Крупная конференция по ИИ оказалась завалена рецензиями, написанными ИИ

Одна из трех главных конференций по машинному обучению — ICLR-2026 — внезапно превратилась в живой эксперимент по тому, что будет, если в научное рецензирование массово пустить нейросети. Анализ Pangram Labs показал, что около 21% рецензий на статьи были полностью сгенерированы ИИ, а больше половины отзывов содержат явные следы его участия. На этом фоне вскрылся еще один удар по доверию к процессу: из-за ошибки на платформе OpenReview, через которую идет весь цикл подачи и обсуждения статей, на время стало возможно посмотреть настоящие имена рецензентов, фактически превратив двойное слепое рецензирование в открытую партию.

Pangram скачала все 76 тыс. отзывов ICLR-2026 и пропустила их через свою модель EditLens, которая умеет различать пять степеней участия ИИ — от легкого редактирования до полного автоматического текста. По оценкам компании, 21% рецензий (около 15,9 тыс.) оказались целиком машинными, а более половины — хотя бы частично "подчищены" нейросетью. Чуть лучше картина с самими статьями: подавляющее большинство по-прежнему написано людьми, но обнаружено почти двести полностью ИИ-публикаций и около 9% работ, где больше половины текста было сгенерировано. Хуже всего то, что между этими цифрами есть закономерности: чем больше ИИ в тексте статьи, тем ниже оценки, а вот чем больше ИИ в рецензии, тем мягче тон и тем выше итоговый балл, который получает работа.

Параллельно в китайском ИИ-сообществе разгорелся скандал: выяснилось, что на OpenReview достаточно было подставить идентификатор статьи и номер рецензента в специальный адрес, чтобы увидеть его имя и оценку. Журналы и чаты заполнили истории о том, как "единицу" неожиданно поставил знакомый коллега или конкурирующая группа, а также скриншоты с разоблачениями. Позже