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NeurIPS desk-rejectete 178 Position Papers als "KI-generiert". Der Detektor markierte auch die Papiere der Track Chairs.

StrictCite Field Notes  ·  8. September 2026
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Der Review-Zyklus des Position Paper Tracks läuft noch. Was wir hier berichten, sind die bis zum 8. September überprüfbaren Fakten.
Zusammenfassung

Im Juni 2026 überprüfte der NeurIPS Position Paper Track 969 Einreichungen durch Pangram, ein proprietäres KI-Erkennungstool. 178 Papers (18,4 %) wurden ohne Einspruchsmöglichkeit abgelehnt – eine bürokratische Effizienz, die selbst das deutsche Finanzamt oder den Passierschein A38 aus Asterix in den Schatten stellt. 123 weitere wurden aufgefordert, Versionsverläufe nachzuweisen. Als unabhängige Forscher die eigenen Arbeiten der Track Chairs durch den Detektor laufen ließen, lagen die Werte zwischen 24 % und 69 %.

1. Was tatsächlich passiert ist

Die Track Chairs verlangten, dass alle Einreichungen "im Wesentlichen von Menschen geschrieben" sein müssen. Sie ließen alle 969 Einreichungen durch Pangram Version 3.3.2 laufen. Unter der Standardeinstellung wurden 42,7 % aller Einreichungen als 90–100 % KI-generiert eingestuft. Nach einer Anpassung auf kleinere Textfenster fiel diese Quote auf 12,7 %. Die Ergebnisse:

Ergebnis Papers %
Desk-rejected, kein Einspruch17818.4%
Bedingt (Beweise erforderlich)12312.7%
Akzeptiert zur Prüfung66868.9%

Bemerkenswert: 22 Papers wurden abgelehnt, weil sie einen Wert von über 0,5 erreichten und die Autoren jegliche KI-Nutzung leugneten. Kein DIN EN ISO Standard für KI-Erkennung, aber eine harte Strafe.

2. Die Papers der Track Chairs erreichten 24–69 %

Die Community ließ die Arbeiten der Track Chairs selbst durch Pangram laufen. Die KI-Wahrscheinlichkeitswerte lagen zwischen 24 % und 69 %. Wären sie Einreicher gewesen, hätten sie nach ihren eigenen Regeln wahrscheinlich einen bedingten Status oder eine Ablehnung erhalten.

3. Das ESL-Problem (Nicht-Muttersprachler)

Eine Stanford-Studie aus 2023 zeigte, dass 61,22 % der von Menschen geschriebenen TOEFL-Essays von Nicht-Muttersprachlern fälschlicherweise als KI-generiert markiert wurden. Formelles Englisch von Nicht-Muttersprachlern ähnelt statistisch oft den LLM-Ausgaben.

4. Wenn Sie abgelehnt wurden

Es gibt keine Blacklist. Es ist kein Fehlverhalten auf Ihrer Akte. Sie können die Arbeit bei ICLR oder ICML einreichen. Bewahren Sie beim nächsten Mal jeden Entwurf auf und geben Sie jede noch so kleine KI-Hilfe (wie Grammarly) in der Erklärung an, um die deutsche Gründlichkeit der Prüfer zu befriedigen.

References

  1. [1] Call for Position Papers. NeurIPS 2026. neurips.cc/Conferences/2026/CallForPositionPapers
  2. [2] Rügamer, D., Lu, A. X., & Lazar, S. NeurIPS 2026 Position Paper Track: AI-Use Policy and Screening Results. Published on neurips.cc. neurips.cc/Conferences/2026/PositionPaperTrackBlog
  3. [3] Community discussion, r/MachineLearning and X (formerly Twitter), June–July 2026. Multiple independent reports of track chairs' papers scoring 24–69% on the same Pangram detector.
  4. [4] Pangram 4 Technical Report. Pangram Labs, July 2026. Vendor-reported AUROC 0.9916, FPR 0.0041%. pangram.io
  5. [5] Who Wrote This? Evaluating the Reliability of AI Detection Tools in Higher Education. (2026). Comparative study of 160 documents across commercial detectors including Pangram, GPTZero, Copyleaks and Turnitin.
  6. [6] Phantom References: Hallucinated Citations That Survive Peer Review at Top-Tier Conferences. arXiv:2607.00738. arxiv.org/abs/2607.00738
  7. [7] StrictCite Field Notes. NeurIPS Started Desk-Rejecting Papers Over References That Don't Exist. strictcite.com/blog/neurips-2026-hallucinated-citations-desk-reject
  8. [8] Liang, W., Yuksekgonul, M., Mao, Y., Wu, E., & Zou, J. (2023). GPT detectors are biased against non-native English writers. Patterns, 4(7), 100779. doi.org/10.1016/j.patter.2023.100779