مع تزايد مشاركة نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) في التقييمات العلمية، قام الباحثون بمركز أبحاث ICLR 2026 بدراسة كيفية تأثير الخيارات البلاغية على قرارات المراجعة التي تتخذها هذه الأنظمة الذكية. في بحثهم الذي تم تقديمه على منصة arXiv، تناولوا شكلًا محتملاً من أشكال "الاختراق المكافئي"، حيث قاموا بتحليل كيف يمكن أن تؤثر الأساليب البلاغية حتى وإن كانت المحتويات العلمية مقبولة.

تم إنشاء مجموعة بيانات دقيقة تضم 4,200 مخطوطة كاملة مأخوذة من 120 تقديمًا مجهول الهوية لحجوزات ICLR 2026. استخدم الباحثون نماذج إعادة كتابة رائدة لتحويل ستة أبعاد بلاغية في اتجاهات متعارضة، ثم قام خمسة مراجعين من نماذج اللغات الضخمة بتقييم المخطوطات الناتجة وفق بروتوكولات قياسية وصارمة.

جاءت النتائج لتمثل هيكلًا وليس تجانسًا في الحساسية البلاغية، حيث أظهرت التأطيرات الأدلة والموقف من الجدة أكبر التباينات الإيجابية والسلبية في التقييم العام، بينما شكل تأطير النطاق ترتيبًا ثانويًا أضعف. تبين أن التأثيرات الأخرى كانت أصغر أو أقل استقرارًا.

تُظهر هذه الدراسة أن الحركة في الدرجة تتوقف بشدة على الدرجة الأصلية التي منحها المراجع الذكي، حيث تميل الدرجات المنخفضة إلى الارتفاع بينما تنخفض الدرجات العالية، وتكون التباينات الاتجاهية أوضح في النطاقات المتوسطة. على الرغم من ذلك، فإن عمليات العمل الأكثر تعقيدًا لا تؤدي بشكل موثوق إلى زيادات أكبر.

تعتبر النتائج مهمة لفهم متى تؤثر العروض البلاغية على مراجعات الذكاء الاصطناعي وتحفيز نظم التقييم بحيث تكون قوية ضد التباين في الكتابات العلمية التي تحافظ على المحتوى.