人工智慧快速普及，正對學術出版體系帶來前所未有壓力，多個預印本服務平台與國際研討會指出，所謂「AI灌水論文」（AI slop）大量湧入，正讓電腦科學研究面臨品質與審查危機，學術界正面臨一場結構性衝擊。如何在提升效率與維持研究品質之間取得平衡，已成全球科研體系迫切課題。
國際權威期刊《自然》（Nature）近日報導，德國雷根斯堡大學人機互動研究員維默（Raphael Wimmer）近日以OpenAI新推出的AI工具Prism進行測試，只花54秒就生成一篇未實際進行實驗的完整研究草稿，他在社群平台直言：「寫論文從未如此容易，學術出版渠道被塞爆也沒這麼容易過。」
大型語言模型（LLM）如今可協助提出假設、撰寫程式與論文初稿，甚至由AI代理自動化部分研究流程。雖然提升效率，但也使大量低品質或虛構研究更易產生，被學界稱為「AI灌水論文」。
這股浪潮已讓電腦科學領域逼近負荷極限。2026年國際機器學習會議投稿數突破2.4萬篇，較2025年暴增逾一倍。研究顯示，LLM可使研究人員生產力提升最高達89%，投稿量隨之爆炸性成長，遠超現行審查制度可承受範圍。
南韓韓國科學技術院學者李瑟基（音譯，Seulki Lee）指出，現行審稿機制難以應付這麼龐大的投稿量，嚴謹評估逐漸變得不可行，更讓人擔心的是，不少作者未充分驗證AI生成內容，有些論文甚至完全由AI撰寫，或包含AI「幻覺」捏造的資料與引用。
自ChatGPT於2022年底問世後，預印本平台arXiv每月投稿量增加逾50%，遭退稿數更暴增至每月2400篇以上，這也代品質很差的內容正快速湧入學術體系。
arXiv共同創辦人、康乃爾大學物理學家金斯帕格（Paul Ginsparg）指出，AI生成論文難以用傳統方式辨識，即使閱讀摘要或快速瀏覽全文也難分辨真偽，已對整個學術審查系統構成「生存威脅」。
為因應危機，各大AI學術會議紛紛採取措施，部分會議擴大審稿人數量，或要求投稿者必須同時擔任審稿人。國際學習表徵會議已實施「投稿即審稿」制度；神經資訊處理系統會議則坦言將不得不動用更多資歷較淺的審稿人。
主辦單位也開始推出防堵新規，ICML已要求作者提交所有相關投稿副本，防止重複或變形投稿，違規者可能遭全面退件，部分會議亦提供免報名費等誘因，鼓勵高品質審查。
編輯 / 羅志光
【巴西華人資訊網】
