只要交钱，高中生也能发NeurIPS？港大教授怒批顶会变味

【导读】在AI的浪潮下，学术研究正在被商业机构加速「量产化」，包装成明码标价的「入学筹码」。这不仅稀释了学术研究的含金量，挤占了学术资源，也可能导致学术通胀、学历贬值与更深层的信任危机。

只要交钱就能发NeurIPS？

当顶级学术会议论文录取率被一些辅导班刷到70%，所谓的「学术顶会」便被「运营」为「学术产业链条」的一环，变成一个明码标价的「学术游戏」。

近日， 香港大学计算与数据科学学院院长马毅（网名「毅马当闲」）在微博中揭露了这一学术圈乱象：

「顶会规模化后，已基本失去了学术会议的属性」

「向来物以稀为贵，何来论文以多为顶级？」

据这家名为Algoverse的科研辅导机构官网公布数据，其指导的团队在NeurIPS、EMNLP和ACL等AI顶级会议上的录用率高达68%-70%。

这样的录用率，可以碾压许多知名学术机构的平均水平（30%-50%）。

不仅是在录用比率上「遥遥领先」，更令人惊讶的是高中生也有机会在顶会上发文。

当然顶会上确实也有少部分高中生特别优秀，他们不一定全部来自机构包装，但往往机构会利用这种罕见案例作为营销噱头。

Algoverse特意「提醒」高中生：在NeurIPS论文的作者中，高中生占比不到0.2%，以此暗示可以帮助高中生突破这一极高门槛。

而顶会通常是博士生和Google DeepMind等行业巨头竞技的舞台。

有需求就会有服务。

不少网友在留言中戳破其中的门道：

「办会还挺赚钱的」

「有很多机构推销这种活动的，价格很贵，跟家长说有了论文或者会议研讨经历好申请大学」

「自古以来就是这样子的：假大空」……

付费论文

正在收割家长的「焦虑税」

据公开资料显示，Algoverse是一个付费的AI研究项目，主要面向全球本科生、高中生和行业专业人士开放。

Algoverse致力于「赋能学生开展真实且具有影响力的AI研究」，使他们能够产生卓越成果并发表于全球AI顶会。

Algoverse宣称，其博士导师均在全球顶尖的人工智能机构和研究实验室拥有丰富的研究经验。

这些导师会深度参与到学生的项目中为其提供关键指导，以确保学生可以撰写出高质量研究论文，并在顶会上成功发表。

在Algoverse的服务条款中，学生在项目中完成的研究论文版权归机构，学生不能自行发表或出售论文，机构保留用于学术或宣传等各种用途的权利。

根据Algoverse官网对AI研究项目的介绍，这是一个为期12周的在线项目，每周举行两次会议。

项目小组是一个由3到4名学生组成的团队，并配备一位与该团队紧密协作的专属导师。

学生在导师的指导下，制定出一项新颖、可行且具有影响力的科研提案。

导师则会在稿件的创意构思、代码实现与模型训练、稿件撰写、会议投稿等整个过程提供帮助。

Algoverse官网上展示了学生近期在NeurIPS、EMNLP、ACL等AI顶会上被接收的论文。

在多数学术场景中，「接收」也可被视作成果，可以写进简历。

在Algoverse官网动态中，还展示了学生论文被顶会接收、研究合作等相关报道。

其中一项报道中，四名Algoverse学生Tim、Ryan、Ayush和Kaylee的论文《语义自洽性》（Semantic Self-Consistency）入选OpenAI的PaperBench项目。

