TL;DR：
哎呀妈呀，ICLR 2026 审稿现场竟然有21%的“AI枪手”代笔！这年头连学术圈都开始“内卷”到机器上岗了，官方也急了，赶紧出来“打补丁”，看这瓜怎么吃！
最近这几天，学术圈的瓜田又结了个“大果子”，而且还是个离了大谱的惊天巨瓜！人工智能顶会 ICLR 2026（全称：International Conference on Learning Representations），这可是AI领域的“奥斯卡”级别大会，结果还没正式开幕，就先被自家审稿环节爆了个大料：竟然有21%的审稿意见是AI纯度100%的“代笔”！更让人“裂开”的是，完全由人类亲笔写的审稿意见，只占了可怜的43%！这波操作，直接让整个学术界都惊呼：“好家伙，我直接好家伙！”
扒一扒：谁动了我的审稿意见？AI“替身”大揭秘！
这事儿是怎么被扒出来的呢？还得感谢一家名叫**潘格拉姆实验室（Pangram Labs）**的科技公司，这简直就是AI界的“鉴黄师”，专门检测AI生成内容的。他们对ICLR 2026近7.6万篇论文的审稿意见进行了地毯式扫描，结果发现这数据简直是“触目惊心”：
- 21%：完全由AI生成。
- 4%：重度由AI编辑。
- 9%：中度由AI编辑。
- 22%：轻度由AI编辑。
- 43%：完全由人类（审稿人）撰写。
这数字一出，网友们都炸锅了，纷纷表示：“**我这辛辛苦苦写的论文，结果审我的都是AI？**感情我的学术生涯全靠AI的‘心情’了呗？”
更有意思的是，Pangram Labs还发现了一些“AI审稿”的神秘规律：
- AI审稿意见篇幅更长：比人类写的足足长了26%！AI是不是觉得写得多就显得专业？
- AI审稿更可能给出高分：平均得分高出0.3分！这是“AI彩虹屁”模式启动了吗？
这波操作，不禁让人联想到是不是有些审稿人，面对堆积如山的论文，直接“请君入瓮”，把任务甩给大模型了？毕竟AI“打工人”不仅不抱怨，还写得又长又“好”（分数高），这简直是“摸鱼”的最佳拍档啊！
Pangram Labs的检测技术也颇有看头。他们用Mistral-OCR把论文PDF变成干净文本，然后用自家的生产模型，针对审稿意见这种短文本，更是祭出了EditLens这个“杀手锏”——一个全新模型，专门量化文本中AI辅助的程度。而且，他们还用ICLR 2022的数据验证了EditLens的准确性，结果是：完全由AI生成的评审，假阳性率（误伤率）为零！1 这就意味着，被EditLens“实锤”的AI代笔，基本就是“板上钉钉”了。
这波操作，是“学术加速”还是“诚信滑坡”？
这事儿要放在大背景下看，就更耐人寻味了。其实，ICLR 2026这一届本身就有点“多事之秋”。有Google搜索资料显示，本届会议投稿量暴增近2万篇，结果平均分却从去年的5.12直接**“跳水”到4.2**！2 审稿人早就抱怨论文质量“精神病”般低下，甚至怀疑有AI生成的内容混入。
更早之前，ICLR和CVPR（另一大计算机视觉顶会）就发布过史上最严新规：明确禁止在论文写作和审稿过程中使用LLM（大语言模型）辅助，不报直接拒稿！3 没想到，“道高一尺，魔高一丈”，禁令还没捂热乎，AI替身就直接在审稿环节“C位出道”了。
有网友爆料，自己一篇论文在收到另外两个低分评审时被打了回去，而这两个评审正好被标记为完全由AI生成。这不就是**“躺着也中枪”**的真实写照吗？要是辛辛苦苦熬夜写的论文，因为AI审稿人的“不走心”而痛失机会，那真是“冤枉死了”！
官方急了：ICLR“打补丁”，这仗怎么打？
眼看“AI代笔”的风波越闹越大，ICLR 2026官方也坐不住了。就在今天早上，他们发布了紧急回应，表示：
“我们已经注意到低质量的评审以及由大语言模型生成的评审，目前正在讨论应采取的适当措施。就目前而言，收到质量非常差或由 LLM 生成评审的作者，应将其标注并反馈给所在领域主席（AC）。我们感谢社区在报告这些问题上的努力！” 1
这话翻译过来就是：“知道了知道了，别骂了别骂了，我们正在开会商量怎么处理，各位作者如果被AI审稿坑了，赶紧找你们的AC‘告状’去！”
社区里的大佬们也纷纷支招，有建议直接“一键清零”：移除不良评审，并自动使这些不良审稿人被认定为“未履行评审职责”，随后自动拒绝他们提交的论文。这招够狠，也够解气！
现在，Pangram Labs更是把这个“AI审稿探测器”的链接都放出来了：https://iclr.pangram.com/submissions，投稿的作者们赶紧去查查，看看自己的论文有没有“被AI翻牌子”！
咱就是说，这“AI代笔”到底谁的锅？
这次ICLR的“AI审稿门”，无疑给整个学术界敲响了警钟。这到底是审稿人“太忙太懒”把AI当成了万能胶，还是AI技术本身就自带“摸鱼光环”？又或者是，在投稿量激增、审稿压力山大的背景下，AI成了某种“潘多拉的盒子”？
长远来看，AI辅助学术评审，也许是未来不可避免的趋势。但关键在于，如何界定“辅助”与“代笔”的边界，如何确保AI评审的公平性、透明度和高标准，避免让学术诚信“集体滑坡”？这不仅仅是ICLR一家会议要思考的问题，更是整个科学共同体在AI伦理与治理道路上，必须迈过去的“坎儿”。
未来的学术江湖，或许会变成一场“人机大战”与“人机协作”并存的复杂局面。但愿我们能找到一个平衡点，让AI真正成为学术研究的加速器，而不是诚信的“绊脚石”。