大模型在论文中还能“自由发挥”吗？ICLR 2026亮出新规则

AI工具如何影响学术诚信？第三方评测机构深度解析

最近有个事儿可不简单，国际顶会ICLR 2026直接给大语言模型套上了“紧箍咒”。这届会议不仅把论文录用率压到32.08%，还专门出台政策规范AI工具在学术研究中的使用。从论文写作到审稿环节，大模型必须像透明玻璃一样，把每一步操作都暴露在阳光下。这种做法让不少研究者直呼“有点狠”，但也让学术界看到了遏制AI滥用的希望。

政策核心：AI工具使用必须“留痕”

这次ICLR 2026的政策像给AI工具装上了“追踪器”，要求所有使用大语言模型的环节都要留下痕迹。不管是用来润色语法、调整措辞，还是协助生成实验代码，作者都得在论文中明确标注。这相当于给AI工具装上了“身份证”，让学术界能清楚看到每一步操作的来龙去脉。

最严苛的规则在于责任归属。即使研究工作由AI大量完成，也必须有一名人类作者承担最终责任。这种设计就像给AI工具加了“安全锁”，避免出现AI生成内容出现事实错误或数据失实的情况。

政策还特别强调“留痕”细节。比如作者在论文中插入隐藏的“提示词注入”指令，用白色字体诱导AI生成好评，这种行为直接被定义为学术不端。这种规定让AI工具的使用变得更加透明，也让研究者不得不对自己的成果负责。

应用场景：从写作到审稿全面监管

在具体应用层面，ICLR 2026的政策覆盖了从论文写作到审稿反馈的各个环节。作者如果用AI工具辅助润色语法或调整措辞，必须在论文中清楚说明。这种要求让AI工具的使用变得像“显微镜”一样，每个细节都能被看见。

更值得注意的是审稿环节的规范。审稿人或领域主席在撰写审稿意见时使用AI工具，必须提前披露。这种做法不仅确保了审稿意见的准确性，还防止了机密信息泄露。如果审稿人使用AI工具泄露投稿内容，可能会导致自己提交的论文被直接拒稿。

政策还特别关注AI工具在研究过程中的应用。当AI被用来提出研究思路或分析结果时，作者必须验证其有效性。这种设计让AI工具成为“辅助角色”，而不是“主导者”，有效避免了AI生成内容出现偏差。

其他顶会也紧随其后，形成统一规范

ICLR 2026的政策并非孤例，其他国际顶会也陆续出台类似规定。NeurIPS 2025要求作者如果将AI工具作为核心方法，必须详细描述其使用方式。这种规定让AI工具的使用更加规范，避免出现“工具依赖”现象。

ICML 2023更早提出，禁止提交完全由AI生成的论文文本，但允许使用AI进行编辑和润色。这种规定让AI工具成为“增强器”而非“替代者”，既提升了效率，又保持了学术原创性。

IEEE相关会议则强调人类作者和审稿人必须对工作的科学诚信负责。要求作者在致谢部分明确声明所用AI工具及具体用途，这种做法让AI工具的使用更加透明，也避免了数据造假的风险。

ACM相关会议也规定，如果使用AI生成文本、表格或代码，必须在致谢或正文中明确披露。这种规定让AI工具的使用变得像“显影剂”一样，能清楚看到其在研究中的具体作用。

这些政策的出台，让AI工具的使用有了更清晰的规范。从论文写作到审稿反馈，从研究思路到数据分析，每个环节都留下了“痕迹”。这种透明化管理不仅提升了学术诚信，也让AI工具在科研中扮演更合理的角色。

说白了，这些政策就像给AI工具装上了“刹车”，既保留了其高效便捷的优势，又避免了滥用带来的风险。随着越来越多顶会加入规范行列，AI工具在学术研究中的应用将更加规范透明，真正成为科研工作者的“得力助手”。