El 68% de los papers de IA tienen citas inventadas: la ciencia se está ahogando en basura

Papers científicos con citas inventadas por IA: la crisis del slop académico
La revisión por pares está siendo inundada por papers generados con IA que citan referencias que no existen.

Un investigador marcó dos papers con autores inventados y los señaló a los organizadores de la conferencia. Ambos fueron aceptados como presentaciones orales.

No es un caso aislado. Es la nueva normalidad de la ciencia con IA.

Caleb Robinson e Isaac Corley, dos investigadores de machine learning, revisaron este verano 22 papers enviados a NeurIPS, WACV y TerraBytes (el workshop geoespacial de ECCV). El resultado debería asustar a cualquiera que crea en el método científico:

15 de 22 — el 68% — tenían citas fabricadas, autores alucinados o eran claramente generados por IA.

El peor caso: autores falsos en papers reales

Isaac recibió papers que citaban trabajos cuyos autores conoce personalmente. Pero con nombres inventados intercambiados.

"El paper, la conferencia y los otros autores eran reales. El nombre falso era lo bastante parecido como para pasar un vistazo rápido", escribió.

Los marcó como rechazo y los reportó directamente a los organizadores. Ambos papers fueron aceptados para presentaciones orales con la condición de "arreglar las referencias".

Hubo más joyas: un paper de NeurIPS con 53 páginas de jerga alucinada donde no valía la pena ni mirar la bibliografía. Y otro que incluía notas del LLM al lado de las citas.

La epidemia tiene números que dan miedo

Esto no es anécdota. Los datos agregados son peores:

Los revisores también son IA (sin que nadie lo sepa)

La basura no solo se produce con IA: también se revisa con IA.

En ICLR 2026, el 21% de las reviews — 15,899 — fueron completamente generadas por IA, y más de la mitad tenían algún grado de participación.

En ICML 2026, los organizadores escondieron "stings" de inyección de prompt en las submissions: detectaron 795 reviews escritas por 506 revisores que tenían prohibido usar LLMs.

Y la cereza: un estudio de Li et al. demostró que reescribir el abstract con técnicas adversariales mejora las reviews de IA el 38% de las veces, inflando la nota hasta +1.31 puntos en una escala de 10.

Lo que esto significa para ti

Si eres investigador, estudiante de posgrado o simplemente lees papers para aprender: ya no puedes confiar en las referencias de un paper.

Los más perjudicados son los investigadores jóvenes y los equipos pequeños: los que más presión tienen para publicar y los más propensos a incluir citas alucinadas sin darse cuenta.

En LATAM la situación es aún más delicada: con menos recursos, menos revisores y más presión por métricas, el slop llena todos los huecos. 🧪

¿Se puede arreglar?

Los autores lanzaron una herramienta de auditoría de referencias (bib-audit) y piden que la verificación sea obligatoria en las conferencias.

Pero el problema de fondo no es técnico: es que nadie quiere pagar por la revisión por pares, el trabajo más importante y peor pagado de la ciencia.

Mientras tanto, la solución práctica es una sola: verifica cada referencia antes de citarla. Y si un paper huele a slop, denúncialo.

La ciencia que alimenta a la IA se está comiendo a sí misma.

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