포지션: 현재의 AI 학회 모델은 지속 가능하지 않다! 중앙 집중식 AI 학회의 위기 진단
Position: The Current AI Conference Model is Unsustainable! Diagnosing the Crisis of Centralized AI Conference
August 6, 2025
저자: Nuo Chen, Moming Duan, Andre Huikai Lin, Qian Wang, Jiaying Wu, Bingsheng He
cs.AI
초록
인공지능(AI) 학회는 연구 발전, 지식 공유, 학계 공동체 조성에 필수적입니다. 그러나 학회의 급속한 확장으로 인해 중앙 집중형 학회 모델은 점점 더 지속 가능하지 못한 상황에 직면해 있습니다. 본 논문은 과학적 지식 전파, 형평성, 공동체 복지라는 근본적인 목표를 위협하는 구조적 위기에 대한 데이터 기반 진단을 제시합니다. 우리는 네 가지 주요 압박 요인을 식별했습니다: (1) 과학적 측면에서, 저자당 출판률이 지난 10년간 두 배 이상 증가하여 연간 4.5편 이상에 이르렀고; (2) 환경적 측면에서, 단일 학회의 탄소 발자국이 개최 도시의 일일 배출량을 초과하며; (3) 심리적 측면에서, 온라인 커뮤니티 담론의 71%가 부정적 정서를 반영하고 35%가 정신 건강 문제를 언급하며; (4) 물류적 측면에서, NeurIPS 2024와 같은 주요 학회의 참석 인원이 개최 장소 수용 능력을 초과하기 시작했습니다. 이러한 압박은 학회 시스템이 핵심 사명과 어긋나 있음을 보여줍니다. 이에 대한 대응으로, 우리는 피어 리뷰, 발표, 네트워킹을 전 세계적으로 조율되지만 지역적으로 조직되는 구성 요소로 분리한 커뮤니티 연합 학회(Community-Federated Conference, CFC) 모델을 제안합니다. 이 모델은 AI 연구를 위한 더 지속 가능하고 포용적이며 회복력 있는 길을 제시합니다.
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.