规范学术发展：ICLR 2026年LLM政策深度解读

> ### 摘要 > ICLR 2026 年推出了一项前所未有的严格政策，针对大语言模型（LLM）在论文写作和审稿过程中的使用进行规范。该政策明确限制作者在研究构思、撰写及审稿过程中对 LLM 的依赖，要求所有提交论文必须清晰披露 AI 工具的使用情况，并强调原创性与人类主导性的核心地位。此举旨在维护学术诚信，防止 AI 技术滥用，确保研究成果的真实性和可重复性。面对日益增长的 AI 辅助写作趋势，ICLR 的这项政策被视为学术界对 AI 依赖问题的有力回应，或将对未来的学术出版规范产生深远影响。 > ### 关键词 > LLM政策, 论文写作, 审稿规范, AI依赖, 学术规范 ## 一、引言与背景分析 ### 1.1 大型语言模型在学术研究中的应用现状 近年来，大型语言模型（LLM）在学术研究中的应用迅速扩展，从辅助文献综述、优化论文结构，到生成初稿内容，甚至参与数据分析和结论推导，LLM 已渗透到科研的多个环节。根据 2024 年的一项全球学术调查，超过 60% 的研究人员承认在论文写作过程中使用过 AI 工具，其中近 40% 的人表示 LLM 在构思和撰写过程中发挥了“关键作用”。这种趋势在计算机科学、语言学和人文学科尤为明显，部分研究团队甚至将 AI 作为论文的“共同作者”提交至期刊，引发了学术界的广泛争议。 然而，LLM 的广泛应用也带来了诸多问题。例如，AI 生成内容的原创性存疑、数据来源不透明、结果难以复现，甚至存在“幻觉”现象，即生成看似合理但实际错误的信息。这些问题不仅挑战了学术出版的基本原则，也对同行评审制度构成了前所未有的压力。审稿人普遍反映，面对高度“润色”甚至“重写”的论文，判断其真实贡献变得愈发困难。因此，如何在利用 AI 提升科研效率的同时，确保学术诚信与研究质量，成为当前学术界亟需解决的核心议题。 ### 1.2 LLM政策的制定背景与目的 ICLR 2026 年推出的 LLM 政策，正是在这一背景下应运而生。该政策的出台，源于近年来 AI 在学术写作中日益加剧的“隐形参与”现象。据 ICLR 审稿委员会披露，2025 年提交至该会议的论文中，有超过 25% 的稿件被怀疑使用了 LLM 进行实质性内容生成，其中近 10% 的论文最终因无法提供清晰的人类创作证据而被拒稿。这一数据引发了学术界的警觉，促使 ICLR 成为首个对 LLM 使用作出明确限制的顶级学术会议。 该政策的核心目标在于维护学术研究的原创性与可追溯性，防止 AI 成为“学术外包”的工具。政策要求所有提交论文必须在附录中详细说明 LLM 的使用范围、具体功能及修改程度，并由至少一名作者签署“人类主导声明”，确认研究的核心思想、方法设计与结论推导均由人类完成。此外，审稿人也被赋予了核查 AI 使用情况的权力，并可要求作者提供原始草稿、修改记录等辅助材料。这一系列举措不仅强化了学术规范，也为未来其他会议和期刊制定类似政策提供了参考框架。 ## 二、LLM政策的核心内容 ### 2.1 LLM政策的详细条款解读 ICLR 2026 年推出的 LLM 政策，首次对大型语言模型在学术研究中的使用设定了明确界限。根据政策文件，所有提交至会议的论文必须在附录中提供一份“AI 使用声明”，详细说明 LLM 在研究过程中的具体应用，包括但不限于文献整理、语言润色、内容生成、逻辑优化等环节。此外，声明中还需注明所使用的模型类型、版本号以及生成内容的修改比例。 政策特别强调，任何论文的核心贡献——包括研究问题的提出、方法设计、实验分析与结论推导——必须由人类主导完成。为此，ICLR 要求至少一名作者签署“人类主导声明”，以法律形式确认其学术原创性。若发现虚假声明，论文将被直接拒稿，并可能对作者施加未来投稿限制。这一条款的设立，标志着学术界对 AI 使用的监管进入了一个更加严格和透明的新阶段。 ### 2.2 LLM政策对论文写作的具体要求 在新政策下，论文写作的标准发生了显著变化。作者被要求在初稿撰写阶段即明确标注哪些段落或章节曾借助 LLM 辅助完成，并在最终提交版本中附上修改对比文档。