本篇文章更新時間：2026/01/23
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內容目錄
GPTZero 揭露 NeurIPS 2025 的百則幻覺引用
AI 寫作爆炸後的學術誠信震盪與「vibe citing」現象全解析
編輯前言：這篇文章來自 GPTZero 對 NeurIPS 2025 接受論文的掃描結果（原文：GPTZero finds 100 new hallucinations in NeurIPS 2025 accepted papers）。作為 AI 研究者與學術圈的一員，我覺得這篇分析不只是關於「AI 會胡說八道」——它點出了學術寫作正在面臨的結構性轉折。
核心觀點 (Key Takeaways)
- NeurIPS 2025 接收論文中，GPTZero 找到超過 100 則經人工驗證的「幻覺引用」。
- 這些錯誤不是簡單 typo，而是 GPTZero 所稱的「vibe citing」——AI 把真實論文拼接、擬造、改寫成看似可信但不存在的引用。
- AI 寫作工具大量進入論文產製流程，造成審稿人難以追查來源，並加重編輯端負擔，促使審查機制必須升級。
深入解析
GPTZero 分析 5290 篇被 NeurIPS 2025 接受的論文，其中 4841 篇被掃描，最終揭露上百筆經人工查證的「幻覺引用」。表面看只是學術誤引，但深入讀完後我發現，真正的議題是：AI 參與寫作後，學術引用的本質正在改變。
原文對「vibe citing」有個非常貼切的定義：
「LLM 會把幾篇真實論文的作者、標題、年份混合，生成一篇看似合理、但實際不存在的來源。」
這與傳統的引用錯誤完全不同。傳統錯字、頁碼錯、URL 壞掉，大多是誤植；但 vibe citing 是 AI 在「合理化」它的輸出：
- 杜撰 DOI
- 合成不存在的作者組合
- 改寫真實論文標題
- 把 2024 的論文混成 2021
- 把不同會議的論文混在一起
這些錯誤人工編造的機率極低，但對 LLM 來說卻是自然產物。
GPTZero 也提供大量案例，例如：
"Firstname Lastname and Others. Drivlme: A large-scale multi-agent driving benchmark, 2023."
標題看似真實，但作者是假的、年份錯誤、出版資訊缺失。又或是：
"Samuel LeCun Jackson. Deep learning. Science & Nature: 23-45, 2021."
這明顯是 AI 把 LeCun、Bengio、Hinton 混在一起「生」出來的陌生作者。
GPTZero 強調的一點：工具不是直接指控，而是提供「需要人工複查的清單」。
這也讓我感受到現在的論文審查工作量有多麼巨大，特別是在 AI 生成內容大量湧入後。
vibe citing 的成因：AI 加速寫作，但無法加速查證
我很認同原文提到的一句話：
「vibe citing produces citations that look accurate at first glance, but crumble under closer inspection.」
這其實是 LLM 在「填補未知」時的自然行為，只是當輸出搭配高壓的論文截稿時程，研究者可能沒時間逐筆核對，而審稿人也未必有餘裕驗證每篇引用。
NeurIPS、ICLR 等頂會也無法倖免
原文強調，GPTZero 在 NeurIPS 找到 100+ 則幻覺引用，但在 ICLR 的調查中也發現 50+ 則，而且這些甚至「被 3–5 個 reviewer 都沒發現」。
這讓我意識到：審稿制度本身已經被 AI 規模打爆了。
筆者心得與啟發
這篇報告讓我最深的感觸是：
AI 不是正在破壞學術寫作，而是在迫使學術界正視一個被忽略已久的問題：引用查證成本極高，但學術生態假設大家都會自律。
在 AI 加速寫作後，這個假設已經不成立。學術界需要：
- 自動化引用驗證（AI 幫查，但 AI 不能自己引用）
- 更透明的審查流程
- 更負責的使用 AI 工具方式
如果 AI 是新的「學術寫作助理」，那我們也需要新的「真假鑑定層」。GPTZero 提供的 Hallucination Check 看起來正試圖填補這個缺口。
對研究者來說，我會給一個最實際的建議：
只要你用 AI 產生過任何文字，請務必手動查一次所有引用。
因為 vibe citing 已經證明：AI 不是偷懶的工具，而是你必須更精準操控的技術。
本篇靈感來源： GPTZero finds 100 new hallucinations in NeurIPS 2025 accepted papers