ICLR 2026出台大模型使用新规，确保学术诚信

最近，又一人工智能领域的国际顶级会议为大模型的使用设置了明确的界限。

ICLR 2025于今年4月圆满落幕，共接收了11,565份投稿，录用率高达32.08%。

就在今天，ICLR 2026发布了针对大语言模型（LLM）的使用政策，以规范论文作者和审稿人在研究及审稿过程中使用LLM的行为。

该会议将于明年4月23日至27日在巴西里约热内卢举行。

所有政策均以ICLR《道德准则》为基础，旨在确保学术诚信，同时防范LLM可能带来的风险，如事实幻觉、剽窃或数据失实。

以下是两项核心政策：

政策1：任何对LLM的使用都需如实披露，这遵循了《道德准则》中“所有研究贡献都需得到承认”，以及“贡献者应期待……为其工作获得认可”的政策。

政策2：ICLR的论文作者和审稿人需对自己的贡献负责，这遵循了《道德准则》中“研究人员不得故意做出虚假或误导性声明，不得捏造或伪造数据，也不得歪曲结果”的政策。

违反上述政策的投稿将面临具体处罚，最严重的后果之一是直接拒稿(desk rejection)。

具体应用场景说明

为阐明政策的实际应用，ICLR官方列举了几个关键场景：

• 辅助论文写作

作者在使用LLM辅助润色语法、调整措辞甚至草拟章节后，必须明确披露其使用情况。作者对论文的全部内容，包括LLM生成的任何错误或不当内容，承担全部责任。

• 辅助研究

当LLM被用于提出研究思路、生成实验代码或分析结果时，同样需要披露。人类作者必须对LLM贡献的有效性和准确性进行验证。ICLR强调，即使研究工作由LLM大量完成，也必须有一名人类作者来承担最终责任。

• 辅助撰写审稿或元审稿意见

审稿人或领域主席(Area Chair)在撰写审稿或元审稿意见时使用LLM必须披露。审稿人不仅要对审稿意见的质量和准确性负责，还必须确保使用LLM的过程不会泄露投稿论文的机密信息。违反保密规定可能导致该审稿人自己提交的所有论文被直接拒稿。

• 禁止“提示词注入”

严禁作者在论文中插入旨在操纵审稿流程的隐藏“提示词注入”（例如，用白色字体诱导LLM给出好评）。这种行为被视为串通(collusion)，是一种严重的学术不端行为。论文作者和审稿人都将为此负责。

ICLR并非孤例，其他顶会也有相关规定

随着大语言模型能力的持续增强，应用范围不断拓展，其影响也延伸到了论文写作。从论文撰写到审稿反馈，LLM的使用能显著提升效率。

然而，过度依赖或不当使用LLM也引发了担忧，导致一些学术不端现象的出现，包括虚假引用、抄袭拼接或责任模糊，这些都对科研诚信及学术评价的公正性构成了挑战。

作为人工智能领域最具影响力的科研平台，各大顶会投稿数量正以每年数千计的规模递增，不可避免地面临着LLM所带来的各种压力。

为确保研究成果得到公平评判并对审稿过程进行有效监督，近年来，包括NeurIPS、ICML以及现在的ICLR等国际顶会都相继制定了LLM使用细则，以约束论文作者和审稿人的行为。