不受欢迎的观点：应该恢复对伪造论文和虚假评论的严厉惩罚。#周日训话（周五版） 我们不断听到一些关于论文（例如 AAAI 的实验，他们显然发现了提交给会议的同一篇论文的多个 LLM 生成版本！）和审稿（例如 @iclr_conf 的推文，其中提到审稿完全或部分由 LLM 生成——审稿人甚至懒得删除 LLM 使用的明显迹象）的疯狂故事。 我认为人工智能/机器学习会议出现这种令人遗憾的状况的原因之一是匿名性带来的安全感。 曾几何时，写一篇虚假评论，或者更糟糕的是，写一篇虚假论文，就意味着相关人员的科研生涯就此终结。 这种情况已经完全改变了——这既得益于作者隐私/双盲规则，也得益于审稿人之间的匿名性。 这些措施的最终结果是，对于不良行为，基本上不会有“轻微的惩罚”（考虑到在“道德审查”等方面投入的所有额外精力，这很矛盾）。 不道德行为必须受到严厉的公众惩罚。 除非激励机制发生改变，否则几乎没有理由相信现状会有所改变。 一个相关的想法是停止*审稿人之间的匿名性*——这是人们不介意发布愚蠢的LLM评论的一个重要原因。
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