例如，若某段落由 AI 生成后经人工修改，作者需提供原始 AI 输出与最终版本之间的差异分析。 此外，ICLR 明确禁止将 LLM 用于生成论文的核心理论框架或实验设计部分。据 2025 年提交论文的数据显示，近 10% 的稿件因无法证明其研究思路的原创性而被拒稿，这促使作者必须更加谨慎地使用 AI 工具。政策还鼓励作者优先使用开源模型，并在声明中注明模型训练数据的来源，以增强研究的可追溯性与透明度。 ### 2.3 LLM政策对审稿流程的影响 LLM 政策的实施对审稿流程带来了深远影响。审稿人被赋予了核查 AI 使用情况的权力，并可在评审过程中要求作者提供草稿版本、修改记录、AI 输出日志等辅助材料。为提升审稿效率，ICLR 还开发了一套 AI 使用检测工具，用于辅助识别论文中可能存在的 AI 生成内容。 据 ICLR 审稿委员会披露，2025 年提交的论文中有超过 25% 被怀疑使用 LLM 进行实质性内容生成，这使得审稿工作变得更加复杂。新政策的实施虽然增加了审稿负担，但也提升了评审的严谨性与公正性。许多审稿人表示，清晰的 AI 使用声明有助于更准确地评估论文的原创价值，从而做出更具依据的评审决定。这一变化不仅重塑了学术出版的流程，也推动了学术界对 AI 技术合理使用的深入讨论。 ## 三、LLM政策的学术影响分析 ### 3.1 LLM政策与学术规范的关联 ICLR 2026 年推出的 LLM 政策，不仅是一项技术使用规范，更是对学术伦理与研究诚信的再定义。在学术界长期遵循的规范中，原创性、可重复性与责任归属始终是衡量研究成果价值的核心标准。然而，随着 LLM 在论文写作中的深度介入，这些基本原则正面临前所未有的挑战。例如，AI 生成内容的“原创性”难以界定，其背后的训练数据来源模糊，导致研究过程缺乏透明度。此外，AI 的“幻觉”问题也可能导致研究结论失真，从而影响学术成果的可信度。 LLM 政策的出台正是为了回应这些挑战。通过要求作者明确披露 AI 使用情况，并签署“人类主导声明”，ICLR 强化了对研究责任归属的界定，确保学术成果的核心思想与方法设计仍由人类主导。这一政策不仅重申了学术规范的核心价值，也为未来 AI 在科研中的合理使用划定了边界，标志着学术出版从“技术辅助”向“技术监管”的重要转变。 ### 3.2 LLM政策对学术研究的正面效应 LLM 政策的实施虽然提高了论文提交的门槛，但其带来的正面效应不容忽视。首先，该政策有助于提升学术论文的整体质量。通过要求作者明确标注 AI 使用范围，并提供修改对比文档，研究过程变得更加透明，审稿人能够更准确地评估论文的原创性与学术价值。据 ICLR 审稿委员会披露，2025 年提交的论文中，近 10% 因无法证明研究思路的原创性而被拒稿，这表明 AI 的滥用问题已不容忽视。 其次，LLM 政策推动了学术界对 AI 技术使用的反思与规范。通过鼓励使用开源模型并要求注明训练数据来源，政策促进了研究的可追溯性和可验证性。此外，审稿人也获得了更强的核查能力，辅以 AI 使用检测工具，评审过程更加科学和公正。这种制度化的监管机制不仅提升了学术出版的严谨性，也为未来其他会议和期刊制定类似政策提供了实践参考。 ### 3.3 LLM政策对学术研究的潜在挑战 尽管 LLM 政策在规范 AI 使用方面迈出了重要一步，但其实施过程中也暴露出一些潜在挑战。首先，政策的执行成本较高。要求作者提供 AI 使用声明、修改记录甚至原始草稿，无疑增加了论文准备的复杂度，尤其对资源有限的研究者而言，可能构成额外负担。此外，审稿人需要额外投入时间与精力去核查 AI 使用情况，这在投稿量持续增长的背景下，可能加剧评审周期的延长与审稿压力的上升。 其次，政策在界定“人类主导”的标准上仍存在模糊地带。例如，若某段落由 AI 初步生成，但经过多轮人工修改与整合，其原创性归属如何界定？目前尚无统一标准，可能导致评审过程中的主观判断差异。此外，AI 技术本身也在不断进化，未来可能出现更难以检测的生成方式，这对政策的持续有效性提出了挑战。