在AI頂會上當審稿人，本該是一份體面又嚴肅的工作。

但對這位AAAI 2026的評審來說，今年的經歷卻奇怪得離譜。

他在Reddit上寫道：

這是我見過最混亂的審稿流程。

打分、討論、反駁、再討論——好的論文被刷下，弱的論文卻被力挺。

有人認真寫了上千字評語，有人幾句護航就能讓分數直線上升。

而在這場混亂背后，還有AI在幫忙「總結」審稿意見。

學術公正，仿佛被卷進了一場算法實驗。

幕后「憤怒爆料」

一位審稿人的深夜自述

這是我遇到過最奇怪的審稿流程。

一位AAAI 2026的匿名評審，在Reddit上留下了這樣一句話。

他沒有投稿，只是今年負責評審幾篇論文。但他形容，這次經歷讓他「開始懷疑整套機制是不是出問題了」。

在AAAI 2026的官方流程中，審稿被分為Phase 1與Phase 2兩個階段。

同行評審流程圖：從投稿到接收，隱藏在流程里的權力節點。

第一輪由少量評審初篩，不符合標準的論文直接被淘汰；第二輪再由新的評審補充打分、討論，并由程序委員會決定最終結果。

聽上去科學又嚴謹?？稍谶@位評審的眼中，一切卻亂得離譜。

他在帖子中寫道：

第一輪我審了四篇論文，分別打了3、4、5和5分。雖然有些問題，但整體還不錯，我甚至打算在討論后調高分數?？勺詈蟆急痪芰?。

而進入第二輪的論文，卻更讓他震驚：

我現在拿到的幾篇新稿，打分只有3和4，但質量明顯比第一輪更差。

也就是說，好論文被刷掉，弱論文晉級。他感到，整個評審體系好像失去了邏輯。

更讓他不安的，是其中一篇論文的評審分歧。

他認真地寫了上千字評論，指出論文「缺乏技術細節」「邏輯解釋不清」，并給出3分。

另一位評審卻給了高達7分（滿分10），甚至在討論階段試圖把分提到8。

那位評審還在系統中留言：

作者已經解決了大部分評審的疑問，只是有些實驗受限于監管要求。

可問題在于，這位爆料人根本沒提過實驗問題。他所有的關鍵質疑，都被對方「自動略過」。

于是，一個念頭在他腦海里浮現：難道這就是所謂的「關系稿」？但他也不敢貿然下結論，只能在帖末留下試探：

我該不該把這件事上報？如果那篇論文最后被接收，我可能再也不會審AAAI的稿了。

這條帖子很快登上r/MachineLearning熱門，評論區也炸開了鍋。

有人說「我也遇到過同樣的情況」；有人吐槽「AI在幫忙總結評審意見，壞批次+AI評審，簡直是災難」；甚至有人直接寫道：「串評不是bug，它已經成了制度的一部分。」

一場原本學術圈內部的討論，就這樣被推上了臺面。

而這次風波，也揭開了一個更深的問題：AI頂會的評審，正在變成一場沒有人能真正信任的實驗。

評審機制的「黑箱升級」

AI也在審AI

表面上看，AAAI 的評審流程已經相當完善：兩輪篩選、分階段打分、集中討論、匿名機制。

但在不少審稿人看來，這套新機制更像是一場算法化的實驗——高效，卻讓人愈發不安。

詳細鏈接：https://aaai.org/conference/aaai/aaai-26/review-process/?utm_source=chatgpt.com

AAAI 官網的官方說明今年會議首次采用Phase 1/Phase 2雙階段評審制度。

• Phase 1（初篩階段）：每篇論文只分配兩位審稿人，如果兩人都打低分，論文會直接被淘汰；
• Phase 2（復審階段）：只有當兩人意見不一致，或論文「有潛力」時，才會進入第二輪，由新的評審和領域主席（AC）做最終決策。

