# ICLR permite usar LLM para analizar resultados, pero responsabiliza a los autores de verificarlos y exige un autor humano incluso para la investigación producida por un LLM

Página: https://flyvolo.ai/es/changes/ev-20250826-ai-researcher-6
Fecha: 2025-08-26 · Etapa: Restricción
¿Puede este registro mover un juicio sobre una tarea? sí
Ocupación: https://flyvolo.ai/es/careers/ai-researcher

## Alcance

Una de las principales conferencias de aprendizaje automático, vinculante para sus autores de 2026. Los presidentes del programa dicen que los LLM pueden ayudar con ideas de investigación, código de experimentos y el análisis de resultados; que es responsabilidad del autor verificar y validar cualquier aportación a la investigación hecha por un LLM; que incluso cuando un LLM pudiera producir una investigación completa, se sigue exigiendo un autor humano para la rendición de cuentas; y que los investigadores no deben tergiversar los resultados. Las infracciones pueden llevar al rechazo directo. Permite el análisis por máquina; mantiene en una persona la tarea de responder de lo que significa el resultado.

## Fuente

- ICLR 2026 Program Chairs — 'Policies on Large Language Model Usage at ICLR 2026', ICLR Blog (26 August 2025) — https://blog.iclr.cc/2025/08/26/policies-on-large-language-model-usage-at-iclr-2026/ (fuente primaria)

## Qué significa esto

En la investigación en aprendizaje automático, las normas de la conferencia permiten que el modelo ayude a analizar un resultado, pero dejan la afirmación sobre lo que demuestra en manos de una persona con nombre.

## Lo que todavía no demuestra

Son las normas de una conferencia para sus autores; no miden cuánto análisis delegan ahora los investigadores en los modelos ni con qué rigor lo comprueban los autores.

## Cómo comprobarlo por tu cuenta

Abra la entrada del ICLR Blog 'Policies on Large Language Model Usage at ICLR 2026' y busque "we still require a human author for accountability".


Más: https://flyvolo.ai/llms.txt