相信我们的读者都对 AI 顶会有非常大的关注和热情，有些读者最近可能刚从 NeurIPS rebuttal 脱身，又开始为下一篇论文做准备了。
作为推动技术革新与思想碰撞的核心引擎，顶级学术会议不仅是整个学界的生命线，更是我们洞察未来的前沿阵地。近年来，随着 AI 领域的蓬勃发展，大型学术会议如 NeurIPS、ICML 和 ICLR 也越来越受到广泛的关注。
然而，这一成功也带来了代价。当前集中化的线下会议正因自身的体量而捉襟见肘：
- 发表激增：过去十年间，每位作者的年均发表率翻了一番以上，达到每年超过 4.5 篇论文。
- 指数级产出增长：个人产出速度迅猛，预计到 2040 年代将超过每月一篇。
- 碳排放过载：仅 NeurIPS 2024 的差旅排放量就已超过温哥华全市的日均碳排放量。
- 心理健康负担：在 405 条关于 AI 会议的 Reddit 帖子中，超过 71% 为负面评论，其中 35% 提到了心理健康问题。
- 研究与会议脱节：AI 研究周期往往快于会议安排，导致研究成果在展示前就已过时。
- 场地容量危机：顶级 AI 会议的参会人数已远超可用场地容量。
这些挑战集中体现在 NeurIPS 2025 上，不仅因为接近 30000 篇的海量论文导致评审系统的崩溃，还因为出席人数的激增和美国签证问题迫使会议开放了墨西哥分会场。这些问题引发了人们对于当前 AI 学术会议模式是否可持续的深刻思考。
新加坡国立大学何丙胜教授团队对当前人工智能学术会议进行了深入的调查研究，分析了传统会议模式的弊端，并提出了一些新的会议模式。他们在一篇立场论文中详细探讨了这些问题。
- 论文标题：Position: The Current AI Conference Model is Unsustainable! Diagnosing the Crisis of Centralized AI Conference
- 论文链接：https://www.arxiv.org/abs/2508.04586v1
研究团队认为 AI 学术会议的核心使命可概括为四大支柱：
- 科学进步：通过高效的、经同行评审的知识交流平台推动 AI 研究与学术交流。
- 知识传播：通过报告与奖项分享研究成果、表彰思想领袖。
- 社区建设：促进研究者之间的合作与归属感。
- 社会契约：通过包容性实践促进多元化、公平与包容（DEI）。
表 1：会议挑战与解决方案概览，展示了各类问题与核心目标之间的多对多关系：● 科学进步（Scientific Advancement）■ 知识传播（Knowledge Dissemination）▲ 社区建设（Community Building）♦ 社会契约：多元、公平与包容（DEI， Diversity， Equity， Inclusion）
这篇论文在 Reddit 上也引发了热烈的讨论。评论区普遍认同论文提出的核心问题，即 AI 学术界正处于一种不可持续的过热状态。
- 讨论帖地址: https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1mo0ynr/r_position_the_current_ai_conference_model_is/
讨论的焦点集中在当前「唯快不破」的发表文化上。许多评论者（其中不乏一线研究人员）表示，博士生被迫追求在顶级会议上发表大量论文，这种压力不可避免地导致了大量低质量、缺乏深度分析的研究成果泛滥，牺牲了严谨的科学精神。
此外，评论中也有对体系性问题的无奈。有用户指出，真正有能力推动变革的资深学者们，往往是当前体系的既得利益者，缺乏改革的动力。整个领域似乎陷入了一种恶性循环，年轻学者在内卷中挣扎，而体系本身却难以撼动。
当前人工智能会议面临的四大挑战
「不发表，就出局」的无尽循环：过度的生产力
随着大语言模型（LLMs）等技术的快速发展，AI 领域的论文发表量正经历指数级增长。数据显示，过去十年间，AI 领域教职员工的年人均发表量翻了一番以上，达到每年超过 4.5 篇，远高于其他计算机科学领域。如果这一趋势持续，到 2040 年代，人均产出预计将超过每月一篇，将导致过度竞争和巨大的心理健康压力，严重影响科研人员的工作环境。
AU 领域的投稿量激增不仅对同行评审系统造成了极大压力，还导致了一些负面现象，如低质评审和学术不端行为的增多。这些现象进一步削弱了学术界的信任基础，不利于长期的科学发展。
环境代价：日益增加的碳足迹
AI 会议的规模不断扩大，随之而来的是巨大的碳排放问题。例如，NeurIPS 2024 的差旅排放量已经超过了温哥华全市的日均碳排放量。这一环境负担不仅违背了科研人员应有的环保意识，也可能在未来受到更为严格的监管和社会压力。
人的代价：一个不堪重负的社区
AI 会议日益增长的规模和竞争性，正严重影响着社区成员的情绪与心理健康。对 Reddit 论坛的系统性分析显示，社区对顶级会议普遍存在负面情绪。在超过 400 个相关讨论串中，71% 表达了不满，其中超过三分之一（34.6%）提及了「焦虑」、「倦怠」等心理健康问题。
这种由公众批评和巨大压力形成的有害氛围，用焦虑取代了合作，不仅侵蚀了社区建设，还影响了真正的知识共享，与会议的 DEI 精神背道而驰。同时，随着 AI 技术的发展速度不断加快，许多研究成果在会议展示前就已过时，进一步加剧了学术界的无效劳动。
物理临界点：场馆超负荷
由于参会人数的爆发式增长，顶级 AI 会议的场地容量问题日益突出。这不仅限制了学生的参与机会，也影响了会议的公平性和包容性。为了应对这种挑战，NeurIPS 2025 开放了墨西哥分会场，并探索混合和多地点并行的模式。这种后勤措施虽然在一定程度上缓解了场地压力，但并未从根本上解决问题。
未来人工智能会议的可能路径
修修补补不是长久之计
尽管 AI 会议已经开始意识到上述问题，并尝试在传统模式上进行调整，但这些措施并未从根本上解决问题。例如，投稿上限的设置虽然是为了控制会议规模，但实际上只是将压力转移到了研究机构，使得研究人员更加策略性地选择投稿，而未能减轻他们的负担。
类似地，多会场或卫星会议的引入（如 NeurIPS 2025 在墨西哥城与哥本哈根同时举办的平行活动）是对应场地容量限制的直接回应，旨在减少部分与会者的长途差旅。然而，这些措施依然无法解决根本的系统性问题，反而可能增加管理和协调的复杂度。
因此，论文提出了社区联合型会议（Community-Federated Conference，CFC）的新模式。
一种新的可能：社区联合型会议
CFC 为学术会议提供了一个可持续、公平且可扩展的组织框架。其指导原则可概括为「全球标准，本地实现」，通过将会议的三大传统功能（1）同行评审与出版，(2) 知识传播，(3) 社区建设 解耦，并重组为既独立又相互关联的层次来实现。
第一层：统一的全球同行评审与出版
这一层建立一个由学术组织联盟（如 AAAI、ACM）管理的集中化高质量数字平台。投稿与评审全年滚动进行，与任何实体会议无关。被接收的论文将发表在全球公认的会议论文集中，确保学术认可与可见度。
