機(jī)器之心報道

編輯：+0，冷貓

相信我們的讀者都對 AI 頂會有非常大的關(guān)注和熱情，有的讀者最近可能剛從 NeurIPS rebuttal 脫身，又開始為下一篇做準(zhǔn)備了。

作為推動技術(shù)革新與思想碰撞的核心引擎，頂級學(xué)術(shù)會議不僅是整個學(xué)界的生命線，更是我們洞察未來的前沿陣地。

隨著 AI 領(lǐng)域近些年的蓬勃發(fā)展，如 NeurIPS、ICML 和 ICLR 等大型學(xué)術(shù)會議也越來越出圈。

然而，這一成功也帶來了代價。當(dāng)前集中化的線下會議正因自身的體量而捉襟見肘：

• 發(fā)表激增：過去十年間，每位作者的年均發(fā)表率翻了一番以上，達(dá)到每年超過 4.5 篇論文。
• 指數(shù)級產(chǎn)出增長：個人產(chǎn)出速度迅猛，預(yù)計到 2040 年代將超過每月一篇。
• 碳排放過載：僅 NeurIPS 2024 的差旅排放量就已超過溫哥華全市的日均碳排放量。
• 心理健康負(fù)擔(dān)：在 405 條關(guān)于 AI 會議的 Reddit 帖子中，超過 71% 為負(fù)面評論，其中 35% 提到了心理健康問題。
• 研究與會議脫節(jié)：AI 研究周期往往快于會議安排，導(dǎo)致研究成果在展示前就已過時。
• 場地容量危機(jī)：頂級 AI 會議的參會人數(shù)已遠(yuǎn)超可用場地容量。

很具代表性的會議自然是飽受爭議的 NeurIPS 2025，不僅被逼近 30000 篇的海量論文搞的焦頭爛額，陷入低質(zhì)評審風(fēng)波，甚至鬧出了「Who's Adam」的笑話。而且也因出席人數(shù)激增及美國簽證問題開放了墨西哥分會場。

這些現(xiàn)象引發(fā)一個關(guān)鍵問題： 如果按現(xiàn)在的熱度趨勢發(fā)展下去，AI學(xué)術(shù)會議模式是否是可持續(xù)的

新加坡國立大學(xué)何丙勝教授團(tuán)隊對當(dāng)前人工智能學(xué)術(shù)會議進(jìn)行了深入的調(diào)查研究，分析了傳統(tǒng)會議模式的弊端，也嘗試提出了一些新的會議模式，發(fā)表了一篇立場論文。

• 論文標(biāo)題：Position: The Current AI Conference Model is Unsustainable! Diagnosing the Crisis of Centralized AI Conference
• 論文鏈接：https://www.arxiv.org/abs/2508.04586v1

研究團(tuán)隊認(rèn)為 AI 學(xué)術(shù)會議的核心使命可概括為四大支柱：

1.科學(xué)進(jìn)步：通過高效的、經(jīng)同行評審的知識交流平臺推動 AI 研究與學(xué)術(shù)交流。

2.知識傳播：通過報告與獎項分享研究成果、表彰思想領(lǐng)袖。

3.社區(qū)建設(shè)：促進(jìn)研究者之間的合作與歸屬感。

4.社會契約：通過包容性實踐促進(jìn)多元化、公平與包容（DEI）。

表 1：會議挑戰(zhàn)與解決方案概覽，展示了各類問題與核心目標(biāo)之間的多對多關(guān)系：

● 科學(xué)進(jìn)步（Scientific Advancement）■ 知識傳播（Knowledge Dissemination）▲ 社區(qū)建設(shè)（Community Building）? 社會契約：多元、公平與包容（DEI, Diversity, Equity, Inclusion）

這篇論文在 Reddit 上也引發(fā)了熱烈的討論。 評論區(qū)普遍認(rèn)同論文提出的核心問題，即AI 學(xué)術(shù)界正處于一種不可持續(xù)的過熱狀態(tài)

• 討論帖地址: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1mo0ynr/r_position_the_current_ai_conference_model_is/

討論的焦點集中在當(dāng)前「唯快不破」的發(fā)表文化上。許多評論者（其中不乏一線研究人員）痛陳博士生被迫追求在頂級會議上發(fā)表大量論文，這種壓力不可避免地導(dǎo)致了大量低質(zhì)量、缺乏深度分析的研究成果泛濫，犧牲了嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)精神。

此外，評論中也有對體系性問題的無奈。有用戶指出，真正有能力推動變革的資深學(xué)者們，往往是當(dāng)前體系的既得利益者，缺乏改革的動力。整個領(lǐng)域似乎陷入了一種惡性循環(huán)，年輕學(xué)者在內(nèi)卷中掙扎，而體系本身卻難以撼動。

