吴恩达发布论文自动审阅器，ICLR上达到接近人类水平

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机器之心报道

机器之心编辑部

AI 能否被学术会议、期刊的审稿人用于论文评审？

目前，即使是在 AI 领域也尚未形成统一规范。目前全球的几大顶级会议里，ICLR 的规则是使用大模型必须进行披露，CVPR 则规定大模型在任何阶段都不能用于撰写审稿意见。

不过，面对日益膨胀的论文投稿数量，很多时候这件事由不得人类决定。在已经出台了「最严管控规则」的 ICLR 2026 上，有人统计仍有高达五分之一的审稿意见是由大模型一键生成的

尽管如此，各大会议的审稿周期仍然十分冗长。

斯坦福大学教授，人工智能著名学者吴恩达已经对日益拉长的审稿反馈周期感到疲惫。

他的一位学生的论文更是「命途多舛」——三年被拒六次，每一次都要等待约六个月的审稿结果。

如此缓慢的反馈循环，不仅影响研究成果发布的进程，更与现在飞速迭代的技术发展周期下对研究效率的要求背道而驰。

既然无法改变论文评审的周期，那么我们能否借助 AI 的强大能力构建一个高效的「论文反馈工作流」，让研究人员在正式投稿前就能获得高质量审稿意见，更快、更有方向地迭代论文内容，从而减少在重大会议和期刊上反复被拒的成本与时间？

为此，吴恩达教授发布了一个全新的面向研究论文的「Agentic Reviewer（智能体审稿人）」

这个项目最初只是他周末写着玩的一个小工具，后来在博士生 Yixing Jiang 的帮助下，被大幅加强了。

我们在 ICLR 2025 的审稿数据上训练系统，并在测试集上测了 Spearman 相关系数（越高越好）：

这表明，智能体审稿正在逐步接近人类水平。

现阶段，这个智能体会通过检索 arXiv 的数据来生成有依据的反馈，因此在 人工智能等主要公开发表在 arXiv 上的研究领域上的表现最好。

不过，这个智能体仍处于实验阶段。网友们对这类工具大多抱有积极的态度，希望能够成为真正实用的研究工具。

有网友希望智能体审稿人能够具备针对特定会议或期刊场景的评审，甚至给出预估的分数：

AI 智能体能够给科研加速，给人才培养周期加速，是一个推动学术进步的引擎：

不过，也有网友表示担忧，研究者们在发表成果之前先过一遍 AI 的评审，会不会导致学术多样性的下降？

研究学者有了趁手的 AI 评审参考工具，审稿人也用 AI 生成审阅意见，学术成果的评审体系是否已经到了产生变革的时间？

未来，AI 作为辅助工具，将会以怎样的方式推动学术研究发展，我们仍不得而知。