## 659｜AI让综述类注水论文数量暴涨，学术平台arXiv被迫收紧审核规则

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今天我们来聊聊学术圈的一条新闻。2025年10月31日，arXiv官方发布了一条公告：自公告发布之日起，所有综述类论文与立场类论文，必须先通过期刊或会议的同行评审，才能提交到arXiv。没有同行评审证明的，直接拒稿。

这个决定在学术圈炸开了锅。有人认为，这是arXiv“背叛”了开放科学的初衷；也有人表示，这是平台被逼无奈的自救。但在我看来，这件事的背后其实很简单，就是AI把学术领域一些玩了几十年的“注水论文”游戏，一下子摊开展现在了阳光下。

过去，学术论文注水靠的是人力——写一篇没什么新意的综述，怎么也得花几周时间，哪怕抄书，至少也要找几本比较冷门的书去抄。但现在，AI让写这种类型的论文，变得非常简单，直接实现了工业化生产。结果就是，作为全球最重要的学术预印本平台，arXiv被海量的AI水文淹没，不得不关上一扇曾经敞开的大门。

咱们先说说arXiv到底是什么，再来聊为什么它的这个决定会引起这么大的反响。

arXiv是1991年由物理学家Paul Ginsparg创建的，现在由康奈尔大学维护。这个平台在学术界的地位有多重要？在某些学科圈子里甚至有这样一个共识：论文如果没上arXiv，那就等于不存在。

为什么大家这么依赖arXiv？其实原因很简单：速度。传统期刊的发表流程漫长，一篇论文投出去，往往要等一年半载，甚至更久才能发表。但arXiv完全不同，论文上传后，一天之内全球同行就能看到你的工作。这种即时性，对快速迭代的研究领域来说，简直是刚需。

AI领域就更是这样了，很多研究团队完全是在争分夺秒，可能晚一个星期，自己就可能从原本的“创新者”变成了“跟随者”。所以，哪怕暂时没有期刊愿意接收，研究者也会先把论文传到arXiv，说不定可以一夜爆火呢。

截至2022年1月，arXiv平台上的论文总量已突破了200万篇。但更夸张的是增长速度：2008年论文总量达50万篇，2014年突破100万篇，然后仅仅7年，就又翻了一番。

在2022年1月那会儿，还没有ChatGPT等生成式AI出现，这个平台每天就要处理多达1200份投稿，靠的是大约200名志愿审核员。老实说，这个工作量已经很恐怖了。但真正让arXiv难以承受的，是AI带来的那种“降维打击”式的投稿洪流。

在AI普及后，arXiv的投稿量急剧攀升。而且因为现在“人工智能”已成热门关键词，不少学科的论文都试图与AI“沾边”，这就导致了每个月都有几百篇计算机相关的论文投稿，是那种毫无价值的信息综述类文章，毕竟有了AI之后，生成有创新的研究性论文不容易，但生成这类堆砌资料、充斥空话套话的综述性论文，可太简单了。

除此之外，我们还能通过几个全球顶级AI类会议的投稿数据，从侧面印证这一情况。例如，作为机器学习领域三大顶级会议之一的ICLR，他们接收的投稿量从2024年的7304篇，暴涨至2025年的11672篇，一年间增幅达60%。

另一个顶级会议NeurIPS，投稿量同样大幅增长：从2023年的12343篇增至2024年的15671篇，增幅为27%。这样的增长幅度，可能同学们暂时感受不到这个数字的“疯狂”之处，但要知道，仅在2019年，这个全球最顶级的AI大会，只收到了全世界的6743篇论文投稿，再往前，在2015年，这个数字只有可怜的1838篇。

这些数字背后，是AI论文的疯狂增长。斯坦福大学的《人工智能指数报告》显示，arXiv上与AI相关的论文，从2015年的5478篇增加到2020年的34736篇，六年时间增长了六倍。但投稿量暴涨还不是最可怕的。最可怕的是，这些论文里有多少是AI生成的水文。

arXiv的官方公告中透露，他们现在每个月收到数百篇综述类论文，其中90%的质量堪忧——大多只是“带注释的参考文献清单”，没有任何原创见解。有研究机构专门分析了4000篇AI生成的论文，发现只有5%包含原创想法，剩下95%都是在重复现有知识。

更荒诞的案例也不少。2024年2月，Frontiers期刊发表了一篇论文，里面有张AI生成的老鼠解剖示意图，雄性器官大得离谱，标注也完全不合逻辑。这种明显的AI造假居然通过了同行评审，刊登在了学术杂志上，这一下子就引发了业内关注。

其实，学术界的注水问题由来已久。过去也有人为了凑论文数量，写一些没什么新意的综述，或者把别人的工作重新梳理一遍，包装成自己的成果。但那个时候，注水至少还需要成本——你得花时间读文献，得组织语言，得让文章看起来像那么回事。这种“人力注水”虽然也让人头疼，但规模是可控的。一个人就算再能写，一年也就能产出那么几篇。学术圈虽然抱怨，但还能勉强消化。

