# AI 写的论文越来越像真的，同行评审快扛不住了

> 原标题：AI research papers are getting better, and it’s a big problem for scientists

- 来源：The Verge · AI
- 发布时间：2026-05-15T11:00:00.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/21585
- 原文：https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/930522/ai-research-papers-slop-peer-review-problem

## 摘要

The Verge 报道了一个具体案例：研究员 Peter Degen 发现一篇 2017 年的论文引用量突然暴增，从过去几年总共几十次，变成每隔几天就被引用一次。他怀疑这些引用来自 AI 生成的论文，因为 AI 写手会从训练数据里随机抓取看起来相关的文献塞进参考文献列表。文章指出，这种“看起来挺像回事”的 AI 论文正在大量涌入学术期刊的审稿流程，审...

## 推荐理由

这篇 The Verge 的报道抓到了一个很具体的信号——Peter Degen 发现一篇老论文的引用曲线突然反常飙升，但正文没披露他到底查了多少样本，所以这个异常有多普遍还不好说。我会先打个折，把它放在 featured 里偏低的位置，而不是必读。它好就好在用一个可查证的引用异常，把“AI 论文变好看了反而让审稿更难”这个矛盾讲清楚了，对做研究和搞评审的人都挺有触动。

## 锐评

这篇报道讲了一个挺具体的信号：研究员 Peter Degen 发现自己 2017 年的论文引用量突然异常暴增，从过去几年总共几十次，变成每隔几天就被引用一次。他怀疑这些引用来自 AI 生成的论文，因为模型在生成参考文献时，会从训练数据里随机抓取看起来相关的文献塞进去，造出一份“像模像样”的引用列表。

问题不只是引用造假。文章指出，这种表面通顺、实则经不起推敲的 AI 论文正在大量涌入学术期刊的审稿流程，审稿人根本审不过来。报道没给出具体的 AI 论文占比或拒稿率数据，更多是基于个案和趋势的描述，所以严重程度还不好量化。

我会先打个折：这篇来自科技媒体，不是学术调查，缺少期刊编辑部和大型出版商的一手统计。但它点出了一个真实的痛点——当生成内容的质量越过“一眼假”的门槛，传统的同行评审机制在速度和规模上都跟不上。接下来需要看的是，有没有期刊开始用技术手段反制，以及学界会不会被迫改变评价论文的方式。