Fugu-MT 論文翻訳(概要): AAAI-26 Dual Submissions: Novel Challenges

論文の概要: AAAI-26 Dual Submissions: Novel Challenges

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.11918v1
Date: Tue, 07 Jul 2026 06:11:08 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-07-15 17:08:29.881164
Title: AAAI-26 Dual Submissions: Novel Challenges
Title（参考訳）: AAAI-26 デュアルミッション:新たな課題
Abstract要約: 同一または実質的に類似した論文が1つ以上のアーカイブの会場に同時に提出される二重提出は、AAAI会議やその他の科学出版の会場にとって、増大する問題である。 AAAI-26のレビュープロセスの一環として,AAAIのメイントラック投稿を,オーバーラップしたレビュー期間を持つ9つのアーキヴル会場と比較した。このようなペアのマニュアルレビューにより、141のAAAI-26のメイントラックの提出が拒否された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.23948515417223
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Dual submissions, in which identical or substantially similar papers are simultaneously submitted to one or more archival venues, without cross-citation or disclosure, are a growing problem for the AAAI Conference and other scientific publication venues. These submissions increase the burden on the peer-review system and pollute the scientific record. As part of the AAAI-26 review process, we (conference organizers) compared AAAI main-track submissions to nine other archival venues with overlapping review periods. We also searched for dual submissions within the AAAI-26 main track. We employed title+abstract similarity assessment to prioritize highly similar paper pairs for subsequent triage by an LLM-based overlap assessment tool, followed by manual review of the highest severity pairs. Manual review of such pairs led to the desk-rejection of 141 AAAI-26 main-track submissions. We seek to alert future organizers, and the broader artificial intelligence research community, to the enormous growth in dual submissions. The incidence of exact duplicate submissions, which are easy to detect, has been eclipsed by the number of papers that use different words to describe the same contribution, which are extremely time-consuming to detect. The growth in this phenomenon is likely facilitated by increasing access to generative AI tools. We include several recommendations for addressing this challenge, including (1) updating the AAAI Multiple Submission Policy and educating the community about acceptable practice, (2) having dual-submission checking tools in place before submissions close, (3) working across venues to converge on consistent policies and penalties to aid in reducing the incidence of dual submission, and (4) creating a community-driven adversarial challenge to accelerate the development of robust detection tools.
Abstract（参考訳）: 同一または実質的に類似した論文が、相互引用や開示なしに1つ以上のアーカイブ会場に同時に提出される二重提出は、AAAI会議やその他の科学出版施設にとって、増大する問題である。これらの提出は査読制度の負担を増し、科学記録を汚染する。 AAAI-26のレビュープロセスの一環として,AAAIのメイントラック投稿を,オーバーラップしたレビュー期間を持つ9つのアーキヴル会場と比較した。また、AAAI-26のメイントラック内の2つの投稿も検索した。 LLMをベースとした重なり合い評価ツールを用いて, 高い重なり合い評価を行うとともに, 高い重なり合い評価を手作業で行うことで, 高い相似性評価を優先した。このようなペアのマニュアルレビューにより、141のAAAI-26のメイントラックの提出が拒否された。私たちは、将来のオーガナイザや、より広範な人工知能研究コミュニティに、二重提出の膨大な増加を警告したいと思っています。検出が容易な正確な重複提出の頻度は、同じコントリビューションを記述するために異なる単語を使用する論文の数によって減少しており、検出には非常に時間がかかります。この現象の成長は、生成的AIツールへのアクセスの増加によって促進される可能性が高い。課題には,(1)AAI多目的政策の更新,(2)受注終了前の二重受注検査ツールの設置,(3)一貫した方針と罰則を総合して二重受注の頻度を減らし,(4)堅固な検知ツールの開発を加速するコミュニティ主導の対人的課題の創出など,いくつかの提言がある。

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