是第一位，这位审稿人的审稿，看起来非常顺滑：开头两句礼貌夸赞“思路不错”、“有潜力”，接着轻轻带过几个中性意见“摘要稍微技术化一点”、“可以解释得更清楚”。
重点来了：他明确写了数学细节没仔细检查。
然后：8 分。
这种风格吧……很难说不眼熟。学术圈都懂：这类评审的优点是态度温和，缺点是你不知道他到底看了多少。
第二位更是离了大谱。通篇结构几乎跟上一份一模一样：整体态度正面，弱点永远是那几句标准模板——“多做点对比实验”、“表格可以更丰富”。
关键句依旧如约出现：细节没有认真核查。
然后又是：8 分。
两份审稿摆在一起的感觉就像：我们都没看细节，但我们都觉得挺好。这默契程度，很难不让人怀疑是不是同一模型写出来的两种采样版本。
与此同时，Pangram Labs 的数据分析让讨论火上浇。他们对整个 ICLR 的评审做了检测，发现：今年大约 21% 的审稿文本，呈现明显 AI 写作特征。
他们甚至做了个公开查询工具：
https://iclr.pangram.com/submissions
大家现在都开始自己去查审稿了——看看审稿人到底是自己写的，还是模型顺手糊的。
更巧的是，这事还不是个案。
另一位作者在 X 上无奈吐槽：他们论文收到了 45 个问题，结果一看——有整整四分之一属于“审稿人自己想出来的剧情”。
要求对比不存在的 baseline，追问论文里没出现过的技术点。这种审稿怎么看都像是模型临场发挥的。
换作作者，只能摊手：那我 rebuttal 你哪个部分呢？
随着讨论越滚越大，ICLR 官方也终于下场表态了：这篇论文因为没申报使用 LLM、引用里还夹着虚构内容，直接被 desk reject。
但等官方发声时，评论区已经没人关心这篇论文本身了。
大家更在意的反而是另一个更扎心的问题：如果论文是模型写的，审稿也是模型写的，那剩下的人类 reviewer 到底在体系里扮演什么角色？
过去一年，学术圈最担心的是“模型写论文会不会把会议挤爆”。
但这次事件之后，更多人开始意识到一个更现实的问题：模型写审稿，会不会更快把人类 reviewer 挤出生产线？
如果这个趋势继续下去，不难想象未来的审稿流程可能会变成：投稿：模型 → 初审：模型 → rebuttal：模型 → 最终建议：模型。
而真正的研究者，只能在 OpenReview 下面留言：请问我还能参与点什么？
这次 ICLR 的事件，也许本身挺戏剧的。但它捅破的那层窗户纸一点都不轻松。学术圈可能真的要开始重新思考：同行评审到底还能怎么继续下去。
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