信任咱们的读者都对 AI 顶会有非常大的重视和热心,有的读者最近或许刚从 NeurIPS rebuttal 抽身,又开端为下一篇做准备了。
作为推动技能革新与思维磕碰的中心引擎,尖端学术会议不仅仅整个学界的生命线,更是咱们洞悉未来的前沿阵地。
跟着 AI 范畴近些年的蓬勃发展,如 NeurIPS、ICML 和 ICLR 等大型学术会议也越来越出圈。
但是,这一成功也带来了价值。当时会集化的线下会议正因自身的体量而绰绰有余:
很具代表性的会议自然是饱尝争议的 NeurIPS 2025,不只被逼临 30000 篇的海量论文搞的焦头烂额,堕入低质评定风云,乃至闹出了「Who's Adam」的笑话。并且也因到会人数激增及美国签证问题开放了墨西哥分会场。
这些现象引发一个要害问题: 假如按现在的热度趋势发展下去,AI 学术会议形式是否是可继续的?
新加坡国立大学何丙胜教授团队对当时人工智能学术会议进行了深化的调查研讨,剖析了传统会议形式的坏处,也测验提出了一些新的会议形式,宣布了一篇态度论文。
研讨团队以为 AI 学术会议的中心任务可归纳为四大支柱:
1. 科学前进:经过高效的、经同行评定的常识交流渠道推动 AI 研讨与学术交流。
2. 常识传达:经过陈述与奖项同享研讨效果、赞誉思维首领。
3. 社区建造:促进研讨者之间的协作与归属感。
4. 社会契约:经过容纳性实践促进多元化、公正与容纳(DEI)。
表 1:会议应战与处理计划概览,展现了各类问题与中心方针之间的多对多联系:● 科学前进(Scientific Advancement)■ 常识传达(Knowledge Dissemination)▲ 社区建造(Community Building) 社会契约:多元、公正与容纳(DEI, Diversity, Equity, Inclusion)
这篇论文在 Reddit 上也引发了火热的谈论。 谈论区遍及认同论文提出的中心问题,即 AI 学术界正处于一种不行继续的过热状况。
谈论的焦点会集在当时「唯快不破」的宣布文明上。许多谈论者(其间不乏一线研讨人员)痛陈博士生被逼寻求在尖端会议上宣布很多论文,这种压力不行避免地导致了很多低质量、缺少深度剖析的研讨效果众多,献身了谨慎的科学精力。
此外,谈论中也有对系统性问题的无法。有用户指出,真实有才能推动革新的资深学者们,往往是当时系统的既得利益者,缺少变革的动力。整个范畴好像堕入了一种恶性循环,年青学者在内卷中挣扎,而系统自身却难以撼动。
AI 会议正面对投稿量不行继续添加的应战,这使其日益违背传达常识的中心任务,转而成为优先考虑数量而非深度的「大批量」活动。
受大言语模型(LLMs)等技能发展的推动,AI 范畴的论文宣布量正阅历指数级飙升,估计未来将添加数倍。这种爆炸性添加已引发严重问题:海量的投稿不只淹没了同行评定系统,引发了对其公正性的忧虑,也为学术不端行为供应了待机而动。
此外,因为 AI 研讨的生命周期急剧缩短,许多研讨在线播放红楼梦在宣布时就已过期,这使得整个学术交流系统的功率大打折扣,并加重了作者与安排者面对的连锁问题。
AI 范畴的投稿量激增,导致人均产出变得难以维系。数据显现,AI 的快速添加或许对其他核算机科学范畴发生了「虹吸效应」,导致理论和系统等范畴的教职员工数量出现下降。
更要害的是,论文宣布数量的添加速度远超教职员工的添加,出现指数级态势(
)。咱们运用以下公式量化人均奉献:
其间 pub_count 代表论文宣布数量。曩昔十年,AI 范畴教职员工的年人均宣布量翻了一番,超越 4.5 篇,是其他范畴的两倍多。若此趋势继续,假如这一趋势继续,到 2040 时代,人均产出估计将超越每月一篇,将导致过度竞赛和巨大的心理健康压力,这与会议旨在促进常识传达与协作的中心任务各走各路。
论文数量的激增带来了巨大的环境价值,首要源于差旅和核算需求导致的碳脚印上升。因为大都 AI 会议要求现场参会,差旅量巨大。以 NeurIPS 2024 为例,仅榜首作者们的往复飞翔就发生了高达 8,254 吨二氧化碳当量的排放,超越了整个温哥华市的单日碳排放总量。
这种环境影响不只对会议的 DEI 建议构成应战,也给作者带来了沉重的经济和时刻担负。数据显现,交通是排放的首要来历,并且在曩昔五年中,由接纳论文作者发生的排放量添加了四倍以上。这种趋势正检测着安排者的可继续发展许诺,使会议在环境上变得难以为继。