當(dāng)前人工智能會議面臨的四大挑戰(zhàn)

AI 會議正面臨投稿量不可持續(xù)增長的挑戰(zhàn)，這使其日益偏離傳播知識的核心使命，轉(zhuǎn)而成為優(yōu)先考慮數(shù)量而非深度的「大批量」活動。

受大語言模型（LLMs）等技術(shù)發(fā)展的推動，AI 領(lǐng)域的論文發(fā)表量正經(jīng)歷指數(shù)級飆升，預(yù)計未來將增長數(shù)倍。這種爆炸性增長已引發(fā)嚴(yán)重問題：海量的投稿不僅淹沒了同行評審系統(tǒng)，引發(fā)了對其公正性的擔(dān)憂，也為學(xué)術(shù)不端行為提供了可乘之機(jī)。

此外，由于AI 研究的生命周期急劇縮短，許多研究在發(fā)表時就已過時，這使得整個學(xué)術(shù)交流體系的效率大打折扣，并加劇了作者與組織者面臨的連鎖問題。

「不發(fā)表，就出局」的無盡循環(huán)：過度的生產(chǎn)力

AI 領(lǐng)域的投稿量激增，導(dǎo)致人均產(chǎn)出變得難以維系。數(shù)據(jù)顯示，AI 的快速增長可能對其他計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域產(chǎn)生了「虹吸效應(yīng)」，導(dǎo)致理論和系統(tǒng)等領(lǐng)域的教職員工數(shù)量出現(xiàn)下降。

其中 pub_count 代表論文發(fā)表數(shù)量。過去十年，AI 領(lǐng)域教職員工的年人均發(fā)表量翻了一番，超過 4.5 篇，是其他領(lǐng)域的兩倍多。若此趨勢持續(xù)，如果這一趨勢持續(xù)，到 2040 年代，人均產(chǎn)出預(yù)計將超過每月一篇，將導(dǎo)致過度競爭和巨大的心理健康壓力，這與會議旨在促進(jìn)知識傳播與合作的核心使命背道而馳。

環(huán)境代價：日益增加的碳足跡

論文數(shù)量的激增帶來了巨大的環(huán)境代價，主要源于差旅和計算需求導(dǎo)致的碳足跡上升。由于多數(shù) AI 會議要求現(xiàn)場參會，差旅量巨大。以 NeurIPS 2024 為例，僅第一作者們的往返飛行就產(chǎn)生了高達(dá) 8,254 噸二氧化碳當(dāng)量的排放，超過了整個溫哥華市的單日碳排放總量。

這種環(huán)境影響不僅對會議的 DEI 倡議構(gòu)成挑戰(zhàn)，也給作者帶來了沉重的經(jīng)濟(jì)和時間負(fù)擔(dān)。數(shù)據(jù)顯示，交通是排放的主要來源，并且在過去五年中，由接收論文作者產(chǎn)生的排放量增長了四倍以上。這種趨勢正考驗著組織者的可持續(xù)發(fā)展承諾，使會議在環(huán)境上變得難以為繼。

人的代價：一個不堪重負(fù)的社區(qū)

AI 會議日益增長的規(guī)模和競爭性，正嚴(yán)重影響著社區(qū)成員的情緒與心理健康。

對 Reddit 論壇的系統(tǒng)性分析顯示，社區(qū)對頂級會議普遍存在負(fù)面情緒。在超過 400 個相關(guān)討論串中，71% 表達(dá)了不滿，其中超過三分之一（34.6%）提及了「焦慮」、「倦怠」等心理健康問題。

這種由公眾批評和巨大壓力助長的有害氛圍，用焦慮取代了合作，侵蝕了社區(qū)建設(shè)，并扼殺了真正的知識共享，與會議的 DEI 精神背道而馳。

同時，AI 技術(shù)約每七個月能力翻一番，其發(fā)展速度與會議周期相當(dāng)，導(dǎo)致許多研究在發(fā)表時就已過時。這種低效的循環(huán)不僅浪費了社區(qū)的努力，也催生了參與者追逐正面評審而非真正創(chuàng)新的扭曲心態(tài)。巨大的參會人數(shù)和后勤壓力也迫使 NeurIPS 等會議采取混合或多地點并行的模式以應(yīng)對挑戰(zhàn)。

物理臨界點：場館超負(fù)荷

隨著學(xué)術(shù)會議規(guī)模的擴(kuò)大，物理場館已不堪重負(fù)，尤其是在 NeurIPS 等旗艦級 AI 會議上。例如，NeurIPS 2024 的場館容量約為 18,000 人，迫使組織者對非作者注冊實行抽簽。

