[논문리뷰] Position: The Current AI Conference Model is Unsustainable! Diagnosing the Crisis of Centralized AI Conference

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저자: Nuo Chen, Moming Duan, Andre Huikai Lin, Qian Wang, Jiaying Wu, Bingsheng He

핵심 연구 목표

본 논문은 현재 AI 학술 대회의 중앙 집중식 모델 이 급격한 성장으로 인해 비정상적이고 지속 불가능한 상태 에 도달했음을 진단합니다. 과학적 지식 확산, 형평성, 커뮤니티 복지와 같은 본질적인 목표를 위협하는 구조적 위기 를 데이터 기반으로 분석하고, 이에 대한 근본적인 해결책을 제시하는 것을 목표로 합니다.

핵심 방법론

논문은 AI 학술 대회 모델의 위기를 과학적, 환경적, 심리적, 물류적 네 가지 주요 영역으로 나누어 진단했습니다. 이를 위해 CSRankings 데이터 를 활용한 논문 게재율 및 생산성 분석, 탄소 발자국 모델링 을 통한 환경 영향 평가, Reddit 스레드 에 대한 VADER 감성 분석 을 통한 커뮤니티 심리 상태 조사, 그리고 NeurIPS 2024 와 같은 주요 컨퍼런스의 통계 데이터를 활용하여 물리적 수용 능력 제약을 분석했습니다. 해결책으로는 Community-Federated Conference (CFC) 모델 을 제안하며, 이는 통합된 글로벌 동료 심사, 분산된 지역 허브, 디지털 동기화 레이어 로 구성됩니다.

주요 결과

분석 결과, 지난 10년간 저자당 연평균 논문 게재율이 4.5편 이상 으로 두 배 이상 증가 했으며, 2040년대 에는 월 1편을 초과할 것으로 예상됩니다. 환경적으로는 NeurIPS 2024 의 이동으로 인한 탄소 발자국이 8,254 tCO2e 를 초과하여 주최 도시 밴쿠버의 일일 배출량을 넘어섰습니다. 심리적으로는 온라인 커뮤니티 담론의 71% 가 부정적인 감성을 나타냈고, 35% 가 정신 건강 문제 를 언급했습니다. 물류 측면에서는 NeurIPS 2024 와 같은 주요 컨퍼런스의 참가자 수가 18,000명 에 달하여 장소 수용 능력을 초과하기 시작했습니다.

AI 실무자를 위한 시사점

AI 실무자들은 현재의 학술 대회 모델에서 과도한 출판 압박, 정신 건강 문제, 환경적 책임 등 복합적인 도전에 직면하고 있음을 인지해야 합니다. 논문에서 제안하는 CFC 모델 은 동료 심사와 발표, 네트워킹 기능을 분리하고 지역 기반의 소규모 모임을 통해 접근성 향상, 탄소 배출량 감소, 보다 의미 있는 교류 를 가능하게 합니다. 이는 AI 연구 생태계를 더욱 지속 가능하고 공평하게 변화시킬 잠재력을 가지며, 연구자들이 높은 품질의 연구 에 집중할 수 있는 환경을 조성할 수 있습니다.

⚠️ 알림: 이 리뷰는 AI로 작성되었습니다.