ICLR 2026还会好吗？300篇投稿50篇含幻觉，引用example.com竟也能过审

文章摘要

【关 键 词】 ICLR、学术不端、AI生成、同行评审、引用幻觉

ICLR 2026近期陷入一系列学术诚信风波，最新事件涉及论文引用内容的大规模造假问题。AI检测平台GPTZero对300篇投稿论文进行扫描后，发现其中50篇存在明显的引用幻觉现象，占比高达16.7%。这些造假行为包括虚构作者名单、篡改真实论文信息、使用默认示例链接等极端案例，部分存在明显问题的论文甚至获得了8/10的高分评审结果。

检测结果显示，学术评审体系面临严峻挑战。GPTZero采用的”幻觉检测”工具通过AI智能体标记无法验证的引用，经人工复核确认，这些造假引用已通过3-5名领域专家的同行评审。问题引用主要表现为：作者信息与真实论文不符、标题与年份存在偏差、arXiv ID真实但内容不匹配等。根据ICLR编辑政策，单处明确幻觉即可构成伦理违规，可能导致论文拒稿。

当前学术出版体系正承受着多重压力。2016至2024年间科学文章数量激增48%，同时撤稿与学术丑闻频发。ICLR作为人工智能领域顶级会议，面临AI生成内容、论文工厂和发表压力的三重冲击。GPTZero指出，生成式AI使得伪造专业论文仅需数秒，而验证真伪却需数小时，这种效率失衡正在突破同行评审的防御机制。

幻觉检测技术为评审流程带来新可能。该工具与AI检测器配合使用，可同步检查生成文本与可疑引用，显著降低验证时间成本。其设计优先考虑准确性，采用”标记-人工复核”双重机制，对无法在线验证的引用进行标记而非直接判定。技术方强调，传统引用错误与AI生成幻觉存在本质区别，后者表现为对真实来源信息的拼凑改写。

学术诚信危机折射出更深层的系统性困境。当顶级会议需要依赖AI工具来维系基本真实性，暴露出当前评价体系的脆弱性。GPTZero检测结果既是对现状的警示，也为改进评审机制提供技术路径。会议组织者与学术界需要建立与AI时代匹配的验证机制，防止学术交流异化为AI内容的自我复制。这一事件可能成为推动学术出版体系改革的关键契机，其后续发展值得持续关注。

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
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