這一舉措雖是后勤需要，卻造成了人為的稀缺性，限制了學(xué)生和早期職業(yè)研究人員等群體的參與。這種限制不僅阻礙了自發(fā)的互動和社區(qū)建設(shè)，也損害了學(xué)術(shù)會議應(yīng)有的公平參與原則。這揭示了傳統(tǒng)中心化會議模式的結(jié)構(gòu)性瓶頸，凸顯了尋找更靈活、更公平替代方案的迫切性。

未來人工智能會議的可能路徑

修修補(bǔ)補(bǔ)不是長久之計

AI 會議顯然已經(jīng)意識到上述嚴(yán)峻的問題，因此已開始嘗試在傳統(tǒng)會議模式上進(jìn)行調(diào)整。然而核心問題依然基本沒有得到解決。

一個典型例子是「限制每位作者投稿數(shù)量」這一提案，旨在控制投稿總量。

然而，這種供給端的約束本質(zhì)上是一種零和博弈 —— 投稿上限并不會減少機(jī)構(gòu)層面巨大的發(fā)表壓力，只是轉(zhuǎn)移了壓力，迫使研究人員更具策略性，但并未減輕其壓力。這類限制還可能對需要積累發(fā)表記錄的青年學(xué)者或在多個創(chuàng)新方向上并行推進(jìn)的高產(chǎn)實驗室造成比較嚴(yán)重的影響。

類似地，多會場或衛(wèi)星會議的引入 —— 如 NeurIPS 2025 在墨西哥城與哥本哈根同時舉辦的平行活動 —— 是對場地容量限制的直接回應(yīng)，也旨在減少部分與會者的長途跋涉。

然而，多會場會議依然將評審負(fù)擔(dān)集中在同一個周期內(nèi)，依然維持著集中化的權(quán)威結(jié)構(gòu)與高風(fēng)險的一次性評審過程。雖然在一定程度上減少了旅行，但并未解決評審員倦怠、作者工作量不斷攀升，以及任何高成本、時間受限活動固有的排他性問題。它還可能無意間制造出「分層體系」—— 某個會場被認(rèn)為更具聲望，從而背離了社會契約下平等參與的目標(biāo)。

對傳統(tǒng)模式的修修補(bǔ)補(bǔ)已不足以應(yīng)對挑戰(zhàn)。因此，論文提出了社區(qū)聯(lián)合型會議（Community-Federated Conference，CFC）的新模式。

一種新的可能：社區(qū)聯(lián)合型會議

CFC 為學(xué)術(shù)會議提供了一個可持續(xù)、公平且可擴(kuò)展的組織框架。其指導(dǎo)原則可概括為「全球標(biāo)準(zhǔn)，本地實現(xiàn)」，通過將會議的三大傳統(tǒng)功能（1）同行評審與出版，(2) 知識傳播，(3) 社區(qū)建設(shè) 解耦，并重組為既獨立又相互關(guān)聯(lián)的層次來實現(xiàn)。

第一層：統(tǒng)一的全球同行評審與出版

這一層建立一個由學(xué)術(shù)組織聯(lián)盟（如 AAAI、ACM）管理的集中化高質(zhì)量數(shù)字平臺。投稿與評審全年滾動進(jìn)行，與任何實體會議無關(guān)。被接收的論文將發(fā)表在全球公認(rèn)的會議論文集中，確保學(xué)術(shù)認(rèn)可與可見度。

第二層：聯(lián)合的區(qū)域中心用于成果展示與傳播

論文被接收后，作者可選擇在任一地區(qū)中心進(jìn)行展示。這些中心由大學(xué)、本地研究實驗室或?qū)W生團(tuán)體組織，通常規(guī)模為 500 至 1,500 名參與者。這種聯(lián)合模式直接應(yīng)對了當(dāng)今會議的主要后勤與可持續(xù)性挑戰(zhàn)：它消除了對超大型會場的需求，通過鼓勵區(qū)域性差旅減少碳排放，并降低經(jīng)濟(jì)門檻，從而促進(jìn)多樣性、公平性與包容性。

第三層：數(shù)字化同步與協(xié)作

CFC 模型區(qū)別于一組獨立事件的關(guān)鍵在于一個統(tǒng)一的數(shù)字化層。它包括一個全球全體會議通道（Global Plenary），將來自輪值主辦中心的主題演講與頒獎報告直播到所有其他中心。此外，永久性的數(shù)字海報大廳允許對所有接收論文進(jìn)行討論，而主題虛擬頻道（如 Slack 或 Discord）則連接跨區(qū)域從事相似研究的學(xué)者。

大家覺得 AI 領(lǐng)域的學(xué)術(shù)會議是傳統(tǒng)形式更好，還是需要一些全新架構(gòu)的新模式來適應(yīng)高速產(chǎn)出的學(xué)術(shù)界現(xiàn)狀呢？歡迎在評論區(qū)討論你的看法。

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