事件概述 - 学术评审平台OpenReview出现严重前端漏洞，导致数据库泄露，使双盲评审变为公开[1] - 泄露方法极为简单，通过替换网址中的论文ID和审稿人编号即可查看任何审稿人身份及评分[1] - 漏洞为系统级，影响ICLR、NeurIPS、ICML、ACL等多个AI顶会的历年论文评审[6] - 漏洞在事件发生后被紧急修复，ICLR发布官方声明警告将处罚信息使用和分享者[8][10] 泄露影响与社区反应 - 泄露事件导致学术社区广泛调查，引发大量关于评审不公的讨论和实例[2] - 部分审稿人被指因个人恩怨、为自身同赛道论文让路等理由恶意打低分[3] - 有审稿人在身份暴露后紧急大幅提高其原先给出的论文评分[4] - 事件将AI顶会长期存在的论文审稿矛盾推向高潮[5] - 尽管官方警告，仍有人爬取并分析全部泄露数据，评选出打分异常低的审稿人名单[13][16] 行业背景与数据洞察 - AI领域顶会面临投稿暴增、审稿人不足的问题，审稿质量下降备受抱怨[6] - 数据分析显示ICLR 2026约21%的同行评审完全由AI生成，超一半评审带有人工智能使用痕迹[6] - 同时发现199篇投稿论文完全由AI生成，9%的论文中超过50%文本由AI生成[7] - ICLR 2026大会收到19490篇研究论文投稿，产生75800篇同行评审意见[7] - 基于前1万篇投稿的分析显示，不同国别审稿人打分习惯存在差异[16] 事件深远影响 - 事件严重损害学术公平，审稿人匿名丧失阻碍对研究的批判性输出[21] - 作者获得反击可能破坏原有平衡，影响论文接收结果的可信度[21] - 事件引发对完全匿名审稿制度是否应改变的思考[22] - 学界业界大佬密切关注，ICLR理事会成员表示需紧急开会讨论[20]