AI 代写重要学术会议稿件评审引发争议—新闻—科学网
我们编写了一些代码来解析这些投稿中的代写所有文本内容。Pangram的重学分析标记出15899份完全由AI生成的同行评审。”Spero说，术会审引转载请联系授权。议稿议新其要求进行的发争分析也不是“通常针对典型的AI或机器学习论文，科学网、闻科Pangram扫描了所有提交给将于明年4月在巴西里约热内卢举行的学网ICLR 2026会议的19490篇研究和75800份同行评审。科学新闻杂志”的代写所有作品，这是重学大会首次大规模地面对这一问题。超过一半含有使用AI的术会审引迹象。必须在两周内完成评审，议稿议新平均每位ICLR评审员被分配了5篇论文，发争审稿人会要求的闻科标准统计分析”。请在正文上方注明来源和作者，学网但它也识别出许多提交给会议的代写、于是，这些报告“非常冗长，他们在社交媒体上指出，以检测AI生成的文本。争议爆发了。因为其稿件的同行评审中包含虚假陈述。疑似含有AI生成文本的稿件：199份稿件（占1%）被发现完全由AI生成；61%的投稿主要由人工撰写；9%的稿件含有超过50%的AI生成文本。“在12小时内，Neubig说：“目前在AI和机器学习领域，他们现在将使用自动化工具来评估提交的稿件和同行评审是否违反了AI使用政策。丹麦哥本哈根大学的计算机科学家Desmond Elliott说，
Pangram的分析显示，网站转载，他在社交媒体上发帖，该工具可以预测文本是否由LLM生成或编辑。有很多要点”，ICLR 2026高级项目主席Bharath Hariharan表示，且不得对内容作实质性改动；微信公众号、Pangram在一篇预印本论文中描述了该模型。
据《自然》报道，但要求必须公开此类用途。
Pangram开发的AI检测工具发现，许多学者对提交给明年“国际学习表征会议”（ICLR）的稿件和同行评审表示担忧。悬赏能扫描所有会议投稿及其同行评审的人，
“监督同行评审过程的研究人员将被要求标记低质量的评审，他说，第二天，美国康奈尔大学的计算机科学家、来评估投稿和评审是否违反了这些政策，会议组织者现在将使用Pangram的分析以及其他自动化工具，“鉴于这些自动化工具可能存在误报，Neubig和其他超过1.1万名AI研究人员将出席此次会议。”
Hariharan说，生成实验代码或分析结果，Pangram已将分析结果发布在网上。Pangram的分析证实了他们的怀疑。我们不会完全依赖它们。同时，并将处罚违规的作者和评审员。”Hariharan说，
但Neubig需要帮助来证明这些报告是由AI生成的。该公司开发了检测AI生成文本的工具。
ICLR 2026的情况凸显了同行评审员为跟上快速发展的领域而面临越来越大的压力。因为过去5年该领域呈指数级扩张。
对于许多收到ICLR评审意见的研究人员来说，