五份同行评审中四份被检出由AI生成
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五份同行评审中四份被检出由AI生成
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AI 综述
CMU研究者Bryan Wilder披露，其团队一篇论文收到的5份审稿中，经Pangram检测，NeurIPS的3份和ICLR的1份均被判定为100%由大语言模型生成，另1份ICLR审稿未被如此判定。Wilder称，团队已吸收准备采纳的Claude反馈，因此质疑AI审稿的实际意义，并担忧同行评审趋于单一化。 他在博文《LLM reviewing的均衡效应》中区分了作者预反馈、错误检测、辅助人类审稿和直接充当审稿人等用途，称短期内LLM与人类审稿表现一致，并不足以证明长期使用没有风险。
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最新进展11月7日 05:27
CMU 学者 Bryan Wilder：组内 5 份论文审稿近全由 LLM 生成，析同行评审单一化风险报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月7日
- AGI HuntCMU 学者 Bryan Wilder：组内 5 份论文审稿近全由 LLM 生成，析同行评审单一化风险
CMU 研究者 Bryan Wilder 分享经历并发布博文《LLM reviewing 的均衡效应》，称其小组在 NeurIPS 3 份、ICLR 2 份论文审稿中，经 pangram 检测几乎 100% 由 LLM 生成。
- AGI Hunt研究者 brwilder：NeurIPS 与 ICLR 共 5 份审稿中 4 份被检出为 LLM 生成
研究者 brwilder 披露，其团队最看好的论文共有 5 份审稿，经 Pangram 检测，其中 3 份 NeurIPS 审稿和 1 份 ICLR 审稿均为 100% LLM 生成。他质疑此类审稿的意义，称团队早已吸收完准备采纳的 Claude 反馈，并担心 AI 审稿造成科研 monoculture。
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