在 AI 顶会上当审稿人，本该是一份体面又严肃的工作。

但对这位 AAAI 2026 的评审来说，今年的经历却奇怪得离谱。

他在 Reddit 上写道：

这是我见过最混乱的审稿流程。

打分、讨论、反驳、再讨论——好的论文被刷下，弱的论文却被力挺。

有人认真写了上千字评语，有人几句护航就能让分数直线上升。

而在这场混乱背后，还有 AI 在帮忙「总结」审稿意见。

学术公正，仿佛被卷进了一场算法实验。

幕后「愤怒爆料」：一位审稿人的深夜自述

这是我遇到过最奇怪的审稿流程。

一位 AAAI 2026 的匿名评审，在 Reddit 上留下了这样一句话。

他没有投稿，只是今年负责评审几篇论文。但他形容，这次经历让他「开始怀疑整套机制是不是出问题了」。

在 AAAI 2026 的官方流程中，审稿被分为 Phase 1 与 Phase 2 两个阶段。

同行评审流程图：从投稿到接收，隐藏在流程里的权力节点。

第一轮由少量评审初筛，不符合标准的论文直接被淘汰；第二轮再由新的评审补充打分、讨论，并由程序委员会决定最终结果。

听上去科学又严谨。可在这位评审的眼中，一切却乱得离谱。

他在帖子中写道：

第一轮我审了四篇论文，分别打了 3、4、5 和 5 分。虽然有些问题，但整体还不错，我甚至打算在讨论后调高分数。可最后——全都被拒了。

而进入第二轮的论文，却更让他震惊：

我现在拿到的几篇新稿，打分只有 3 和 4，但质量明显比第一轮更差。

也就是说，好论文被刷掉，弱论文晋级。他感到，整个评审体系好像失去了逻辑。

更让他不安的，是其中一篇论文的评审分歧。

他认真地写了上千字评论，指出论文「缺乏技术细节」「逻辑解释不清」，并给出 3 分。

另一位评审却给了高达 7 分（满分 10），甚至在讨论阶段试图把分提到 8。

那位评审还在系统中留言：

作者已经解决了大部分评审的疑问，只是有些实验受限于监管要求。

可问题在于，这位爆料人根本没提过实验问题。他所有的关键质疑，都被对方「自动略过」。

于是，一个念头在他脑海里浮现：难道这就是所谓的「关系稿」？但他也不敢贸然下结论，只能在帖末留下试探：

我该不该把这件事上报？如果那篇论文最后被接收，我可能再也不会审 AAAI 的稿了。

这条帖子很快登上 r/MachineLearning 热门，评论区也炸开了锅。

有人说「我也遇到过同样的情况」；有人吐槽「AI 在帮忙总结评审意见，坏批次 +AI 评审，简直是灾难」；甚至有人直接写道：「串评不是 bug，它已经成了制度的一部分。」

