ICML 2026会议新规：大型语言模型禁列作者身份

摘要

ICML 2026正式宣布一系列论文提交新规，明确禁止将大型语言模型（LLM）列为论文作者，强调作者须为对研究有实质性贡献的自然人。会议同时严禁在研究过程中使用提示注入技术，一经发现将直接退稿。为进一步提升审稿效率与公正性，ICML 2026将扩大人工智能在审稿流程中的应用，涵盖初筛、匹配与质量评估等环节。论文提交截止日期为2026年1月28日，新规旨在维护学术诚信并应对生成式AI带来的挑战。

关键词

ICML26, LLM禁作者, 禁提示注入, AI审稿, 论文新规

一、大纲1：ICML 2026会议新规深度解读

1.1 大型语言模型(LLM)不得列为论文作者：规则背后的考量

随着生成式人工智能的迅猛发展，大型语言模型（LLM）在科研写作中的参与度日益提升，甚至一度引发“AI是否应被列为作者”的伦理争议。ICML 2026此次明确禁止将LLM列为论文作者，不仅是对学术责任归属的重申，更是对人类创造力核心地位的捍卫。作者身份意味着对研究设计、数据分析与结论推导的实质性贡献，而当前的LLM尚不具备自主意识与科学判断力，其输出本质上是对已有知识的重组。若允许其署名，将模糊学术贡献的边界，动摇科研诚信的根基。这一规定背后，是ICML组委会对学术规范的深刻反思——技术可以辅助研究，但不能替代人类的思想与责任。此举也为全球学术界树立了标杆，提醒研究者在拥抱AI工具的同时，必须坚守“人为本、技为用”的基本原则。

1.2 禁提示注入：确保研究原创新颖性的必要性

ICML 2026严禁任何形式的提示注入行为，并规定一经发现即直接退稿，彰显了会议对研究原创性的极致追求。所谓“提示注入”，是指通过精心设计或操控输入提示，诱导AI生成符合预期的研究结果或文本内容，实质上是一种隐蔽的学术操纵。这种做法虽能快速产出表面严谨的论文，却严重削弱了科学研究的真实性与可重复性。在数据驱动的人工智能时代，研究过程的透明性与方法的诚实性比以往任何时候都更为重要。禁令的出台，正是为了遏制“以技掩虚”的倾向，防止AI成为学术捷径的工具。唯有杜绝此类行为，才能保障研究成果经得起同行检验与时间考验。这不仅是技术规范的升级，更是一场关于科研灵魂的守护。

1.3 ICML 2026会议新规对学术界的长远影响

ICML 2026所推出的一系列新规，或将深远重塑人工智能领域的学术生态。禁止LLM署名和提示注入，标志着学术界开始系统性地应对生成式AI带来的伦理与实践挑战。与此同时，会议扩大人工智能在审稿流程中的应用，涵盖初筛、审稿人匹配与质量评估等多个环节，体现了“以AI治理AI”的前瞻性思维。这一变革不仅提升了审稿效率，也增强了评审过程的客观性与一致性。长期来看，这些举措有望推动形成更加透明、公正且负责任的研究文化。更重要的是，它们为其他顶级会议提供了可借鉴的范本，预示着全球学术出版正迈向一个技术赋能与伦理约束并重的新纪元。未来的研究者将在更清晰的规则下探索未知，真正实现技术与思想的良性共振。

1.4 论文提交截止日期及相关流程变更解读

ICML 2026已正式宣布论文提交截止日期为2026年1月28日，这一时间节点不仅是日历上的一个标记，更成为研究者调整工作节奏的关键坐标。伴随新规实施，整个投稿流程也发生了结构性变化：除常规格式审查外，系统将引入自动化检测机制，用于识别潜在的提示注入痕迹及不当使用LLM的情况；同时，AI辅助审稿系统的全面部署，意味着从稿件初筛到专家匹配都将更加高效精准。对于投稿人而言，这意味着必须提前规划研究进程，确保实验记录完整、写作过程可追溯，并严格遵守学术诚信准则。此外，会议方建议作者在提交前进行内部合规审查，避免因技术误用而导致不必要的退稿风险。这一系列流程变革，既是对研究质量的更高要求，也是对科研责任感的无声呼唤。