但ChatGPT在2022年11月推出后，整个游戏规则变了。

arXiv的志愿者审核员很快就注意到了变化。一开始只是觉得投稿量在增加，论文质量在下降。但到了2025年上半年，他们突然发现：这不是简单的质量问题，而是被“DDoS攻击”了。

什么叫DDoS攻击？其实就是用海量的垃圾请求把服务器打瘫，就像手机一下子收到上万条垃圾短信一样。现在arXiv平台面对的，就是这种情况——每天涌入的AI生成论文，已经超出了人工审核的极限。

我也梳理了一下，从时间线上看，学术界对AI写作的态度经历了几个阶段。

2022年底到2023年底，是警惕期。ChatGPT刚出来时，很多高校把用AI写论文视为作弊。2023年成为学术撤稿的历史高峰，全年撤稿超过1万篇，创历年之最，AI化论文创作成为撤稿的重要诱因。

2023年底到2024年上半年，是混乱期。学术界开始出现"用AI写论文，用AI检测论文的AI率，再用AI把AI率降下去"的怪圈。一边是期刊在严查AI生成内容，一边是作者在想办法绕过检测。

从2024年，学术界对AI的态度出现了转折。Science期刊发生了重大政策反转，从之前的怀疑抵触转变为允许生成式AI用于论文写作。这标志着主流学术期刊开始从“全面禁止”转向“规范使用”。

但到了2025年，学术界发现：规范使用根本挡不住AI水文的洪流。

不仅仅是arXiv，其他一些垂直领域的论文平台同样遇到了类似的情况。例如生物医学预印本平台bioRxiv发现，10%的生物学摘要是AI生成的。心理学预印本平台PsyArXiv也遇到了类似问题，甚至出现了同一篇AI生成的论文被删除后又重新提交的情况。

这就是我说的“工业化生产”。过去一个人一年写几篇水文，现在一个人一天就能用AI生成几十篇。而且这些论文表面上看起来语言流畅、格式规范，但实质上只是把别人的工作重新排列组合，没有任何新的洞察。

我从产品经理的角度看，arXiv现在面临的是一个典型的“规模化困境”，这也是过去很多平台型企业在成长阶段，都会遇到的两难选择。

当用户量小的时候，靠人工审核可以保证质量。但当AI把写作和投稿门槛降到接近于零时，人工审核就彻底失效了。如果继续这样下去，要么大幅增加审核人员，但arXiv平台并没有足够资金投入；要么降低审核标准，例如用AI来审AI，但这就会毁掉平台的信誉。

所以arXiv选择了第三条路：把质量控制外包给期刊和会议。也就是他们这次公告的核心内容，要投这类稿件的前提是必须有其他学术期刊的同行评审证明或者发表证明。

这个策略其实挺聪明的。综述类论文和立场类论文，本来就不是arXiv官方接受的内容类型，过去只是在少量高质量稿件的情况下网开一面。现在AI把这个口子撑大了，arXiv干脆把门关上，让期刊和会议去做质量把关。但这也意味着，arXiv正在从一个“开放包容”的预发布平台，变成一个“需要背书”的发布渠道。

说到这里，其实同学们都听明白了，AI领域水文的核心问题并没有消失，只是arXiv把问题转移给了期刊和会议。

没错。arXiv的新规，本质上是把审核压力外包出去。但期刊和会议本身也已经不堪重负，就像ICLR一年投稿量暴涨60%，NeurIPS每年要处理上万篇投稿，审稿人的压力已经到了极限。

这不是arXiv一家的问题，而是整个学术界的困境。

其实，这让我想起了经济学里的“杰文斯悖论”。19世纪，蒸汽机效率提高后，人们以为煤炭消耗会减少，结果反而大幅增加，因为更高效的技术降低了使用成本，导致需求暴涨。AI写作也是一样。技术让写论文变得更容易了，但结果不是让学术交流更高效，而是让整个系统被垃圾论文淹没。写作门槛降低了，发表门槛反而被迫提高了。

过去的学术体系，是建立在“写作有成本”这个前提上的。现在AI把这个前提打破了，整个体系的逻辑就崩塌了。arXiv收紧审核，只是这场崩塌的第一块多米诺骨牌。

写论文的成本降低了，审核论文的成本就会暴涨；生成内容的门槛降低了，筛选内容的门槛就会提高。这不只是学术界的问题，也是整个AI时代我们都要面对的问题。我也会持续留意一下，arXiv这一举措到底能不能产生正向的效果。

最后，再说一件咱圈子里的事儿。

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

> 相关链接：
> 致作者们：arXiv计算机科学类别中综述文章和立场论文的更新实践
> https://blog.arxiv.org/2025/10/31/attention-authors-updated-practice-for-review-articles-and-position-papers-in-arxiv-cs-category/

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