TMLR 主编约谈 10 篇待拒论文作者：多人答不出自己论文的基本问题
机器之心 · wechat · 2026-09-26
TMLR 联合主编、CMU 的 Nihar Shah 在轮值期内做了一个实验：挑出 10 篇本要直接拒稿的论文，逐一约作者聊聊自己的论文。结果 10 篇全部被拒。要点：
- 实验结果：1 篇作者撤稿、1 篇没空、1 人爽约；见面的 7 篇中仅 1 人答上全部问题，3 篇连问题设定、符号含义等基础问题都答不上（全是单作者论文）。有两位作者会后发来的书面答复被 Pangram 判为 100% AI 生成；还有人当场讲出了完整 p-hacking 流程
- 背景数据：TMLR 投稿量一年涨到 3 倍，单作者投稿暴增 13 倍；直接拒稿比例从 2023 年的约 6% 升至约 53%
- 应对措施：按作者的调和式年度投稿配额（防挂名凑额度）、引入 AI 审稿器只评可靠性、把「写得清楚」写进录用标准
- 行业同步：NeurIPS 2026 立场论文赛道 28.2% 被 AI 检测判满分；arXiv 对未检查 LLM 输出的作者实施一年禁投； biomedical 论文虚构引用率四年涨了十几倍
- greCAPTCHA：Shah 等人提出直接考作者的新方法（区分自己论文与陌生论文 AUC 0.90-0.934），但最低误判率约 20%，且存在对非母语者和残障研究者的公平性争议
Shah 的核心论点：论文可以由 AI 辅助完成，但署名者必须能为内容负责——否则同行评审的根基会被掏空。
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