二、大纲1：AI审稿的新应用

2.1 AI审稿的引入：提升审稿效率与质量

在ICML 2026这场学术变革的浪潮中，人工智能不再仅仅是被研究的对象，更成为推动评审体系进化的关键力量。面对每年数以千计的投稿量和日益复杂的科研内容，传统人工审稿模式已显疲态——审稿周期长、匹配不精准、主观偏差频现等问题长期困扰着学术共同体。为此，ICML 2026果断迈出历史性一步：全面引入AI审稿系统，旨在通过技术手段重塑评审流程的效率与公正性。这一举措并非对人类专家的取代，而是对其智慧劳动的有力支持。AI能够在几秒内完成对论文主题、方法论与创新性的初步解析，大幅缩短初筛时间；同时，借助深度学习模型，系统可精准匹配最合适的审稿人，减少“错配”带来的延误与误判。更重要的是，AI的介入使评审标准更加一致，削弱了个别偏见对结果的影响。在2026年1月28日截止日期前涌入的每一篇稿件，都将经历这场静默却深刻的“智能洗礼”。这不仅是技术赋能学术的体现，更是对研究者心血的尊重——让真正有价值的工作更快被看见、被认可。

2.2 AI在论文评审中的具体应用方式

ICML 2026所部署的人工智能审稿系统，并非简单的自动化工具，而是一套多层次、全流程的智能辅助架构。首先，在初筛阶段，AI会自动检测论文是否符合格式规范、是否存在重复发表风险或潜在剽窃行为，甚至能识别出异常的写作风格波动，提示可能的LLM过度参与痕迹。其次，在审稿人匹配环节，系统利用自然语言处理技术分析论文的核心关键词、研究领域与方法类型，结合全球审稿人的历史评审记录与专业背景数据库，实现“精准推送”，显著提升匹配准确率。此外，AI还被用于辅助质量评估：通过对过往高分论文的学习，系统可为每篇稿件生成初步评分建议，标注创新性、实验严谨性与写作清晰度等维度的优劣点，供人类审稿人参考。值得一提的是，该系统还能实时监控评审过程中的逻辑一致性与意见冲突，提醒程序委员会关注争议案件。这些细致入微的应用，标志着AI已从边缘辅助走向评审核心，成为维系会议学术水准的重要支柱。

2.3 AI审稿面临的挑战与应对策略

尽管AI审稿展现出巨大潜力，但其落地过程并非一帆风顺。一个核心挑战在于模型的透明性与可解释性：当一篇论文因“AI判定低创新性”而被拒时，作者有权追问判断依据，而黑箱式的算法决策可能引发信任危机。此外，AI系统本身也可能继承训练数据中的偏见，例如对某些研究范式或非英语母语写作风格的系统性低估，进而影响评审公平。更令人担忧的是，恶意研究者可能尝试“对抗性攻击”——通过微调文本结构误导AI检测机制，规避提示注入或LLM使用审查。对此，ICML 2026组委会采取了多重应对策略：一方面，所有AI生成的评审建议均需经人类程序委员复核，确保最终决定权掌握在研究者手中；另一方面，系统采用可解释AI（XAI）框架，提供清晰的评分依据与风险提示。同时，会议设立了独立的技术伦理小组，持续监控AI表现并定期更新模型权重，防止固化偏见。这些措施共同构筑了一道“人机协同”的防火墙，在拥抱效率的同时守护评审的灵魂。

2.4 人工智能在学术诚信维护中的角色

在生成式AI席卷全球科研领域的今天，ICML 2026将人工智能定位为学术诚信的“守门人”，赋予其前所未有的责任与使命。禁令之下，无论是禁止LLM署名，还是严打提示注入，都离不开AI技术本身的支撑。唯有依靠同样先进的检测工具，才能识破那些看似天衣无缝的学术伪装。如今，每一项提交至ICML 2026的论文，都会经过多轮AI驱动的诚信扫描：从语义连贯性分析到知识溯源比对，从提示工程痕迹识别到作者贡献模式建模，系统如同一位沉默的侦探，细致排查每一个可疑节点。这种“以技制技”的策略，不仅提高了违规成本，更形成强大的威慑效应。更重要的是，AI的介入正在重新定义“诚实研究”的边界——它提醒每一位学者：真正的创新无法靠精巧提示生成，也无法由模型代劳。唯有真实的思想碰撞与扎实的实验验证，才能经得起智能系统的审视。在这场人与机器共筑的信任体系中，AI不仅是工具，更是信念的化身：捍卫科学的本质，守护思想的纯粹。

三、总结

ICML 2026通过一系列严谨的新规，确立了人工智能时代学术研究的边界与准则。明确禁止大型语言模型（LLM）列为作者，杜绝提示注入行为，并对违规者实行直接退稿，彰显了维护科研原创性与责任归属的决心。与此同时，会议创新性地扩大AI在审稿中的应用，涵盖初筛、审稿人匹配、质量评估及学术诚信检测等多个环节，构建起高效、公正且可追溯的智能评审体系。论文提交截止日期为2026年1月28日，标志着研究者必须在新规框架下严格规范研究流程与写作实践。这些举措不仅提升了评审质量与透明度，也为全球学术出版树立了应对生成式AI挑战的典范，推动科研回归思想本质，实现技术与伦理的协同发展。