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HN은 Zig의 반 AI 기여 규칙을 문화전쟁이 아니라 유지보수 시간 정책으로 읽었다. 리뷰는 코드를 줍는 일이 아니라 믿을 수 있는 사람을 키우는 일이라는 논리가 핵심이었다.

r/MachineLearning의 Reddit 토론은 ICML 2026이 Policy A를 위반한 reviewer와 연결된 submissions를 desk reject한 조치를 두고 찬반이 갈린 사례다. 공식 ICML 자료는 Policy A/B 구조, 위반 시 sanctions 가능성, 그리고 generic AI detector가 아닌 watermarking 기반 탐지와 manual verification을 확인해 준다.

184-point r/MachineLearning 스레드는 ICML의 no-LLM review policy 위반에 대한 reported enforcement를 두고, prompt-injection canary와 공동저자 리스크를 중심으로 논의했다.

r/MachineLearning의 고득점 토론(점수 390, 댓글 52)을 바탕으로, ICML 리뷰 정책과 PDF 내 숨은 텍스트 의혹이 왜 심사 신뢰성 이슈로 번졌는지 정리했다.