文 |洛神谷语

ICLR2026的学术圈这两天可不好过，就在OpenReview"开盒事件"刚过去两周，GPTZero又扔出个消息，检测出50篇投稿论文存在AI幻觉问题。

里面全是瞎编的作者、伪造的数据，甚至还有假装已经发表的假记录。

这事儿闹得不少学者都在吐槽，现在发论文跟开盲盒似的，指不定哪篇就是AI"胡编乱造"出来的。

AI幻觉论文

要说这些问题论文有多离谱，随便拎一个案例都能让你惊掉下巴。

有篇叫TamperTok的论文，引用了篇NeurIPS2023的文献，结果四位作者全给改了，愣是没一个审稿人发现。

后来有人扒出来，原作者里根本没这几个人，纯纯是AI根据常见姓氏"拼"出来的。

更鸡贼的是MixtureVitae这篇，玩起了"真假参半"的套路。

前三位作者是真的，后面几位要么名字瞎编，要么把"Zhang"写成"Zang"这种形近字，审稿人扫一眼还以为是笔误，谁能想到是AI故意埋的雷？

还有篇Safe-LLM更绝，页眉直接标着"PublishedatICLR2025"，可它明明是参与2026年评审啊，这不就等于考试时把"已通过"三个字印在卷子上，硬说自己去年就及格了？

最气人的是IMPQ，引用的arXivID是真的，但点进去内容完全对不上，就赌审稿人只看链接不看内容，你猜怎么着？还真让它赌对了。

这些AI幻觉能得逞，不光是技术"高明"，更是摸透了审稿人的心理。

大语言模型本来就是靠概率拼句子，生成的内容看着合理就行，根本不管真假。

现在审稿人一天要审十几篇论文，眼睛都快看瞎了，哪有精力逐字核对作者和文献？AI就是吃准了这种"高强度工作下的倦怠"，才敢这么肆无忌惮地造假。

要说问题全在AI身上，也不太公平。

ICLR2026投稿量快两万篇了，硬生生堆出七万多条评审意见，可合格的审稿人就那么多。

以前一个人审3篇顶天了，现在恨不得塞给你8篇，谁还有心思逐字逐句抠细节？大多都是快速扫一遍摘要、看几眼图表，差不多就给意见了，这种情况下，AI造假能被漏掉也不奇怪。

更魔幻的是"AI生成内容"和"AI评审"的恶性循环，现在不光作者用AI写论文，连审稿人都开始用AI写意见了。

有内部消息说，至少两成的评审意见带着明显的AI味儿，什么"该研究具有一定创新性，但仍需补充实验验证"，全是套话。

AI写的论文让AI审，能审出个啥？无非是"你编得挺好，我夸得也挺溜"，最后大家一起糊弄。

本来今年8月ICLR还出过新规，要求作者公开用了哪些LLM，还得保证内容准确，违规就拒稿。

结果呢？全靠作者自觉，根本没技术手段查。

有人调侃，这就像让学生自己报告有没有抄作业，谁会承认啊？事后追责更是难上加难，等发现问题时，论文都快审完了，总不能全撤了重来吧？所以这新规基本成了"一纸空文"。

其实要解决这事儿，也不是没招。

技术上可以升级检测工具，比如GPTZero能不能直接对接文献数据库，引用文献时自动核对作者和内容？

制度上也得改改，投稿量实在太多，能不能先让领域主席筛一轮，把明显不靠谱的先刷掉？审稿人也别硬撑，一个人最多审5篇，给点实际激励，别光靠"学术奉献精神"绑架人家。

说到底，ICLR2026这事儿不是偶然。

AI确实让写论文变简单了，但也让造假变容易了。

要是再这么下去，以后学术界怕是要变成"AI编、AI审、AI发"的闭环，那咱们研究半天，到底是在比谁的AI更会编，还是比谁的研究真有价值？

现在该把"原创价值"捡起来了，毕竟学术的核心是探索未知，不是比谁的AI玩得溜，你说对吧？