# ICLR、結果の分析に LLM の使用を認めつつ検証は著者の責任とし、LLM が生んだ研究にも人間の著者を求める

ページ: https://flyvolo.ai/ja/changes/ev-20250826-ai-researcher-6
日付: 2025-08-26 · 段階: 制限または撤回
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職業: https://flyvolo.ai/ja/careers/ai-researcher

## 適用範囲

主要な機械学習の学会の一つで、その2026年の著者を拘束する。プログラム委員長は、LLM は研究のアイデア、実験コード、結果の分析を手助けできるとしたうえで、LLM による研究上の貢献を検証し妥当性を確認するのは著者の責任であること、LLM が研究全体を生み出す可能性がある場合でも説明責任のために人間の著者がなお必要であること、研究者は結果を偽って示してはならないことを述べている。違反はデスクリジェクトにつながりうる。機械による分析は認めるが、結果が何を意味するかについて答える責任は人に残している。

## 出典

- 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/ (一次資料)

## これが意味すること

機械学習研究では、学会の規則はモデルが結果の分析を手伝うことを認めつつ、それが何を示すかという主張は名前のある人に委ねている。

## まだ示していないこと

一つの学会の著者向け規則である。研究者が今どれだけの分析をモデルに任せているか、また著者がそれをどれだけよく確認しているかを測ってはいない。

## 自分で確かめる方法

ICLR Blog の記事 'Policies on Large Language Model Usage at ICLR 2026' を開き、"we still require a human author for accountability" を探すこと。


詳しくは: https://flyvolo.ai/llms.txt