Позиция: Текущая модель конференций по ИИ является неустойчивой! Диагностика кризиса централизованных конференций по ИИ
Position: The Current AI Conference Model is Unsustainable! Diagnosing the Crisis of Centralized AI Conference
August 6, 2025
Авторы: Nuo Chen, Moming Duan, Andre Huikai Lin, Qian Wang, Jiaying Wu, Bingsheng He
cs.AI
Аннотация
Конференции по искусственному интеллекту (ИИ) играют ключевую роль в продвижении исследований, обмене знаниями и укреплении научного сообщества. Однако их стремительное расширение делает централизованную модель проведения конференций всё менее устойчивой. В данной статье представлен анализ, основанный на данных, который выявляет структурный кризис, угрожающий фундаментальным целям научной коммуникации, равенства и благополучия сообщества. Мы выделяем четыре ключевые области напряжения: (1) научную, где количество публикаций на одного автора за последнее десятилетие более чем удвоилось, превысив 4,5 статьи в год; (2) экологическую, где углеродный след одной конференции превышает ежедневные выбросы города, в котором она проводится; (3) психологическую, где 71% онлайн-дискуссий в сообществе отражает негативные настроения, а 35% упоминают проблемы психического здоровья; и (4) логистическую, где посещаемость ведущих конференций, таких как NeurIPS 2024, начинает превышать вместимость площадок. Эти проблемы указывают на систему, которая не соответствует своей основной миссии. В ответ мы предлагаем модель Сообщественно-Федеративной Конференции (Community-Federated Conference, CFC), которая разделяет рецензирование, презентации и сетевые взаимодействия на глобально координируемые, но локально организуемые компоненты, предлагая более устойчивый, инклюзивный и устойчивый путь для развития исследований в области ИИ.
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.