## 811｜顶级AI峰会出现“连坐制”，审稿人偷用AI导致497篇论文被清退

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3月18日，顶级机器学习会议之一ICML 2026向一批学者和研究员发出了一封邮件。邮件的内容很短，但杀伤力极强，大意为：你提交的论文已被直接拒稿。

说实话，对于一个顶级学术会议来说，拒稿是再正常不过的事情了。但我今天要聊的这个，不是普通的拒稿。这背后有太多跟AI、跟人性相关的纠缠，接下来我和你详细说说。

这批拒稿，不是因为研究论文做得不好，也不是因为方法有问题，更不是因为写作不过关。根本原因是：参与审稿的人，偷偷用了AI。

这一天，共有497篇论文以这种方式被拒，背后可能涉及几千位学者。整个被拒的数量，占到了ICML 2026总投稿量的2%，虽然不至于伤筋动骨，但也绝不是一个可以忽视的小数字。很多研究者一年的研究心血，在一封邮件里“归零”。更讽刺的是，其中很多被拒的作者，对整件事情完全不知情——他们唯一的“过失”，是信任错了人。

我在一些媒体和论坛上刷到这件事的时候，评论区已经吵成了一锅粥。但大多数讨论都停留在表面：组委会做得对不对？检测技术准不准？连坐公不公平？这些问题当然值得聊，但如果只看到这些，就错过了这件事真正有意思的地方。

说实话，这次事件跟我们过去两年见过的所有“AI作弊被抓”都不一样。不是程度不同，而是性质不同。我先和你说清楚这件事是怎么发生的。

ICML 2026设计了一套叫做“双政策框架”的机制。简单说，审稿人可以自己选择：政策A，完全不用AI审稿；政策B，可以用AI辅助，但不能让AI替你做判断。两种政策都合法，但你得自己选，选了就得遵守。

为了抓住那些选了A却偷偷用AI的人，ICML做了一件咱们学习圈里提过好几次的事：在发给审稿人的论文PDF里，藏了隐形水印。这个水印藏得很深——用白色文字印在页脚，不是在正文里，而是在文档的角落里，人眼根本看不见，但AI可以读到。水印的内容是一条指令，要求AI在生成回复时，必须包含两个特定的短语。这两个短语是从一个包含17万个短语的词库里随机抽取，任意一对被同时命中的概率小于百亿分之一。换句话说，如果审稿意见里同时出现了这两个词，几乎可以百分之百确定：这个人把论文PDF直接扔给了AI，然后把AI的输出复制粘贴了过来。

最终，ICML在所有“政策A”的审稿意见里，发现了795份AI生成的评审，涉及506名审稿人。也就是说，这批人承诺了要完全人工审稿，但评论全是AI写的。

然后，“连坐”开始了。这涉及到ICML今年另外一个规定：每篇投稿论文，必须提名一名“互惠审稿人”，通常是论文的共同作者之一。而且ICML早就声明过：如果这个互惠审稿人出了问题，他参与的所有论文，可能一并直接拒稿。这506名违规审稿人，有497篇论文是以“互惠审稿人”身份挂名的。于是，这497篇论文，全部被拒。

如果你对学术论文不太熟悉，对上面这些规则可能比较懵。我用一个更浅显的例子来说一下。你可以把这个当做一个学校的作文大赛，允许学生之间合作写作文。提前约定好，负责批改作文的老师可以用AI，也可以不用AI，但不能承诺了不用AI，又偷偷使用。遗憾的是，确实有一大批承诺完全手工批改的老师，被发现直接把PDF扔给了AI，违反了自己的承诺。

惩罚是什么呢？只要是挂名这些老师的作文，都一概取消参赛资格。因为你信任的老师犯了错，你要为自己的盲信付出代价。我相信这批论文里，肯定有很多不错的研究会误伤，也会有很多第一作者感觉很冤。

说完这件事怎么发生的，我更想聊聊它跟以前那些AI作弊事件有什么本质不同。我觉得，这个“不同”有四个层次：

第一层的不同，很多人一眼就能看出来：这次抓的端口变了。

以前针对的是“输出端”——你提交的东西是不是AI写的。这次针对的是“评审端”——你给别人的评价是不是AI写的。听起来好像只是换了个方向，但这个转变意味着，AI使用边界的争夺，已经从“内容生产”延伸到了“判断和评价”。这个口子一旦开了，范围可能会扩展得很快——不只是审稿，任何需要你对别人做出判断的场景，都可能成为下一个战场。