一场原本学术圈内部的讨论，就这样被推上了台面。

而这次风波，也揭开了一个更深的问题：AI 顶会的评审，正在变成一场没有人能真正信任的实验。

评审机制的「黑箱升级」：AI 也在审 AI

表面上看，AAAI 的评审流程已经相当完善：两轮筛选、分阶段打分、集中讨论、匿名机制。

但在不少审稿人看来，这套新机制更像是一场算法化的实验——高效，却让人愈发不安。

AAAI 官网的官方说明今年会议首次采用 Phase 1/Phase 2 双阶段评审制度。

Phase 1（初筛阶段）：每篇论文只分配两位审稿人，如果两人都打低分，论文会直接被淘汰；

Phase 2（复审阶段）：只有当两人意见不一致，或论文「有潜力」时，才会进入第二轮，由新的评审和领域主席（AC）做最终决策。

也就是说，评审人写下的几千字评论，最终可能会被 AI 归纳成几句话，而程序委员会则依赖这些摘要来决定去留。

第一阶段的两个人，拥有几乎「一票否决」的权利。

一旦其中一位审稿人主观、偏激、或者「Reviewer 2 式」地吹毛求疵，一篇原本有价值的论文可能在讨论开始前就被淘汰。

更复杂的是，AAAI 2026 还正式启用了AI 辅助审稿系统。这不是坊间传言，而是会议组委会亲自确认的试点项目。

在 2025 年 8 月发布的「AI-Assisted Peer Review Pilot Program 常见问答」中，AAAI 官方明确写道：

AI 系统将协助评审委员会成员，通过总结评审意见与作者答辩（rebuttal），检测缺失信息与潜在冲突，并向领域主席（AC）提供概览报告。

也就是说，AI 不仅参与分配稿件，还能自动生成评审总结，供领域主席决策参考。

官方强调它「仅是辅助」，不会直接决定论文去留，但在实际操作中，不少审稿人怀疑， 这套 AI 总结的语气和倾向，已经在无形中影响最终结果。

Reddit 评论区中就有审稿人吐槽：

他们甚至说要用 AI 来总结所有 rebuttal 和评论。换句话说，论文被接不接，可能取决于 AI 的情绪。

也就是说，人类的判断正被 AI 间接取代。这让原本已经主观的评审，更加不可控。

而双阶段制的问题，也在这次风波中被放大。

第一阶段由少量评审快速筛稿，极大依赖个人判断；第二阶段的新审稿人再加入，却常常缺乏前情背景。

于是，就出现了那位审稿人说的情况：第一轮质量更好的论文被拒，第二轮弱稿反而入选。

多位评审在不同论坛也提到类似经历。有人在另一条 Reddit 讨论串中写道：

我给出了一份详细的负面评语，但另一位评审写了两行优点，打了满分 10。最后论文进了。

当审稿结果越来越像一场运气游戏，再加上 AI 的参与，人类评审的边界开始模糊。

到底是谁在决定论文的命运？是专家，还是模型？

当人类评审还没达成共识时，AI 就已生成「结论」；当领域主席依赖摘要做决定，争议就被算法「压平」。

原本为了提升效率的制度设计，如今反而让权力更集中、过程更不透明。

Phase 1 决定谁能被讨论，AI 帮忙决定谁能被接受。

学术评审，正一步步变成一个由算法与人类共同运作的黑箱。

同行评审的信任塌陷：AI 顶会的「人情」与「算法」

在 AI 学术圈，同行评审曾被视为最后的质量守门人。可如今，这道门越来越难守。

Reddit 上那位 AAAI 评审的帖子之所以引爆舆论，并不是因为一句「关系稿」有多惊悚， 而是因为太多研究者都有似曾相识的无力感。

有人留言说：「 一个小领域的论文，几乎都出自同一个实验室，用的同一份数据、同一张表格。 」

另一位用户干脆写道：「 我不做那个方向了，真心做不下去。」

这种情绪并非个例。在过去几年，AI 顶会几乎每年都会出现类似争议：某些热门领域被少数团队垄断，互相引用、互相评审，新研究者要么进不去，要么被打低分。

当研究越来越碎片化、投稿量暴涨、专家资源被反复调用，系统本身就难以保持平衡。

AI 的介入，本该缓解负担，却在效率和理解之间制造了新的缝隙。

AI 可以帮人总结评论，却无法判断「 真正重要的问题」；它能统计谁打分更高，却无法感受「偏见 」；它能在几秒内读完几千字，但却不知道，一句 "「作者回应充分」可能只是敷衍的外交辞令。

结果就是，论文越来越多，审稿越来越快，但学术的公信力却在变薄。

有评论这样讽刺：「AAAI 对原创性的把关，比利物浦的转会策略还要保守。」

另一位网友更直白：「串评不是漏洞，是规则。」

这些话听起来刺耳，却也是事实写照。

同行评审原本是学术最核心的信任机制，可当 AI 参与决策、人情左右分数、效率凌驾思考，这份信任正一点点崩塌。

而崩塌的，不只是某个会议的口碑，还有整整一代研究者对学术规则的信仰。

于是，科研人开始用另一种方式表达无奈——在表情包的世界里，他们把那个永远打低分的「Reviewer 2」，变成了所有投稿者的共同敌人。

「Reviewer 2」梗图：所有科研人的共同噩梦。

当 AI 审 AI，我们还能相信什么？

在这场围绕 AAAI 的争议中，没有人能给出确凿的证据。

没有邮件往来、没有后台记录，甚至连论文编号都没有。但这并不妨碍它成为一次象征性事件。

它暴露的，不只是某个会议的漏洞，更是一种普遍的焦虑：当 AI 技术深入到学术生产的每一个环节—— 写论文、查重、审稿、甚至决定哪篇论文能被接收——人类的判断正在被算法稀释。

AAAI 的 AI 辅助审稿机制，本意是提高效率。但它也让我们第一次直面这样的问题：

如果 AI 的总结比人工阅读还权威，那人类评审的责任还剩多少？

这种结构性的不透明，正在侵蚀学术体系最脆弱、也最宝贵的东西——信任。

研究者开始质疑：会议的接收结果，是学术实力的体现，还是算法、批次、关系、人情共同计算的「概率事件」？

当 AI 成为评审的一部分，它既是工具，也是镜子，照出一个正在加速的学术世界：

论文越来越多，周期越来越短，而真正的思考，却越来越稀缺。

在 Reddit 讨论的最后，那位审稿人写下这样一句话：

如果这篇论文被接收，我可能再也不会审 AAAI 的稿了。

这不是愤怒的宣言，更像一声叹息。因为他所失去的，不是一次评审的公平，而是对整个学术体系的信任。

当 AI 终于学会替我们审稿，也许我们该问的，不是它能否胜任，而是——我们还相信它吗？