近期研究揭示惊人发现：2023-2024年顶尖人工智能会议的同行评审中，竟有大量内容疑似来自ChatGPT等AI模型。

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在这项研究中，科学家们运用了一种前沿的统计技术，对大量文档中的AI生成文本比例进行了估算。他们深入剖析了同行评审内容，并得出了一些令人震惊的结论：在即将到来的2024年ICLR会议中，高达10.6%的审稿内容似乎涉及到了大量的AI生成内容；NeurIPS2023会议的这一比例为9.1%；CoRL2023会议稍低，为6.5%；然而，在EMNLP2023会议中，这一比例竟飙升至了惊人的16.9%。

相较之下，2022年及之前的评论中，仅有1-2%被标记为含有重要的AI贡献。这一发现无疑揭示了AI在同行评审中的影响力正在迅速扩大。

进一步的研究还发现，那些AI生成内容较多的审稿往往是在截止日期临近时才提交。这些审稿中的学术引用相对较少，而且审稿人很少会参与与作者的讨论。此外，由于AI的介入，这些审稿在语义上呈现出更高的一致性。值得注意的是，审稿人的置信度较低似乎与AI生成内容的比例较高有关。

这项研究引发了一系列问题：我们是否应该公开披露AI在同行评审中的参与情况？如何激励良好的实践以确保AI的合理使用？在AI的影响下，如何保持知识的多样性？以及，我们是否需要重新思考如何分配人类与AI在知识工作中的功劳？

这一发现为人工智能的快速发展对科学质量控制基础的影响提供了有力的实证。如果您对这一话题感兴趣，欢迎阅读更为详尽的摘要或查阅原始论文以获取更多信息。