深扒ICLR「泄露门」：AI学术历史上最魔幻的61分钟，或许没有之一

文章摘要

【关 键 词】 学术丑闻、AI评审、数据泄露、信任危机、评审腐败

2025年11月27日，ICLR 2026会议爆发了学术圈史上最严重的双重危机：OpenReview平台因API接口存在基础安全漏洞（BOLA），导致超过1万篇论文的审稿人、作者及领域主席信息全面泄露。事件始于一个可被轻易篡改的URL参数，攻击者无需专业技术即可获取敏感数据。在漏洞暴露的61分钟内，约45%的投稿资料被爬取传播，引发学术界的系统性混乱。

泄露事件暴露了三重学术黑幕：首先，Pangram Labs对7.58万条审稿意见的分析显示，21%的评审内容完全由AI生成，超过50%存在AI参与痕迹，甚至出现199篇全AI生成的投稿论文。这些AI评审普遍存在幻觉引用、空洞赞美等特征，反映出评审系统的功能失调。其次，数据公开后立即触发大规模学术腐败行为，包括作者直接贿赂审稿人、竞争对手实验室恶意压分、第三方掮客介入等利益交换。更严重的是，长期存在的”审稿人圈子”现象获得实证——部分研究者通过互打高分、强制引用等方式构建学术护城河。

面对危机，ICLR组委会采取了包括重置评审流程、回滚分数、永久封禁涉事人员等极端措施。但事件已造成深远影响：双盲评审制度的公信力遭受毁灭性打击，暴露了在论文数量指数增长（2026年投稿量达1.94万篇）背景下，传统同行评审系统的人力资源枯竭与制度性失效。此次事件不仅揭示了技术漏洞，更暴露出学术评价体系在AI时代面临的本质矛盾——当人类无法消化海量研究成果时，系统要么崩溃，要么异化为AI之间的相互验证。

原文和模型

【原文链接】 阅读原文 [ 4869字 | 20分钟 ]
【原文作者】 新智元
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★☆☆☆

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