ICML 2026 引入了评审类型选择机制，论文作者可以决定在其论文评审过程中是否允许使用大语言模型。
两个月前，ICML 2026发布了征稿新规，我们也详细做了报道。
当时，为了应对大量的，超负荷的预期论文投稿量，以及其他顶会超负荷运行的前车之鉴，ICML 提出了互审数量限制和人工智能使用规定。
征稿要求中提到：评审过程中可能会使用 AI 工具辅助，但不会允许完全由 AI 执行评审。
已经投稿了论文的小伙伴或许已经发现了，这次 ICML 似乎有了一些新变化，并且是在征稿要求中没有详细说明的。
我们简单概括一下，ICML 2026 引入了评审类型选择机制，论文作者可以决定在其论文评审过程中是否允许使用大语言模型。
具体包括两种政策：
政策 A 是保守型，简单直白好理解：严格禁止在论文评审过程中使用任何大语言模型。
政策 B 是宽松型，允许使用大模型评审，但会议对使用大模型评审的方式做出了限制：
允许的行为：
- 使用大语言模型辅助理解论文内容及相关工作；
- 使用大语言模型对评审意见进行语言润色；
- 可将投稿论文提交给符合隐私合规要求的大语言模型。
不允许的行为：
- 向大语言模型询问论文的优点或缺点；
- 要求大语言模型总结或建议评审应关注的关键点；
- 要求大语言模型提供评审意见的结构或提纲；
- 要求大语言模型撰写完整的评审意见。
隐私合规大语言模型，是指不会使用日志数据进行训练、且对数据保留期限作出限制的模型工具。
这个小变化是比较新颖的。
过去，评审是否使用大模型，更多取决于评审人，或者处在一种默认被接受的灰色状态。这一次，ICML 明确把选择权交给了作者本身。在论文投稿量持续攀升、评审负担越来越重的现实下，ICML 既没有彻底禁止 AI，也没有完全放开 AI 评审，却给出了一个相对折中的方案。
问题在于，关于大模型使用的规定，执行起来一般都很困难。
就像我们之前报道的，第三方机构对 ICLR 2026 的审稿意见进行系统性统计，其中就发现了大量 AI 审稿的现象。
在对 75800 篇论文的审稿意见统计中，竟然有 21% 完全由 AI 生成、4% 重度由 AI 编辑、9% 中度由 AI 编辑、22% 轻度由 AI 编辑，完全由人类（审稿人）撰写的仅占 43%。
网友们也表达了类似的意见。AI 审稿已经达到了泛滥的程度，这也并不是 ICML 2026 这次的政策 B 能够完全限制的。
虽然说 ICML 明确规定了使用大模型审稿中不允许存在的行为，但谁又能保证审稿人一定遵从了这些限制呢？我们猜测，用大模型审稿的时候，提问大模型的第一句话就很可能是「给出这篇论文的优缺点」，但这明显是违反规定的。
因此，这套规则或许更像是一种明确态度和方向的约定，而不是一套可以严格执行的机制。
不过，在大家如此担心大模型引发各种信任危机的情况下，ICML 还可以让作者选择拒绝大模型审稿。
有个「一刀切」的选项交到论文作者手中，也是当下一个不错的选择，不是吗？
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