剛剛，AI頂會ICML允許AI參與審稿！

新智元報道

編輯：艾倫

【新智元導讀】同行評審體系正在全面革新！面對海量論文，頂級會議ICML 2026推出了復雜的「雙軌制」新政，允許有限度地使用AI審稿，并引入「對等原則」防止雙標；而新平臺aiXiv則激進地擁抱「全自動科研」，由AI寫、AI審。一條路是AI Integrated，另一條路是AI Native，兩條路都是為了應對AI領域論文的數量爆炸的現狀。

學術界正站在一個微妙的十字路口。

左邊是擁擠不堪的傳統頂會，無數人類審稿人在海量論文的沖擊下疲憊不堪，他們試圖在捍衛「人類評價標準」的同時，謹慎地引入AI作為助手；

右邊則是一片狂野的新大陸，在那里，機器撰寫論文，機器審閱論文，科學發現的飛輪正在脫離人類生理極限，全速旋轉。

這兩條路，分別由機器學習頂級會議ICML 2026和預印本平臺aiXiv代表。

它們看似都在解決同行評審的崩潰這個問題，但指向的卻是兩種截然不同的科學未來。

ICML 2026

一場關于誠實與人性的社會實驗

作為機器學習領域的皇冠明珠，ICML（國際機器學習會議）的選擇往往被視為風向標。

在即將到來的ICML 2026中，組委會決定不再對AI采取簡單的「封殺」或「放任」態度，而是設計了一套極其復雜的「雙軌制」政策。

根據ICML公布的新政，審稿流程被劃分為兩條平行線：Policy A（保守派）與 Policy B（溫和派）。

在Policy A里，AI被嚴格禁止。

除了拼寫檢查和傳統的文獻檢索工具，審稿人必須依靠純粹的人類智力來完成閱讀、理解和批判。

這是一塊為「原教旨主義者」保留的凈土。

而在Policy B里，規則變得曖昧：審稿人被允許使用AI，但有著嚴格的界限。

你可以用大模型來輔助理解晦澀的數學公式，或者潤色你的評審意見，但你絕不能把審稿的權力讓渡給機器。

問AI「這篇論文的優缺點是什么？」，或者「請幫我寫一段評審綜述」，依然是絕對的禁區。

這套看似割裂的方案，實則是對學術界現狀的無奈妥協。

ICML在制定政策前進行的調研顯示，社區已經徹底分裂：

約40%的審稿人強烈支持嚴禁AI的保守路線，但也有30%的人渴望擁抱AI；

作為作者時，雙方更是勢均力敵，各占半壁江山。

更現實的數據是，已有70%的受訪者習慣用AI潤色文字，如果實施全面禁令，四成審稿人直言工作將難以為繼。

正是這種不可調和的「最大公約數」困境，迫使組委會最終放棄了統一規則。

除此以外，更有趣的是ICML設計的「匹配機制」。

這是一次關于學術誠信的博弈。

作者在投稿時，需要聲明自己是「必需A」還是「允許B」。

審稿人也需要選邊站隊。系統會盡量撮合意愿匹配的雙方。

但ICML引入了一條「對等原則」：如果你作為作者強硬地要求自己的論文必須由純人類審稿（選擇Policy A），那么當你作為審稿人時，你也必須承諾不使用AI。

這一條款極其精妙地遏制了潛在的「雙標」行為：那些希望別人用生命在讀自己的論文，自己卻用AI敷衍別人的投機者，在這里將無處遁形。

組委會還進行了一項調查，如果要求偏好政策B的審閱者按照政策A進行審閱，是否存在不合規的風險。

從上圖的調查結果得知，如果ICML強行搞「一刀切」禁止LLM，雖然大部分人會遵守（深藍），但會給一部分人帶來工作負擔（淺藍），甚至逼迫極少數人走向「學術不端」（橙色）。

這些數據也支撐了ICML的判斷：「統一禁止LLM可能不是正確的方法」。

此外，ICML對Policy B中使用的AI工具設定了極高的門檻：必須是「隱私合規」的。

這意味著你不能隨手把論文丟進免費版的ChatGPT或Claude，因為這些數據可能會被用來訓練模型，導致未發表成果的泄露。

審稿人必須使用企業級API、本地部署的模型，或者明確帶有「不訓練數據」條款的付費服務。

這個看似技術性的細節，實則在學術界劃出了一道隱形的階級鴻溝。

擁有充裕經費、能夠訂閱企業級AI服務的頂尖實驗室成員，將能合法地利用AI提效；

而資源匱乏的獨立研究者，可能被迫留在Policy A的慢車道上。

為了監控這場實驗的效果，ICML甚至計劃引入隨機對照試驗。

他們會對比兩個「宇宙」中審稿分數的分布差異。

如果發現使用AI的審稿人系統性地給出了更高或更低的分數，程序主席將介入干預。

這清楚地表明，ICML的野心不止于維持秩序，他們試圖量化AI對人類判斷力的具體影響。

ICML 2026組委會

值得關注的是，在即將到來的ICML 2026中，組委會迎來了多位華人學者擔綱重任。

其中，現任UIUC計算機系教授張潼將擔任大會主席（General Chair）。

張潼教授擁有斯坦福大學博士學位，學術與工業界履歷均十分亮眼。

他曾任教于香港科技大學和羅格斯大學，并在IBM、百度、騰訊等多家科技公司擔任要職。

他的研究領域廣泛，涵蓋機器學習理論、優化理論及強化學習等多個方向。

另一位擔任要職的華人學者，是現任賓夕法尼亞大學沃頓商學院及計算機系副教授蘇煒杰。

他將出任學術誠信主席（Integrity Chair），負責統籌和監督明年ICML的評審過程。

作為北京大學數院07級校友及斯坦福大學博士，蘇煒杰的研究主要聚焦于大模型的數學理論、優化算法及數據隱私保護。

特別值得一提的是，他提出的保序機制（Isotonic Mechanism）為提升AI會議審稿質量提供了重要途徑，該機制自2023年起已在ICML連續三年進行實驗。

