ICLR 2026的审稿系统正面临AI“幽灵”大规模渗透的挑战：第三方检测数据显示，在7.6万份审稿意见中，有21%完全由大模型一键生成，另有35%被AI不同程度润色，纯人类撰写的比例仅剩43%。这些“机器审稿”普遍篇幅更长、打分更高，却频频出现“幻觉引用”或指责论文中根本不存在的数值错误，逼得作者集体在社交媒体吐槽。

面对信任危机，组委会发布“史上最严”封杀令：

- 投稿端：若论文大量使用LLM却未声明，直接desk reject；

- 审稿端：允许用AI辅助，但审稿人对内容负全责，一旦出现虚假引用或“AI废话”，其本人投稿亦可能被拒；

- 举报通道：作者可私信标记疑似AI审稿，程序主席将在未来两周内集中排查并公开处理结果。

会议主席坦言，AI领域的指数级扩张让每位审稿两周内需审5篇论文，负荷远超以往，是“AI代写”泛滥的结构性诱因。ICLR 2026的这场“AI审稿危机”表明：当大模型成为审稿人，学术共同体必须先用规则和检测工具把“幽灵选票”挡在门外，否则同行评审将沦为一场无人负责的自动化实验。