# 审了22篇论文，15篇引用造假或AI味太重，两篇被拒的竟成了口头报告

> 原标题：I flagged two research papers for fake authors and both were accepted as orals

- 来源：Hacker News 首页
- 发布时间：2026-07-30T22:33:11.000Z
- AX AI 日报：https://ai-daily.ax0x.ai/items/47688
- 原文：https://geospatialml.com/posts/reviewing-ai-slop/

## 摘要

Caleb Robinson 和 Isaac Corley 这个夏天审了22篇机器学习会议投稿，68% 存在编造的引用、虚构的作者名单或一眼就能看出的 AI 生成文本。Isaac 因作者造假而拒掉的两篇论文，最终仍被接收为口头报告，条件只是“把参考文献改对”。他们放出了一个叫 bib-audit 的参考文献审查工具，并引用了相关数据：2025年 arX...

## 推荐理由

两个审稿人夏天审了 22 篇机器学习会议投稿，发现 68% 有假引用、虚构作者或一眼 AI 生成的文本。被他们因作者造假拒掉的两篇论文，最后照样被接收为口头报告，只要求“把参考文献改对”。这事有具体数字、有可用的审查工具，同行共鸣很强，但整体更像行业吐槽加工具发布，所以没给更高分。

## 锐评

Caleb Robinson 和 Isaac Corley 这个夏天给 NeurIPS、WACV 等顶会审了22篇稿子，15篇（68%）出现了完全编造的参考文献、虚构的作者名单，或者一眼就能看出的 AI 生成文本。Isaac 因为作者造假拒掉的两篇论文，最终仍被接收为口头报告，条件只是“把参考文献改对”。他们放出了一个叫 bib-audit 的参考文献审查工具，并引用了几个让人头疼的数据：2025年 arXiv 等平台估计有14.69万条编造的引用，其中85.3%在论文正式发表后依然留在正文里；ICLR 2026 有21%的审稿意见完全由 AI 生成。

这篇博客最值得看的地方不是技术方案，而是它把“审稿人也是人”这个事实摆到了台面上。同行评审是没钱的活儿，靠的是互相尊重。如果作者连自己的参考文献都懒得核对，审稿人凭什么熬夜白干？文章没给出制度层面的解法，但把情绪和工具一起扔了出来，至少让认真干活的人知道不是只有自己在泥潭里。

正文没披露 bib-audit 工具的具体检出率和误报率，也没讨论如果审稿人自己也用 AI 写意见，这套工具会不会变成互相抓辫子的循环。