讽刺的是，人工智能领域顶级会议NeurIPS的论文中竟发现大量“幻觉式”引用。AI检测公司GPTZero对去年在圣地亚哥举行的NeurIPS会议所接收的4841篇论文进行了扫描，发现其中51篇存在经核实的虚假引用，共计100处。这些引用由大语言模型生成，但实际并不存在于学术文献中。 尽管这一发现看似惊人，但需谨慎看待：每篇论文平均包含数十条甚至上百条引用，总计数万条。100个错误引用在总量中占比极低，从统计学角度看并不显著。更重要的是，引用错误并不等同于研究内容无效。NeurIPS方面回应称，即使1.1%的论文存在错误引用，也不影响其研究本身的科学价值。 然而，引用本身在学术界具有重要意义。它们不仅是学术传承的体现，更是衡量研究者影响力和学术地位的关键指标。当AI随意“伪造”引用，便稀释了这一指标的真实价值，损害了学术诚信体系。 GPTZero指出，此次检测并非为了指责研究人员，而是揭示一个更深层问题：随着AI生成内容的爆发式增长，学术会议面临“投稿洪流”的压力，评审流程已接近极限。其报告引用了一篇2025年5月发表的论文《AI会议同行评审危机》，专门探讨了这一现象。 尽管研究人员本应能核实引用的准确性，但面对AI生成内容的便利性，仍可能疏于核对。这一事件暴露了一个深刻的矛盾：全球最顶尖的AI研究者，尚且难以确保AI工具在细节上的准确，更遑论普通使用者。这不仅是一次技术失误，更是一面镜子，映照出AI时代下人类对技术依赖的边界与风险。