在剛結束的聖地牙哥 NeurIPS (神經資訊處理系統大會) 上，發生了一件讓學術界集體尷尬的事情。身為全球 AI 研究的最高殿堂，這裡錄取的論文通常代表了人類智慧的巔峰，但現在看來，這座巔峰可能摻了一點「AI 廢土」。檢測新創公司 GPTZero 掃描了全部 4,841 篇錄用論文，結果發現其中 51 篇論文竟然含有 100 個完全不存在的「幻覺引用」。這群每天在研究如何消除 AI 錯誤的頂尖大腦，竟然在處理最枯燥的參考文獻時，被自己研發的工具給耍了。
投稿海嘯下的「學術肝爆」
為什麼這群聰明人會犯這種低級錯誤？說白了就是**「投稿海嘯」**引發的集體過勞。2026 年的 AI 會議論文量已經不是「成長」，而是「噴發」。在如此龐大的壓力下，哪怕是頂尖科學家，也難免會想把撰寫參考文獻這種「 catastrophically boring（毀滅性枯燥）」的體力活交給 LLM。
問題在於，LLM 在編造「聽起來很權威」的書目資訊時，簡直是天才。這些研究者顯然太過於相信自己開發的工具，連最後一眼的 Fact-check 都不想做。這種對 LLM 的過度依賴，讓 NeurIPS 這種引以為傲的嚴謹學術會議，變成了一個大型的「幻覺展示現場」。
審稿機制：一個正在崩潰的濾網
這次事件不僅是作者的錯，更揭露了學術界同儕審查（Peer Review）的全面潰敗。每個審稿人面前都堆著成百上千篇論文，他們被要求要抓出幻覺、核對數據，還要評估創新性。
事實證明，人類的精力是有極限的。GPTZero 指出，目前的審查管線已經達到了**「脆斷點」**。如果連這群最了解 AI 特性的審稿人，都無法在海量投稿中識破那些像素級完美的「假文獻」，那我們該如何期待其他領域的學術會議能保持純淨？
引用：學術界的「劣幣驅逐良幣」
在學術界，引用數就是你的「數位貨幣」。當 AI 開始隨機編造這些貨幣，這不僅是技術上的失誤，更是對學術信用體系的直接注水。如果虛假引用可以輕易混進 NeurIPS 這種等級的會議，那未來「引用」這項指標的價值，恐怕會縮水得比現在的加密貨幣還快。
短評：連製毒的人都沒發現自己中毒了
說白了，這件事最精彩的地方在於那種「專業翻車」的荒謬感。
想像一下，一個研究如何消除 AI 幻覺的科學家，因為在論文裡用了 AI 生成的假引用而被抓包，這簡直比 AI 生成的不雅照還要讓本人想鑽進地洞。這件事告訴我們，在 2026 年，所謂的「AI 專家」跟我們一般人沒什麼兩樣——只要能少寫兩行註解，大家都願意跟 LLM 這份便捷的誘惑做交易。
NeurIPS 的這次翻車只是一個縮影。如果連這群最懂 AI 的人，在賭上聲譽的論文裡都無法確保 LLM 的準確性，那我們這些指望 AI 幫我們處理法律文件或醫療處方的平凡人，恐怕得把「懷疑」這兩個字印在腦門上了。