aiXiv：當科學不再需要人類

如果說ICML是在舊世界的廢墟上修修補補，試圖在保留人類中心地位的前提下提升效率，那么aiXiv則徹底推倒了這堵墻。

在這個由清華大學、牛津大學、多倫多大學、曼徹斯特大學等多家機構研究者聯合發起的平臺上，人類不再是科學發現的唯一主角。

主頁地址：https://aixiv.science

論文地址：https://arxiv.org/abs/2508.15126

aiXiv打出的旗號驚世駭俗：我們歡迎由AI撰寫的論文，也歡迎由AI審閱的論文。

aiXiv的發起人之一Guowei Huang直言：「AI生成的知識不應受到區別對待，我們只在乎質量，不在乎是誰生產了它。」

在aiXiv的后臺，一組AI審稿智能體日夜不休地工作。

它們會從創新性、技術穩健性和潛在影響力等維度對論文進行打分，只要達到某個門檻，就能在極短時間內發布到平臺上。

而傳統期刊的同行評審往往需要耗費數月甚至數年。

更激進的是，這是一個閉環。

作者可以根據AI智能體的反饋修改論文，然后再次提交，如此往復。

早期的測試數據聲稱，這種「人機迭代」或「機機迭代」能顯著提升論文質量。

aiXiv的出現，是對現有學術出版體系的一次無聲嘲諷。

arXiv前不久宣布不再接收純AI撰寫的綜述文章，除非已經在期刊或會議通過同行評審；Science等頂刊依然對AI署名嚴防死守。

主流學界依然在努力辨別「什么是人寫的，什么是機器寫的」，而aiXiv攤手表示：這重要嗎？

當然，質疑聲從未停歇。

俄勒岡州立大學的Thomas Dietterich教授警告說，大模型正在變得越來越像科學家，但這不代表它們具備了科學家的判斷力。

它們善于模仿科學論文的架構和語氣，卻未必能保證內容的真實。

一個充滿「幻覺」的科學界是可怕的。

如果AI開始大量炮制看起來完美無缺但邏輯虛假的論文，并由另一群AI審稿人給予通過，人類科學的大廈可能會被某種被稱為「學術垃圾」的流沙所吞沒。

殊途同歸的焦慮

ICML的謹慎與aiXiv的激進，看似背道而馳，實則源于同一種焦慮：人類處理信息的帶寬，已經遠遠跟不上信息指數級膨脹的速度。

過去幾年，AI領域的論文數量呈現出一種近乎病態的增長。人類審稿人不僅要面對數量的壓力，還要面對質量的參差。

bioRxiv和medRxiv等預印本平臺已經引入AI工具來篩選涉嫌造假的論文。

在這種背景下，ICML選擇了一條改良主義的道路。

它承認AI的工具屬性，但試圖通過制度設計（如對等原則、隱私合規）將AI關在籠子里，讓它做人類的助手而非替代者。

它試圖保留科學評價中那種微妙的、難以量化的「人類直覺」。

而aiXiv選擇了一條加速主義的道路。

它默認人類已經無法獨自處理現代科學的數據量，因此必須將部分（甚至全部）認知工作外包給硅基智能。

它在賭，賭AI最終能涌現出鑒別真理的能力，就像它們涌現出語言能力一樣。

這兩場實驗的結果，將決定我們未來的科學是什么樣子。

是繼續維持那個由少數精英人類把關、運轉緩慢但相對可信的象牙塔？還是擁抱一個由算法驅動、泥沙俱下但在此刻就能觸達未來的數據海洋？

ICML 2026的政策將在未來幾年內面臨巨大的執行挑戰。

如何界定「輔助」與「代筆」的邊界？

如何確保富裕機構與貧窮機構的公平？

當大多數人都習慣了Policy B的便利，Policy A是否會淪為一種雖然高尚但無人問津的「復古情懷」？

與此同時，aiXiv里的智能體正在以遠超傳統期刊的速度吞吐著論文。

它們不關心人類的倫理糾結。

在這個技術與智力極速變革的時代，我們要警惕的或許不是AI會取代科學家，而是科學本身的定義被悄然改寫。

真正的科學探索，往往誕生于困惑、停頓和長時間的無解之中。

而AI追求的是流暢、概率和最優解。

當我們將審稿的權力全部或部分讓渡給追求「大概率正確」的模型時，我們是否也在無意中過濾掉了那些看似離經叛道、實則顛覆認知的「小概率真理」？

或許，這才是ICML堅持保留Policy A的真正深意。

參考資料：

https://icml.cc/public/LLM-Policy

https://icml.cc/public/Intro-LLM-Policy

https://www.science.org/content/article/new-preprint-server-welcomes-papers-written-and-reviewed-ai

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