因此，如何在规范与创新之间找到平衡，将是学术界未来必须面对的重要课题。 ## 四、实践指南与建议 ### 4.1 论文作者如何适应LLM政策 面对 ICLR 2026 年推出的 LLM 政策，论文作者必须迅速调整写作策略与研究流程，以确保符合新的学术规范。首先，作者需要明确政策的核心要求：所有提交论文必须附带“AI 使用声明”，并由至少一名作者签署“人类主导声明”。这意味着研究人员在使用 LLM 时，必须更加谨慎地记录其使用范围、修改程度及具体功能，避免因信息不透明而被拒稿。 据 2025 年提交论文数据显示，近 10% 的稿件因无法提供清晰的人类创作证据而被拒绝，这一比例在政策实施后可能进一步上升。因此，作者应建立完整的写作日志，包括 AI 输出内容、修改对比文档及原始草稿，以备审稿人核查。此外，优先使用开源模型并注明训练数据来源，也有助于增强研究的可追溯性。 更重要的是，作者需重新审视 LLM 在研究中的角色定位。虽然 LLM 可以辅助文献整理、语言润色等环节，但核心贡献——如研究问题的提出、方法设计与结论推导——仍需由人类主导完成。这种转变不仅要求作者提升自身的学术判断力与写作能力，也促使他们更理性地看待 AI 技术的价值与局限。 ### 4.2 审稿人员如何执行LLM政策 LLM 政策的实施对审稿流程提出了更高要求，审稿人不仅需要评估论文的学术价值，还需具备识别和核查 AI 使用情况的能力。根据 ICLR 审稿委员会披露的数据，2025 年提交的论文中，有超过 25% 被怀疑使用 LLM 进行实质性内容生成，这使得审稿工作变得更加复杂。 为应对这一挑战，ICLR 开发了一套 AI 使用检测工具，用于辅助识别论文中可能存在的 AI 生成内容。审稿人被赋予核查 AI 使用情况的权力，并可在评审过程中要求作者提供草稿版本、修改记录、AI 输出日志等辅助材料。这种制度化的核查机制，提升了评审的严谨性与公正性，但也增加了审稿人的工作负担。 此外，审稿人还需在评审意见中明确指出 AI 使用是否符合政策要求，尤其是在研究核心贡献部分是否存在 AI 主导的痕迹。由于“人类主导”的界定仍存在模糊地带，审稿人需结合具体上下文进行判断，避免主观误判。因此，提升审稿人对 AI 技术的理解与识别能力，成为确保政策有效执行的关键环节。 ### 4.3 学术机构如何推动LLM政策的落实 LLM 政策的有效执行不仅依赖于会议组织方与审稿人，更需要学术机构在制度建设、教育培训与技术支持等方面提供系统性支持。首先，高校与研究机构应将 LLM 使用规范纳入科研伦理课程，帮助研究人员理解政策背景、技术边界与学术责任。例如，可开设“AI 辅助写作与学术诚信”专题讲座，引导学生与研究人员在使用 LLM 时保持学术自律。 其次，学术机构应建立统一的 AI 使用记录与管理平台，协助研究人员保存草稿、修改记录与 AI 输出日志，以便在投稿时提供完整的技术文档。这不仅有助于提高论文的透明度，也能降低因信息缺失而导致的拒稿风险。 此外，机构应鼓励研究人员优先使用开源模型，并推动模型训练数据的公开透明。通过设立专项研究基金，支持对 LLM 在学术写作中的伦理与技术影响进行深入探讨，从而为政策的持续优化提供理论依据。只有在制度、教育与技术三方面协同推进，LLM 政策才能真正落地，为学术出版的未来发展奠定坚实基础。 ## 五、总结 ICLR 2026 年推出的 LLM 政策，标志着学术界对人工智能在科研中应用的监管进入了一个新阶段。该政策不仅要求作者明确披露 AI 使用情况，还通过“人类主导声明”确保研究核心贡献的原创性。据 ICLR 审稿委员会披露，2025 年提交的论文中有超过 25% 被怀疑使用 LLM 进行实质性内容生成，近 10% 因无法提供人类创作证据而被拒稿。这一数据凸显了 AI 在学术写作中日益增长的影响力，也反映出规范其使用的紧迫性。新政策在提升学术透明度与评审公正性的同时，也带来了执行成本上升与标准界定模糊等挑战。未来，如何在保障学术创新与规范 AI 使用之间取得平衡，将成为学术界持续探讨的重要议题。