当 AI 评审科学：我们能信任这位裁判吗？

研究者提出以安全与可靠性为中心的 AI 同行评审分析，把攻击按评审生命周期映射到训练与数据检索、初审、深度评审、反驳和系统层五个环节。他们在分层抽取的 ICLR 2025 投稿上，用两个基于大语言模型的 AI 评审开展四组处理-对照探针实验，分离声望包装、断言语气强度、反驳谄媚和上下文投毒对评审分数的因果影响。论文指出已有事件表明稿件中隐藏的提示注入可引导 LLM 评审给出不当的正面判断，且此类系统对对抗性措辞、权威与长度偏好及幻觉声称表现脆弱；这一分类与实验审计为评估和跟踪 AI 评审可靠性提供了基线，并给出可供针对性缓解的具体失效点。