报道还特别提到：学生作者Tim获得了OpenAI的合作邀请，在NeurIPS会议发表演讲后，四名研究人员中有两人被斯坦福大学录取。

学生参与Algoverse的有形收获，是可能在顶会上发表论文，为他们申请大学增加筹码。

对许多家庭而言，仅此一点就足以构成较强的吸引力。

与Algoverse项目类似的，还有很多留学机构的服务。

它们打出「名校导师科研项目」「顶会背景提升」的旗号，一个科研项目收费数十万人民币，将「论文、顶会、科研经历」打包成收费产品卖给学生及家长。

明码标价的国际竞赛评委席位、顶刊论文作者署名、付费就能参加并获奖的项目，甚至还可以量身定制「个人品牌」故事……

这些经过「流水线」批量生产出来的留学生申请简历由于太过模式化，以至于招生官不用看学生基本资料，就能大概推测出来申请者有没有经过「特别包装」。

物以稀为贵，「注水」包装太多，就会显得廉价甚至「掉价」。

更多情况下，家长付钱并不能为子女买到更光明的未来，更像是为自己交「焦虑税」，使得「付费挂名-付费发文」链条可以运转起来。

唯一的受益者，是那些可以在这个链条上赚到钱的服务机构。

当学术声誉打包出售

透支的是学术圈「信任」

交钱就可以进入一个「项目」，然后获得论文署名或一段研究经历。

这种付费科研、挂名、顶会营……实际上是把学术声誉（论文、会议、导师背书）货币化。

参与只需要「钞能力」，就算你只是高中生，甚至连基本的科研能力都没有，仍然可以被硬塞进大学实验室「做科研」。

这将带来如下一系列问题：

• 损害教育和科研公平：导师和项目的时间按「市场需求」分配，科研资源向「有钱有关系的人」倾斜；而不是按照科研需求分配，分配给学术能力和兴趣更匹配的学生。

• 学术交易代替科研探索：对很多参与者来说，「发一篇论文」不再是学术探索的结果，而是「服务交付物」，学术动机被扭曲。

• 讲师、导师、甚至部分实验室，会设计「可量产的项目」，以保证在有限时间内产出可写进简历的「成果」。

• 论文越多，含金量越低：这可能带来「学术通货膨胀」「学历贬值」等一系列现象。

当论文数量、顶会头衔成了高校职称、项目评审、名校申请的重要指标，就有可能成为可买卖的稀缺资源，形成机构卖论文→论文数量暴涨→论文价值被稀释的恶性循环。

这将导致真正有价值的研究被淹没，期刊/会议版面和审稿资源被挤占，还将引发科研功利化，带来学术「通胀」，最终透支社会公众对「学术圈」的信任。

AI+论文工厂

膨胀的学术「泡沫」

前不久，在悉尼大学、美国科罗拉多大学等机构的一项关于「论文工厂」的一项研究中指出：

「论文工厂借助AI工具生产低质量、伪造或重复性强的论文，并使其更难被检测。」

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0895435624003056?utm_source=chatgpt.com

所谓「论文工厂」，是指一些商业实体，它们专为希望在学术期刊上发表文章的人撰写并出售大量虚假学术论文。

这些「论文工厂」专门制造虚假或低质量的研究论文，并出售作者署名权。

论文提到这样一个案例：

2023年Hindawi期刊撤回了8000多篇论文，这些论文被证实是由「论文工厂」制造的欺诈性成果。

研究人员将此定性为一起大规模学术欺诈行为，认为其危害远超单个不诚实研究者所能造成的影响。

学术研究量产化，催生了「论文工厂」现象，再叠加AI技术，导致学术圈「通胀」越来越严重。

而AI技术的发展，似乎也在为这种「论文工厂」的「学术造假」行为推波助澜。

以ChatGPT、Gemini等为代表的生成式AI工具能够轻松生成模仿学术风格、结构和语气的文本。

尤其是在一些无需同行评审或机构认证的平台上，这些AI生成的论文极易被误认为是真正的学术成果。

据《Nature》的一篇文章报道，癌症研究领域有超过25万篇文章被AI 工具定性为与「论文工厂」模式相似。

当一部分人在用AI技术制造虚假或低质量论文的同时，也有人在利用AI来「打假」。

澳大利亚布里斯班昆士兰科技大学的统计学家Adrian Barnett就是其中一位。

他认为，「论文工厂」可能依赖标准化模板来批量生产论文，于是他就和同事训练了一个名为BERT的大模型。

该模型会通过扫描论文标题和摘要，寻找其与论文工厂活动相关联的特定词语和短语，这一过程类似于过滤垃圾邮件。

BERT模型从生物医学文献数据库PubMed中识别出260万篇癌症研究论文（这些论文发表于1999年至2024年间共计11632种期刊），并将其中261245篇论文标记为疑似由论文工厂产出的文章，其中大多数为基础研究论文。

Barnett等人发现，过去20年间论文工厂的活动急剧增加：

在21世纪初，仅有1%的癌症论文被BERT模型标记为可能由论文工厂产出，但这一比例在2020年代初已上升至超过15%，并在2022年达到16.6%的峰值。随后在2023、2024年有一定回落。

以上研究证明，「论文工厂」长期以来存在，而且还在学术市场占据了一定的「市场份额」。

AI技术对于「论文工厂」是一把双刃剑。

「论文工厂」可用它来加速「学术造假」，但像Barnett等人也可以用AI进行「学术打假」，关键取决于我们如何利用它。

近期，顶会投稿量疯狂增长，NeurIPS的投稿量已经从2020年的9467篇增长到2025年的21575篇，ICLR也达到了过万的投稿量。

与论文挂钩的评价体系、AI的使用等因素叠加在快速推高投稿量，挤压顶会资源。

为了杜绝人们利用AI技术制造虚假或低质量论文的现象，ICLR在新近出台的新规中推出了两项有关大模型使用的两项主要政策：

政策一：任何对大模型的使用都必须明确声明。

政策二：ICLR 的作者与审稿人需为其贡献负最终责任。

违背这些政策将可能导致直接拒稿的后果。

无论是「顶会变味」现象，还是ICLR新规的推出，都是为了捍卫学术研究的纯粹性，守护社会创新的根基和动力。

参考资料：

https://www.nature.com/articles/d41586-025-02906-y?utm_source=chatgpt.com

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