📌 AI学术圈年度大瓜，OpenReview漏洞，论文审稿人裸奔
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📌 AI学术圈年度大瓜，OpenReview漏洞，论文审稿人裸奔
⓵ 容易懂 Easy Know
想像學術論文投稿就像一場盛大的科學競賽 參賽者（作者）和評審（審稿人）的名字都必須保密 這樣評審才能公正 只看內容 OpenReview就是負責保密的平台 但在2025年這個平台不小心把所有評審的真實身份洩露出來了 就像有人偷偷打開了記分板 讓大家看到了評審是誰
結果大家發現很多「不公平」的事情 有些評審是作者的朋友或競爭對手 故意給高分或惡意給低分 甚至有人根本不懂基本的科學概念 還給論文亂打分數 就像有個評審看到科學名詞「Adam」 卻以為是作者打錯字 問「Adam是誰」 此外 許多評審因為太忙 竟然偷懶讓人工智慧AI來幫他們寫評語 這顯示這個重要的科學競賽系統已經非常混亂 需要更多的經費和更好的制度來確保評審都是專業且認真的
總結 Overall Summary
2025年11月OpenReview平台因一個低級的「Broken Access Control」漏洞 意外暴露了大量匿名審稿人的身份 這起事件震驚了機器學習與AI學術圈 揭示了學術審查體系中存在的嚴重系統性問題與道德瑕疵 洩露的數據顯示 許多審稿缺乏公正性 存在朋友互評高分 競爭對手惡意打壓論文的情況 有些審稿人甚至在數月後發表類似文章 卻未引用先前審查的稿件 暴露出嚴重的學術不端行為
更令人擔憂的是審稿人的專業水平與態度問題 大量審稿人對AI領域的基礎概念（如Adam優化算法 OTIL等）一無所知 導致做出荒謬的負面評價 同時 審稿態度不嚴謹的現象普遍存在 例如使用相同的意見模板回覆不同的論文 並且AI代審的比率極高 據統計在某些頂級會議中 高達21%的審稿意見完全由AI生成 超過一半的評審內容有明顯的AI使用痕跡 這與歷史上SciGen程序製造假論文被接受的事件相互呼應 體現了學術審稿形同虛設的長期困境
事件也揭示了關鍵基礎設施OpenReview的資源投入不足 問題的技術漏洞雖然簡單 但屬於業界常見的安全隱患 OpenReview每年僅有約200萬美元預算和20名員工 來支撐整個AI與機器學習頂會的論文審查工作 這種低投入與高風險的不對稱情況 與OpenSSL等重要網路基石的維護困境類似 此外 由於投稿量激增 許多資深審稿人工作量嚴重超負荷 審稿成為一種無報償的義務勞動 缺乏系統性培訓與獎勵機制 導致審稿質量普遍下降
結論強調 這次事件的本質是一個系統性的問題而非個人道德缺失 應避免將焦點集中在「人肉」個別審稿人的八卦上 而是應推動制度改革 建議包括為OpenReview提供更多資源 建立審稿人培訓與工作量上限限制 導入審稿質量評估機制 以及設立具有實名權限的監督小組 以修復並強化雙盲同行評審體系的可信度
觀點 Viewpoints
1 OpenReview的技術漏洞屬於「Broken Access Control」 這是一種常見且容易利用的安全漏洞 洩露事件反映出該平台的安全意識和測試流程存在重大缺陷 儘管漏洞本身技術難度低 但其影響性極大
2 關鍵學術基礎設施投入嚴重不足 OpenReview作為承載AI頂會審稿的核心平台 每年預算僅約200萬美元 人力稀缺 資本密集的AI產業對其底層基礎設施的投入與其所承擔的風險和業務量極度不匹配
3 審稿人工作量超負荷導致質量下滑 由於論文投稿量連年激增 頂尖資深審稿人被分配遠超負荷的工作量 審稿變成了必須快速完成的義務 使他們傾向於使用AI代審、套用模板或複製貼上 缺乏精力和動機進行深度評審
4 審稿人專業水平與培訓嚴重缺乏 為了應付海量稿件 系統不得不拉入大量未經系統審稿訓練的博士生或跨領域人員 這些人普遍缺乏經驗 甚至缺乏領域基礎知識 例如連AI核心優化算法「Adam」都不知道 導致做出不專業判斷
5 雙盲同行評審機制名存實亡 此次數據洩露證明機制已不再「雙盲」 而大量AI代審和不專業審稿也意味著它「不同行」且「無實質評審」 系統缺乏對審稿質量的有效評估和對申訴的處理渠道
6 歷史上曾有系統性造假揭示審稿體系漏洞 2005年SciGen程序自動生成假論文被會議接受的事件 證明學術審稿的低標準和漏洞是長期存在的系統性問題
摘要 Abstract
✅ OpenReview資料洩露事件揭開學術審稿的弊端 包括惡意差評和不正當關係互捧。
⚠️ 許多審稿人缺乏專業知識 甚至不認識如「Adam」等深度學習基礎概念。
🤖 部分知名會議中 審稿意見有超過21%是完全由AI生成的內容。
📌 OpenReview的技術漏洞是低級的「存取控制」缺陷 反映出安全流程的缺失。
💸 整個AI學術圈的頂級基礎設施OpenReview僅有極少資源（約200萬美元預算）維護。
📈 投稿數量暴增導致資深審稿人不堪重負 審稿變成了被迫的義務性勞動。
⚖ 雙盲同行評審制度已名存實亡 迫切需要引入審稿質量評估和監督機制。
🏛 應將資源投入到系統改革上 例如提供審稿培訓和設置工作量上限 以應對行業挑戰。
FAQ 測驗
1 根據影片內容 OpenReview資料洩露事件中暴露出的審稿人缺乏基礎專業知識的經典案例是什麼
A 審稿人詢問「什麼是OTIL」
B 審稿人不知道如何使用Google Scholar
C 審稿人認為「Adam」是一個拼寫錯誤 並質問「Who is Adam」
D 審稿人要求作者引用他自己的百篇論文
正確答案 C
解釋：影片中提到有審稿人不知道Adam這個常用的深度學習優化算法 是審稿人專業素質低下的具體例證
2 影片中指出 造成OpenReview系統安全漏洞的主要原因被歸類為哪一類型
A 服務器遭受DDoS攻擊
B 惡意內部人員盜取數據
C Broken Access Control 存取控制問題
D 數據庫SQL注入攻擊
正確答案 C
解釋：OpenReview的漏洞被明確歸類為OWASP Top 10中常見的「Broken Access Control」 顯示其在授權驗證方面存在問題
3 為了提升學術審稿的整體質量 影片中建議的系統性改進措施不包括下列哪一項
A 為OpenReview等基礎設施增加更多資源和投入
B 制定審稿人的工作量上限 防止過度分配任務
C 設立具備實名權限的監督小組處理申訴
D 徹底廢除雙盲審查制度 改為單一實名審查
正確答案 D
解釋：影片中討論了雙盲制度的必要性 認為應當改良並加強監管 而非徹底廢除改為單一實名審查
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