AI 会议日益添加的规划和竞赛性,正严重影响着社区成员的心情与心理健康。
对 Reddit 论坛的系统性剖析显现,社区对尖端会议遍及存在负面心情。在超越 400 个相关谈论串中,71% 表达了不满,其间超越三分之一(34.6%)提及了「焦虑」、「厌倦」等心理健康问题。
这种由大众批判和巨大压力滋长的有害气氛,用焦虑代替了协作,腐蚀了社区建造,并扼杀了真实的常识同享,与会议的 DEI 精力各走各路。
这种心理压力是系统过载的直接表现。投稿数据显现,论文接纳量呈线性添加(
),而拒稿量则以近乎指数级的速度飙升(
),这加重了审稿人的担负和作者的挫折感。
一起,AI 技能约每七个月才能翻一番,其发展速度与会议周期适当,导致许多研讨在宣布时就已过期。这种低效的循环不只浪费了社区的尽力,也催生了参加者追逐正面评定而非真实立异的歪曲心态。巨大的参会人数和后勤压力也迫使 NeurIPS 等会议采纳混合或多地址并行的形式以应对应战。
跟着学术会议规划的扩展,物理场馆已不堪重负,尤其是在 NeurIPS 等旗舰级 AI 会议上。例如,NeurIPS 2024 的场馆容量约为 18,000 人,迫使安排者对非作者注册实施抽签。
这一行动虽是后勤需求,却形成了人为在线播放红楼梦的稀缺性,束缚了学生和前期工作研讨人员等集体的参加。这种束缚不只阻止了自发的互动和社区建造,也损害了学术会议应有的公正参加准则。这提醒了传统中心化会议形式的结构性瓶颈,凸显了寻觅更灵敏、更公正代替计划的迫切性。
AI 会议明显现已意识到上述严峻的问题,因而已开端测验在传统会议形式上进行调整。但是中心问题仍然根本没有得到处理。
一个典型比如是「束缚每位作者投稿数量」这一提案,旨在操控投稿总量。
但是,这种供应端的束缚本质上是一种零和博弈 —— 投稿上限并不会削减安排层面巨大的宣布压力,仅仅转移了压力,迫使研讨人员更具策略性,但并未减轻其压力。这类束缚还或许对需求堆集宣布记载的青年学者或在多个立异方向上并行推动的高产实验室形成比较严重的影响。
类似地,多会场或卫星会议的引进 —— 如 NeurIPS 2025 在墨西哥城与哥本哈根一起举行的平行活动 —— 是对场所容量束缚的直接回应,也旨在削减部分与会者的翻山越岭。
但是,多会场会议仍然将评定担负会集在同一个周期内,仍然维持着会集化的威望结构与高风险的一次性评定进程。虽然在必定程度上削减了游览,但并未处理评定员厌倦、作者工作量不断攀升,以及任何高本钱、时刻受限活动固有的排他性问题。它还或许无意间制造出「分层系统」—— 某个会场被以为更具威望,然后背离了社会契约下相等参加的方针。
对传统形式的修修补补已不足以应对应战。因而,论文提出了社区联合型会议(Community-Federated Conference,CFC)的新形式。
CFC 为学术会议供应了一个可继续、公正且可扩展的安排结构。其辅导准则可归纳为 「全球规范,本地完成」,经过将会议的三大传统功用(1)同行评定与出书,(2) 常识传达,(3) 社区建造 解耦,并重组为既独立又彼此相关的层次来完成。
榜首层:一致的全球同行评定与出书
这一层树立一个由学术安排联盟(如 AAAI、ACM)办理的会集化高质量数字渠道。投稿与评定全年翻滚进行,与任何实体会议无关。被接纳的论文将宣布在全球公认的会议论文会集,保证学术认可与可见度。
第二层:联合的区域中心用于效果展现与传达
论文被接纳后,作者可选择在任一区域中心进行展现。这些中心由大学、本地研讨实验室或学生集体安排,一般规划为 500 至 1,500 名参加者。这种联合形式直接应对了当今会议的首要后勤与可继续性应战:它消除了对超大型会场的需求,经过鼓舞区域性差旅削减碳排放,并下降经济门槛,然后促进多样性、公正性与容纳性。
第三层:数字化同步与协作
CFC 模型差异于一组独立事情的要害在于一个一致的数字化层。它包含一个全球全体会议通道(Global Plenary),将来自轮值主办中心的主题讲演与颁奖陈述直播到一切其他中心。此外,永久性的数字海报大厅答应对一切接纳论文进行谈论,而主题虚拟频道(如 Slack 或 Discord)则衔接跨区域从事类似研讨的学者。
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