第二个层次，稍微深一点：违规的性质变了。

以前的AI代写，本质上是一个道德问题，甚至是一个“算不算作弊”的定义问题。毕竟各个机构的规则不同，灰色地带很多，争议一直有。但这次不是。这次被处罚的审稿人，是在明确签署了“我不会使用AI”的协议之后，依然使用了AI。这不再是“用了AI算不算作弊”的讨论，而是你签过字的承诺，你违反了。性质从模糊的道德问题，变成了清晰的契约问题。白纸黑字，没有争辩空间。

第三个层次，更底层一些，也是我觉得最有意思的地方：这次惩罚的，是用AI来逃避“社会性劳动”。

你想想，审稿是什么？审稿是学术共同体运转的基础设施。你投论文，别人审你的；你审别人的，这个系统才能转起来。这不是你的个人创作，不是你的私人决策，这是你作为学术共同体一员，对整个系统承担的义务。以前被抓的AI代写，更多是个人层面的问题：你自己的论文，你自己的作业，用AI偷了懒，损害的主要是你自己的诚信。但这次不同——审稿是你欠给系统的债，你用AI糊弄过去，其实是在薅整个共同体的羊毛。这个逻辑，以前从来没被这么明确地惩罚过。

第四个层次，也是这件事最戏剧性的地方：责任边界被重新定义了。

过去的学术惩罚是点对点的，也就是“谁作弊，罚谁”。但这次是网状的，你的违规，把所有跟你有论文合作关系的人一起拖下水了。那497篇被拒的论文里，有大量合作者对这件事完全不知情。他们不知道自己的互惠审稿人偷用了AI，不知道水印的存在，不知道这个连坐机制会触发。他们唯一的“问题”，是跟一个违规的人合作过，并且信任了他。

其中有一个案例让我印象很深：研究员本·费尔（Ben Feuer）在LinkedIn上发帖说，自己的论文因为互惠审稿人违规被拒了，而这个违规的审稿人，正是他曾经亲手写过推荐信力挺的人。我相信在一个很小的学术圈子里，这批被拒稿的人，接下来就会遇到一些信任危机了。

说完四个层次的不同，再聊聊这件事对研究领域本身的影响。短期来看，ICML这次的水印技术已经是一次性武器了。这有点像考场里出了一道防作弊的新题型，但题型一公开，下次就没用了。毕竟任何人只要让另一个AI把审稿意见改写一遍，不能有奇怪的词语和短语，相当于重新洗一遍，特定短语可能就消失了。

但这不是重点。重点是，连坐机制作为一种结构性的制度设计，已经被证明是有效的——有效到让整个学术圈都感到震动。这种“责任扩散”的逻辑，会不会被其他会议、其他机构效仿，是接下来值得观察的事情。

还有一个更大的背景不得不提。根据2025年11月的一份报告披露，另一个会议ICLR 2026的75800份审稿意见里，大约有21%是完全由AI生成的。而合格的人类审稿人根本跟不上投稿量的增速。很多研究员面临的现实是：既要拼命发论文，又要无偿承担大量审稿工作，于是AI成了很多人的“生存机制”。

在这种背景下，ICML的强硬处罚，到底是守住了底线，还是把矛盾激化了？这个问题，学术界现在还没有答案。但我的直觉是，这次ICML的做法，与其说是解决问题，不如说是把一个一直被回避的矛盾，强行摆到了台面上。

说完对研究圈的影响，我更想聊聊这件事对普通人意味着什么。我觉得，最值得关注的趋势不是“学术圈要怎么对付AI作弊”，而是一个更底层的信号：AI使用边界的争夺，正在从“生产端”快速转向“评审端”和“义务端”。

过去两年，关于AI的讨论，核心问题是：你用AI生产了什么？你交的作业是不是AI写的？你发的报告是不是AI生成的？但今天这件事告诉我们，下一个战场是：你用AI代替了什么义务？

想想职场里的360度评价，如果你用AI帮你写对同事的评语，算不算欺骗？说实话，这个场景你可能已经见过了，甚至你自己也这么干过。再想想教育里的互评作业，你用AI生成同学的作业评价，算不算失职？还有各种需要“人工审核”的岗位，如果审核员把材料扔给AI判断，然后直接签字，这到底是提高效率，还是对整个系统的背刺？

这些问题，以前没有人认真追问过。但今天这件事，等于在整个社会面前立了一个先例：用AI逃避你的义务，或者违反你的承诺，是可以被惩罚的。而且，你的违规，可能不只是你自己的事。

“连坐”这个词，在中文里有几千年的历史，特别是商鞅变法中，把“连坐”从之前的家族之间的关系，变成了没有血缘关系也要捆绑在一起。5家编一“伍”，10家编一“什”，一人犯法，邻里必须举报，不举报就一起受罚。然后你看，在2026年最顶端的AI学术大会，它又以一种非常精密的技术形式，重新出现了。

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。

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