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2026년 7월 30일, 리뷰어 두 명이 이번 여름에 맡은 22편의 ML 학회 투고 중 15편에서 조작된 인용, 실재하지 않는 저자, 또는 명백한 LLM 생성 흔적을 찾았다고 공개했습니다. 그중 두 편은 실재하는 논문의 저자 이름을 가짜로 바꿔 인용했고, 리젝트 의견과 조직위 신고에도 불구하고 "환각 참고문헌만 고치라"는 조건으로 구두 발표에 채택됐습니다. 이 글은 분노가 아니라 시스템 실패로 이 사건을 읽습니다. 플래깅 절차가 실제로 무엇을 잡아냈는지, 제출량 증가와 강제 리뷰가 파이프라인을 어떻게 압박하는지, 리뷰어 쪽의 LLM 사용이 신호를 어떻게 훼손하는지, 그리고 ICML의 워터마크·ACL의 데스크 리젝트·NeurIPS의 AI 보조 리뷰 실험 같은 무결성 장치가 각각 무엇을 잡고 무엇을 놓치는지 정리합니다. 한 사람의 증언인 부분과 학회가 확인한 부분을 분명히 구분합니다.