影响有多大？ICLR开盒大瓜后，OpenReview公布真相

文章摘要

【关 键 词】 学术争议、审稿漏洞、数据泄露、平台安全、社区规范

近期ICLR评审系统曝出重大漏洞，用户可通过特定网址查询本应匿名的审稿人身份信息及评分细节。这一事件引发学术圈强烈震动，许多作者发现自己的论文可能遭到不公正评分，包括同行恶意打低分、为自身研究”清场”等行为。ICLR官方紧急采取应对措施，宣布重新分配所有区域主席，并将审稿意见与评分重置至讨论前状态，这一决定导致大量已完成的反驳意见沦为无效工作。

OpenReview平台迅速发布安全事故分析报告，证实ICLR 2026遭遇自动化爬虫攻击。报告显示约3%的出版场所受到影响，其中ICLR是最主要的攻击目标，攻击者系统性地收集并公开了审稿人身份数据。平台已采取多项补救措施，包括代码审计、日志分析、与执法部门合作要求删除泄露数据。值得注意的是，97%的出版场所未受此次事件波及，受影响场所中半数仅有不超过4篇论文被异常查询。

事件暴露出AI研究社区日益严峻的安全挑战。报告指出，针对研究系统的破坏行为、非法数据抓取、身份伪造等现象显著增加，各类学术机构及会议系统都面临更多网络入侵尝试。OpenReview强调科学社区依赖诚信与相互尊重的规范，呼吁成员保持克制，对受影响同事给予同理心。

业界反应呈现多元化态势。MIT-IBM Watson AI Lab首席研究员Chuang Gan披露，OpenReview作为非营利组织由20人团队艰难维持，年运营资金需200万美元，创始人Andrew McCallum坚持拒绝商业化以保持平台开放属性。社区讨论逐渐聚焦于审稿制度改良，包括建议延迟公开审稿人身份、建立资金反哺机制等方案。部分声音指出会议注册费与审稿服务价值倒挂的现象，主张顶级会议应从收入中支持审稿平台建设。

此次事件折射出学术评价体系中的深层矛盾。在匿名评审与学术透明之间，在免费服务与可持续运营之间，在个人学术竞争与社区整体利益之间，需要建立更精细的平衡机制。平台方已承诺持续更新调查进展，而关于如何构建更健壮的学术基础设施的讨论，预计将在事件后续持续发酵。

原文和模型

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【原文作者】 机器之心
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★☆

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