Posição: O Modelo Atual de Conferências de IA é Insustentável! Diagnosticando a Crise das Conferências 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
Resumo
As conferências de Inteligência Artificial (IA) são essenciais para o avanço da pesquisa, o compartilhamento de conhecimento e o fortalecimento da comunidade acadêmica. No entanto, sua rápida expansão tornou o modelo centralizado de conferências cada vez mais insustentável. Este artigo oferece um diagnóstico baseado em dados de uma crise estrutural que ameaça os objetivos fundamentais de disseminação científica, equidade e bem-estar da comunidade. Identificamos quatro áreas-chave de tensão: (1) cientificamente, com as taxas de publicação por autor mais do que dobrando na última década, ultrapassando 4,5 artigos anualmente; (2) ambientalmente, com a pegada de carbono de uma única conferência excedendo as emissões diárias da cidade sede; (3) psicologicamente, com 71% do discurso online da comunidade refletindo sentimentos negativos e 35% mencionando preocupações com saúde mental; e (4) logisticamente, com a participação em conferências de destaque, como a NeurIPS 2024, começando a superar a capacidade dos locais. Essas pressões apontam para um sistema desalinhado com sua missão central. Em resposta, propomos o modelo de Conferência Federada pela Comunidade (CFC), que separa a revisão por pares, as apresentações e o networking em componentes globalmente coordenados, mas organizados localmente, oferecendo um caminho mais sustentável, inclusivo e resiliente para a pesquisa em 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.