ICLR 2026出台大语言模型使用新规：强制披露与责任追究并举

近期，人工智能国际顶会ICLR宣布为2026年会议实施全新的大语言模型使用政策，旨在为学术界日益普及的AI工具套上“规范枷锁”。

回顾ICLR 2025，该会议于今年四月圆满结束，共收到11565份投稿，最终录用率为32.08%，竞争异常激烈。

如今，ICLR 2026正式发布大语言模型使用指南，明确约束论文作者与审稿人在研究和审稿环节中运用LLM的行为准则。

此次会议定于明年4月23日至27日在巴西里约热内卢举行，预计将吸引全球众多AI研究者参与。

新政策基于ICLR的《道德准则》，核心目标是维护学术诚信，并防范LLM可能引发的风险，例如事实性幻觉、内容剽窃或数据失真等问题。

政策主要包含两大核心原则：

政策一：所有LLM使用行为必须透明披露。这呼应了《道德准则》中“所有研究贡献均应获承认”以及“贡献者理应获得相应认可”的精神。

政策二：论文作者与审稿人须对自身贡献负全责。这遵循了《道德准则》禁止故意发表虚假声明、捏造数据或歪曲结果的规定。

若违反上述政策，投稿论文将面临处罚，最严重者可导致直接拒稿。

具体应用场景详解

• 辅助论文写作

作者若利用LLM进行语法润色、措辞调整或章节草拟，必须明确披露使用情况。作者需对论文全部内容负责，包括LLM可能产生的错误或不妥之处。

• 辅助研究过程

当LLM用于生成研究思路、实验代码或结果分析时，同样需予以披露。人类作者必须验证LLM贡献的有效性与准确性。ICLR强调，即便LLM承担大量研究工作，也必须有人类作者承担最终责任。

• 辅助撰写审稿意见

审稿人或领域主席使用LLM撰写审稿或元审稿意见时，必须进行披露。审稿人不仅需确保意见质量与准确性，还必须防止LLM使用过程中泄露投稿论文的机密信息。违反保密规定可能导致该审稿人所有投稿被直接拒稿。

• 严禁“提示词注入”

严格禁止作者在论文中嵌入隐藏的“提示词注入”以操纵审稿流程（例如使用白色字体诱导LLM给出正面评价）。此类行为被视为串通，属严重学术不端，作者与审稿人均需负责。

ICLR并非个例，其他顶会同样制定规范

随着大语言模型能力不断提升，其应用已深入论文写作与审稿环节，显著提升效率的同时，也引发了对过度依赖及不当使用的担忧。

虚假引用、抄袭拼接与责任模糊等学术不端现象随之浮现，对科研诚信与学术评价公正性构成挑战。

作为AI领域核心交流平台，各大顶会投稿量逐年攀升，面临LLM带来的压力日益增大。

为保障研究成果公平评判与审稿过程有效监督，NeurIPS、ICML等顶会早已出台LLM使用细则，规范作者与审稿人行为。

例如，NeurIPS 2025规定：

“允许将LLM作为工具使用，但若作者将其作为核心方法则需详尽描述；审稿人严禁向LLM输入任何机密稿件内容，仅可在保密前提下辅助理解或检查语法。”

网站地址： https://neurips.cc/Conferences/2025/LLM?utm_source=chatgpt.com

ICML 2023则要求：

“禁止提交完全由LLM生成的论文文本，但允许使用其编辑润色作者自撰内容，以防剽窃风险。”

网站地址： https://icml.cc/Conferences/2023/llm-policy?utm_source=chatgpt.com

IEEE相关会议也明确：

“需负责任地将生成式AI用作研究辅助工具，但人类作者与审稿人必须对科学诚信与保密性负全责。作者须在致谢中声明AI工具及用途，并对内容准确性、原创性负责，禁止AI伪造数据；审稿人出于保密原则，严禁向AI系统输入稿件信息。”

网站地址： https://www.ieee-ras.org/publications/guidelines-for-generative-ai-usage?utm_source=chatgpt.com

ACM相关会议亦有类似规定：

“若使用LLM生成文本、表格、代码等，必须在致谢或正文中披露工具与使用方式；仅用于语言润色的小幅修改可免于披露。”

网站地址： https://www.acm.org/publications/policies/frequently-asked-questions?utm_source=chatgpt.com

可以预见，随着LLM使用细则日益清晰，AI工具将更透明、合理地服务于学术研究，推动形成系统化的学术规范体系。