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      誰殺死了那篇好論文?AI頂會亂象:好文被刷,低分論文捧上天

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      新智元報道

      編輯:傾傾

      【新智元導讀】當AI開始決定哪篇AI論文能被接收,「同行評審」這件事就顯得格外諷刺。近日,一位AAAI 2026審稿人在Reddit匿名發帖,稱自己經歷了「史上最奇怪」的評審流程:好論文被拒、弱論文晉級,還有疑似「關系稿」在護航。更離譜的是,連AI也在幫忙總結評審意見。當算法與人情交織,學術的公正,還能被相信嗎?

      在AI頂會上當審稿人,本該是一份體面又嚴肅的工作。

      但對這位AAAI 2026的評審來說,今年的經歷卻奇怪得離譜。

      他在Reddit上寫道:

      這是我見過最混亂的審稿流程。

      打分、討論、反駁、再討論——好的論文被刷下,弱的論文卻被力挺。

      有人認真寫了上千字評語,有人幾句護航就能讓分數直線上升。

      而在這場混亂背后,還有AI在幫忙「總結」審稿意見。

      學術公正,仿佛被卷進了一場算法實驗。

      幕后「憤怒爆料」:一位審稿人的深夜自述

      這是我遇到過最奇怪的審稿流程。

      一位AAAI 2026的匿名評審,在Reddit上留下了這樣一句話。

      他沒有投稿,只是今年負責評審幾篇論文。但他形容,這次經歷讓他「開始懷疑整套機制是不是出問題了」。

      在AAAI 2026的官方流程中,審稿被分為Phase 1與Phase 2兩個階段。


      同行評審流程圖:從投稿到接收,隱藏在流程里的權力節點。

      第一輪由少量評審初篩,不符合標準的論文直接被淘汰;第二輪再由新的評審補充打分、討論,并由程序委員會決定最終結果。

      聽上去科學又嚴謹。可在這位評審的眼中,一切卻亂得離譜。

      他在帖子中寫道:

      第一輪我審了四篇論文,分別打了3、4、5和5分。雖然有些問題,但整體還不錯,我甚至打算在討論后調高分數。可最后——全都被拒了。

      而進入第二輪的論文,卻更讓他震驚:

      我現在拿到的幾篇新稿,打分只有3和4,但質量明顯比第一輪更差。

      也就是說,好論文被刷掉,弱論文晉級。他感到,整個評審體系好像失去了邏輯。

      更讓他不安的,是其中一篇論文的評審分歧。

      他認真地寫了上千字評論,指出論文「缺乏技術細節」「邏輯解釋不清」,并給出3分。

      另一位評審卻給了高達7分(滿分10),甚至在討論階段試圖把分提到8。

      那位評審還在系統中留言:

      作者已經解決了大部分評審的疑問,只是有些實驗受限于監管要求。

      可問題在于,這位爆料人根本沒提過實驗問題。他所有的關鍵質疑,都被對方「自動略過」。

      于是,一個念頭在他腦海里浮現:難道這就是所謂的「關系稿」?但他也不敢貿然下結論,只能在帖末留下試探:

      我該不該把這件事上報?如果那篇論文最后被接收,我可能再也不會審AAAI的稿了。

      這條帖子很快登上r/MachineLearning熱門,評論區也炸開了鍋。

      有人說「我也遇到過同樣的情況」;有人吐槽「AI在幫忙總結評審意見,壞批次+AI評審,簡直是災難」;甚至有人直接寫道:「串評不是bug,它已經成了制度的一部分。」


      一場原本學術圈內部的討論,就這樣被推上了臺面。

      而這次風波,也揭開了一個更深的問題:AI頂會的評審,正在變成一場沒有人能真正信任的實驗。

      評審機制的「黑箱升級」:AI也在審AI

      表面上看,AAAI 的評審流程已經相當完善:兩輪篩選、分階段打分、集中討論、匿名機制。

      但在不少審稿人看來,這套新機制更像是一場算法化的實驗——高效,卻讓人愈發不安。


      詳細鏈接:https://aaai.org/conference/aaai/aaai-26/review-process/?utm_source=chatgpt.com

      AAAI 官網的官方說明今年會議首次采用Phase 1/Phase 2雙階段評審制度。

      • Phase 1(初篩階段):每篇論文只分配兩位審稿人,如果兩人都打低分,論文會直接被淘汰;

      • Phase 2(復審階段):只有當兩人意見不一致,或論文「有潛力」時,才會進入第二輪,由新的評審和領域主席(AC)做最終決策。

      也就是說,評審人寫下的幾千字評論,最終可能會被AI歸納成幾句話,而程序委員會則依賴這些摘要來決定去留。

      第一階段的兩個人,擁有幾乎「一票否決」的權利。

      一旦其中一位審稿人主觀、偏激、或者「Reviewer 2式」地吹毛求疵,一篇原本有價值的論文可能在討論開始前就被淘汰。

      更復雜的是,AAAI 2026還正式啟用了AI輔助審稿系統。這不是坊間傳言,而是會議組委會親自確認的試點項目。

      在2025年8月發布的「AI-Assisted Peer Review Pilot Program 常見問答」中,AAAI官方明確寫道:

      AI系統將協助評審委員會成員,通過總結評審意見與作者答辯(rebuttal),檢測缺失信息與潛在沖突,并向領域主席(AC)提供概覽報告。

      也就是說,AI不僅參與分配稿件,還能自動生成評審總結,供領域主席決策參考。

      官方強調它「僅是輔助」,不會直接決定論文去留,但在實際操作中,不少審稿人懷疑, 這套AI總結的語氣和傾向,已經在無形中影響最終結果

      Reddit評論區中就有審稿人吐槽:

      他們甚至說要用AI來總結所有rebuttal和評論。換句話說,論文被接不接,可能取決于AI的情緒。

      也就是說,人類的判斷正被AI間接取代。這讓原本已經主觀的評審,更加不可控。

      而雙階段制的問題,也在這次風波中被放大。

      第一階段由少量評審快速篩稿,極大依賴個人判斷;第二階段的新審稿人再加入,卻常常缺乏前情背景

      于是,就出現了那位審稿人說的情況:第一輪質量更好的論文被拒,第二輪弱稿反而入選。

      多位評審在不同論壇也提到類似經歷。有人在另一條Reddit討論串中寫道:

      我給出了一份詳細的負面評語,但另一位評審寫了兩行優點,打了滿分10。最后論文進了。


      當審稿結果越來越像一場運氣游戲,再加上AI的參與,人類評審的邊界開始模糊。

      到底是誰在決定論文的命運?是專家,還是模型?

      當人類評審還沒達成共識時,AI就已生成「結論」;當領域主席依賴摘要做決定,爭議就被算法「壓平」。

      原本為了提升效率的制度設計,如今反而讓權力更集中、過程更不透明。

      Phase 1決定誰能被討論,AI幫忙決定誰能被接受。

      學術評審,正一步步變成一個由算法與人類共同運作的黑箱。

      同行評審的信任塌陷:AI頂會的「人情」與「算法」

      在AI學術圈,同行評審曾被視為最后的質量守門人。可如今,這道門越來越難守。

      Reddit上那位AAAI評審的帖子之所以引爆輿論,并不是因為一句「關系稿」有多驚悚, 而是因為太多研究者都有似曾相識的無力感。

      有人留言說:「 一個小領域的論文,幾乎都出自同一個實驗室,用的同一份數據、同一張表格。 」


      另一位用戶干脆寫道:「 我不做那個方向了,真心做不下去。」

      這種情緒并非個例。在過去幾年,AI頂會幾乎每年都會出現類似爭議:某些熱門領域被少數團隊壟斷,互相引用、互相評審,新研究者要么進不去,要么被打低分。

      當研究越來越碎片化、投稿量暴漲、專家資源被反復調用,系統本身就難以保持平衡。

      AI的介入,本該緩解負擔,卻在效率和理解之間制造了新的縫隙。

      AI可以幫人總結評論,卻無法判斷「 真正重要的問題」;它能統計誰打分更高,卻無法感受「偏見 」;它能在幾秒內讀完幾千字,但卻不知道,一句“「作者回應充分」可能只是敷衍的外交辭令。

      結果就是,論文越來越多,審稿越來越快,但學術的公信力卻在變薄

      有評論這樣諷刺:「AAAI對原創性的把關,比利物浦的轉會策略還要保守。」


      另一位網友更直白:「串評不是漏洞,是規則。」


      這些話聽起來刺耳,卻也是事實寫照。

      同行評審原本是學術最核心的信任機制,可當AI參與決策、人情左右分數、效率凌駕思考,這份信任正一點點崩塌。

      而崩塌的,不只是某個會議的口碑,還有整整一代研究者對學術規則的信仰。

      于是,科研人開始用另一種方式表達無奈——在表情包的世界里,他們把那個永遠打低分的「Reviewer 2」,變成了所有投稿者的共同敵人。


      「Reviewer 2」梗圖:所有科研人的共同噩夢。

      當AI審AI,我們還能相信什么?

      在這場圍繞AAAI的爭議中,沒有人能給出確鑿的證據。

      沒有郵件往來、沒有后臺記錄,甚至連論文編號都沒有。但這并不妨礙它成為一次象征性事件

      它暴露的,不只是某個會議的漏洞,更是一種普遍的焦慮:當AI技術深入到學術生產的每一個環節—— 寫論文、查重、審稿、甚至決定哪篇論文能被接收——人類的判斷正在被算法稀釋。

      AAAI的AI輔助審稿機制,本意是提高效率。但它也讓我們第一次直面這樣的問題:

      如果AI的總結比人工閱讀還權威,那人類評審的責任還剩多少?

      這種結構性的不透明,正在侵蝕學術體系最脆弱、也最寶貴的東西——信任。

      研究者開始質疑:會議的接收結果,是學術實力的體現,還是算法、批次、關系、人情共同計算的「概率事件」?

      當AI成為評審的一部分,它既是工具,也是鏡子,照出一個正在加速的學術世界:

      論文越來越多,周期越來越短,而真正的思考,卻越來越稀缺。

      在Reddit討論的最后,那位審稿人寫下這樣一句話:

      如果這篇論文被接收,我可能再也不會審AAAI的稿了。


      這不是憤怒的宣言,更像一聲嘆息。因為他所失去的,不是一次評審的公平,而是對整個學術體系的信任。

      當AI終于學會替我們審稿,也許我們該問的,不是它能否勝任,而是——我們還相信它嗎?

      參考資料:

      https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1oaf1v0/d_on_aaai_2026_discussion/

      https://aaai.org/conference/aaai/aaai-26/review-process/?utm_source=chatgpt.com

      https://aaai.org/wp-content/uploads/2025/08/FAQ-for-the-AI-Assisted-Peer-Review-Process-Pilot-Program.pdf?utm_source=chatgpt.com

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