也就是說，評審人寫下的幾千字評論，最終可能會被AI歸納成幾句話，而程序委員會則依賴這些摘要來決定去留。

第一階段的兩個人，擁有幾乎「一票否決」的權利。

一旦其中一位審稿人主觀、偏激、或者「Reviewer 2式」地吹毛求疵，一篇原本有價值的論文可能在討論開始前就被淘汰。

更復雜的是，AAAI 2026還正式啟用了AI輔助審稿系統。這不是坊間傳言，而是會議組委會親自確認的試點項目。

在2025年8月發布的「AI-Assisted Peer Review Pilot Program 常見問答」中，AAAI官方明確寫道：

AI系統將協助評審委員會成員，通過總結評審意見與作者答辯（rebuttal），檢測缺失信息與潛在沖突，并向領域主席（AC）提供概覽報告。

也就是說，AI不僅參與分配稿件，還能自動生成評審總結，供領域主席決策參考。

官方強調它「僅是輔助」，不會直接決定論文去留，但在實際操作中，不少審稿人懷疑， 這套AI總結的語氣和傾向，已經在無形中影響最終結果。

Reddit評論區中就有審稿人吐槽：

他們甚至說要用AI來總結所有rebuttal和評論。換句話說，論文被接不接，可能取決于AI的情緒。

也就是說，人類的判斷正被AI間接取代。這讓原本已經主觀的評審，更加不可控。

而雙階段制的問題，也在這次風波中被放大。

第一階段由少量評審快速篩稿，極大依賴個人判斷；第二階段的新審稿人再加入，卻常常缺乏前情背景。

于是，就出現了那位審稿人說的情況：第一輪質量更好的論文被拒，第二輪弱稿反而入選。

多位評審在不同論壇也提到類似經歷。有人在另一條Reddit討論串中寫道：

我給出了一份詳細的負面評語，但另一位評審寫了兩行優點，打了滿分10。最后論文進了。

當審稿結果越來越像一場運氣游戲，再加上AI的參與，人類評審的邊界開始模糊。

到底是誰在決定論文的命運？是專家，還是模型？

當人類評審還沒達成共識時，AI就已生成「結論」；當領域主席依賴摘要做決定，爭議就被算法「壓平」。

原本為了提升效率的制度設計，如今反而讓權力更集中、過程更不透明。

Phase 1決定誰能被討論，AI幫忙決定誰能被接受。

學術評審，正一步步變成一個由算法與人類共同運作的黑箱。

同行評審的信任塌陷

AI頂會的「人情」與「算法」

在AI學術圈，同行評審曾被視為最后的質量守門人。可如今，這道門越來越難守。

Reddit上那位AAAI評審的帖子之所以引爆輿論，并不是因為一句「關系稿」有多驚悚， 而是因為太多研究者都有似曾相識的無力感。

有人留言說：「 一個小領域的論文，幾乎都出自同一個實驗室，用的同一份數據、同一張表格。 」

另一位用戶干脆寫道：「 我不做那個方向了，真心做不下去?！?/span>

這種情緒并非個例。在過去幾年，AI頂會幾乎每年都會出現類似爭議：某些熱門領域被少數團隊壟斷，互相引用、互相評審，新研究者要么進不去，要么被打低分。

當研究越來越碎片化、投稿量暴漲、專家資源被反復調用，系統本身就難以保持平衡。

AI的介入，本該緩解負擔，卻在效率和理解之間制造了新的縫隙。

AI可以幫人總結評論，卻無法判斷「 真正重要的問題」；它能統計誰打分更高，卻無法感受「偏見 」；它能在幾秒內讀完幾千字，但卻不知道，一句“「作者回應充分」可能只是敷衍的外交辭令。

結果就是，論文越來越多，審稿越來越快，但學術的公信力卻在變薄。

有評論這樣諷刺：「AAAI對原創性的把關，比利物浦的轉會策略還要保守?！?/span>

另一位網友更直白：「串評不是漏洞，是規則?！?/span>

這些話聽起來刺耳，卻也是事實寫照。

同行評審原本是學術最核心的信任機制，可當AI參與決策、人情左右分數、效率凌駕思考，這份信任正一點點崩塌。

而崩塌的，不只是某個會議的口碑，還有整整一代研究者對學術規則的信仰。

于是，科研人開始用另一種方式表達無奈——在表情包的世界里，他們把那個永遠打低分的「Reviewer 2」，變成了所有投稿者的共同敵人。

「Reviewer 2」梗圖：所有科研人的共同噩夢。

當AI審AI，我們還能相信什么？

在這場圍繞AAAI的爭議中，沒有人能給出確鑿的證據。

沒有郵件往來、沒有后臺記錄，甚至連論文編號都沒有。但這并不妨礙它成為一次象征性事件。

它暴露的，不只是某個會議的漏洞，更是一種普遍的焦慮：當AI技術深入到學術生產的每一個環節—— 寫論文、查重、審稿、甚至決定哪篇論文能被接收——人類的判斷正在被算法稀釋。

AAAI的AI輔助審稿機制，本意是提高效率。但它也讓我們第一次直面這樣的問題：

如果AI的總結比人工閱讀還權威，那人類評審的責任還剩多少？

這種結構性的不透明，正在侵蝕學術體系最脆弱、也最寶貴的東西——信任。

研究者開始質疑：會議的接收結果，是學術實力的體現，還是算法、批次、關系、人情共同計算的「概率事件」？

當AI成為評審的一部分，它既是工具，也是鏡子，照出一個正在加速的學術世界：

論文越來越多，周期越來越短，而真正的思考，卻越來越稀缺。

在Reddit討論的最后，那位審稿人寫下這樣一句話：

如果這篇論文被接收，我可能再也不會審AAAI的稿了。

這不是憤怒的宣言，更像一聲嘆息。因為他所失去的，不是一次評審的公平，而是對整個學術體系的信任。

當AI終于學會替我們審稿，也許我們該問的，不是它能否勝任，而是——我們還相信它嗎？