Posición: ¡El modelo actual de conferencias de IA es insostenible! Diagnóstico de la crisis de las conferencias centralizadas de IA.
Position: The Current AI Conference Model is Unsustainable! Diagnosing the Crisis of Centralized AI Conference
August 6, 2025
Autores: Nuo Chen, Moming Duan, Andre Huikai Lin, Qian Wang, Jiaying Wu, Bingsheng He
cs.AI
Resumen
Las conferencias de Inteligencia Artificial (IA) son fundamentales para avanzar en la investigación, compartir conocimientos y fomentar la comunidad académica. Sin embargo, su rápida expansión ha hecho que el modelo centralizado de conferencias sea cada vez más insostenible. Este artículo ofrece un diagnóstico basado en datos de una crisis estructural que amenaza los objetivos fundamentales de la divulgación científica, la equidad y el bienestar comunitario. Identificamos cuatro áreas clave de tensión: (1) científicamente, con tasas de publicación por autor que se han más que duplicado en la última década, superando los 4.5 artículos anuales; (2) ambientalmente, con la huella de carbono de una sola conferencia que excede las emisiones diarias de la ciudad anfitriona; (3) psicológicamente, con el 71% del discurso en línea de la comunidad reflejando sentimientos negativos y el 35% mencionando preocupaciones sobre la salud mental; y (4) logísticamente, con la asistencia a conferencias destacadas como NeurIPS 2024 comenzando a superar la capacidad de los lugares. Estas presiones apuntan a un sistema desalineado con su misión central. En respuesta, proponemos el modelo de Conferencia Federada por la Comunidad (CFC, por sus siglas en inglés), que separa la revisión por pares, la presentación y la creación de redes en componentes organizados localmente pero coordinados globalmente, ofreciendo un camino más sostenible, inclusivo y resiliente para la investigación en IA.
English
Artificial Intelligence (AI) conferences are essential for advancing
research, sharing knowledge, and fostering academic community. However, their
rapid expansion has rendered the centralized conference model increasingly
unsustainable. This paper offers a data-driven diagnosis of a structural crisis
that threatens the foundational goals of scientific dissemination, equity, and
community well-being. We identify four key areas of strain: (1) scientifically,
with per-author publication rates more than doubling over the past decade to
over 4.5 papers annually; (2) environmentally, with the carbon footprint of a
single conference exceeding the daily emissions of its host city; (3)
psychologically, with 71% of online community discourse reflecting negative
sentiment and 35% referencing mental health concerns; and (4) logistically,
with attendance at top conferences such as NeurIPS 2024 beginning to outpace
venue capacity. These pressures point to a system that is misaligned with its
core mission. In response, we propose the Community-Federated Conference (CFC)
model, which separates peer review, presentation, and networking into globally
coordinated but locally organized components, offering a more sustainable,
inclusive, and resilient path forward for AI research.