論文の概要: Position: The Current AI Conference Model is Unsustainable! Diagnosing the Crisis of Centralized AI Conference

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.04586v3
• Date: Thu, 14 Aug 2025 06:58:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 13:42:23.554576
• Title: Position: The Current AI Conference Model is Unsustainable! Diagnosing the Crisis of Centralized AI Conference
• Title（参考訳）: ポジション:現在のAIカンファレンスモデルは持続不可能!中央集権型AIカンファレンスの危機を診断
• Authors: Nuo Chen, Moming Duan, Andre Huikai Lin, Qian Wang, Jiaying Wu, Bingsheng He,
• Abstract要約: 本稿では, 科学的普及, 株式, 地域福祉の基本的な目標を脅かす構造的危機をデータ駆動で診断する。 1) 著者一人当たりの出版率が過去10年で2倍以上に増加し, 毎年4.5紙以上になる, 2) 環境面では1回の会議の二酸化炭素排出量が1日当たりの排出を上回っている, (3) 心理的には, オンラインコミュニティの71%が否定的な感情を反映し, 35%がメンタルヘルスの懸念を反映している,という4つのストレス領域を同定した。 これに対し、ピアレビュー、プレゼンテーションを分離したCommunity-Federated Conference(CFC)モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.70597237357474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)会議は研究の推進、知識の共有、学術コミュニティの育成に不可欠である。 しかし、彼らの急速な拡張により、中央集権的なカンファレンスモデルはますます持続不可能になっている。 本稿では, 科学的普及, 株式, 地域福祉の基本的な目標を脅かす構造的危機をデータ駆動で診断する。 本研究は,(1)過去10年間で著者一人当たりの出版率を年4.5紙に倍増させたこと,(2)環境面では1回の会議の二酸化炭素排出量が都会の毎日の排出を上回っていること,(3)オンラインコミュニティの71%が否定的な感情を反映し,35%がメンタルヘルスの懸念を反映していること,(4)NeurIPS 2024などのトップカンファレンスへの出席が会場能力を上回っ始めていること,の4つの重要な領域を同定する。 これらの圧力は、コアミッションと不一致なシステムを指し示します。 これに対し、我々は、ピアレビュー、プレゼンテーション、ネットワークをグローバルに調整された、局所的に組織されたコンポーネントに分離し、より持続可能な、包括的でレジリエントなAI研究の道筋を提供するCommunity-Federated Conference(CFC)モデルを提案する。

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