這項由新加坡國立大學的陳諾、段默明、林懷凱、王謙、吳嘉穎、何炳勝等研究團隊完成的重要研究，發(fā)表于2025年8月的arXiv預印本平臺（論文編號：arXiv:2508.04586v1 [cs.CY]），有興趣深入了解的讀者可以通過https://arxiv.org/abs/2508.04586訪問完整論文。這項研究就像給整個AI學術界做了一次全面體檢，結果卻發(fā)現這個看似繁榮的系統(tǒng)正面臨著前所未有的危機。

當我們談論人工智能的快速發(fā)展時，很容易想象到各種高科技產品和突破性應用。但很少有人關注到，支撐這一切進步的學術會議系統(tǒng)正在經歷一場前所未有的危機。就像一座承載過重的橋梁開始出現裂痕一樣，傳統(tǒng)的AI學術會議模式正在自己的成功重壓下?lián)u搖欲墜。

研究團隊通過分析大量數據發(fā)現了一個令人震驚的事實：過去十年間，AI研究人員的年均發(fā)表論文數量已經超過4.5篇，相比十年前翻了一倍多。這種增長速度就像滾雪球一樣越來越快，預計到2040年代，每位研究人員平均每月要發(fā)表一篇論文。這不僅是一個令人咋舌的數字，更反映了學術界正陷入一種不可持續(xù)的"發(fā)表或死亡"惡性循環(huán)中。

更令人擔憂的是環(huán)境代價。以2024年的NeurIPS會議為例，僅僅是參會者的往返飛行就產生了超過8254噸二氧化碳排放，這個數字超過了溫哥華市一整天的碳排放量。同時，研究團隊通過分析Reddit等社交平臺上的討論發(fā)現，超過71%與會議相關的帖子都表達了負面情緒，其中35%明確提及了心理健康問題，包括焦慮、倦怠和壓力等詞匯頻繁出現。

面對這些嚴峻挑戰(zhàn)，研究團隊并非簡單地提出批評，而是深思熟慮地提出了一個創(chuàng)新性解決方案：社區(qū)聯(lián)邦會議模式（Community-Federated Conference, CFC）。這個模式就像把原本集中在一個巨大會場的萬人大會，分散成多個地區(qū)性的小型聚會，但通過數字技術保持全球連接。這種方法既能保持學術交流的質量，又能顯著減少環(huán)境負擔和心理壓力。

一、AI學術會議的四大核心使命正在受到沖擊

要理解當前AI學術會議面臨的危機，我們首先需要明白這些會議原本承擔的四個重要使命。就像一座建筑物需要四根支柱來支撐一樣，AI學術會議也依靠四個核心功能來維持其存在價值。

第一個使命是科學研究的推進。AI會議本質上是一個巨大的知識交換平臺，研究人員在這里分享最新發(fā)現，就像古代的集市一樣，只不過交易的不是商品而是思想和發(fā)現。國際機器學習會議（ICML）明確要求論文必須呈現"重要的、原創(chuàng)的、此前未發(fā)表的研究"，而國際學習表征會議（ICLR）則專注于"深度學習、表征學習及相關領域的前沿研究"。當一項研究被頂級AI會議接受時，就意味著它獲得了學術界的認可，其價值得到了驗證。

第二個使命是知識傳播和思想領袖的認可。這些會議不僅僅是發(fā)表新研究的地方，更是表彰杰出貢獻的舞臺。比如直接偏好優(yōu)化方法獲得了NeurIPS 2023年度杰出論文亞軍獎，而Adam優(yōu)化算法則因其在機器學習優(yōu)化領域的持久貢獻獲得了時間檢驗獎。這些榮譽的授予過程就像奧斯卡頒獎典禮一樣，不僅認可了優(yōu)秀的工作，也為其他研究人員指明了方向。

第三個使命是建設學術社區(qū)。AI會議通過各種形式的互動活動來促進研究人員之間的聯(lián)系和合作。NeurIPS鼓勵舉辦工作坊，為討論正在進行的工作和未來方向提供"非正式、動態(tài)的場所"。ICML的工作坊描述支持"研究人員分享最新結果和想法"，而ICLR則明確聲明它是"致力于推進人工智能分支發(fā)展的專業(yè)人士的首要聚會"。這些元素，如專題討論和網絡活動，能夠激發(fā)新的合作伙伴關系，加速AI的發(fā)展。

第四個使命是履行社會責任，特別是推進多樣性、公平性和包容性（DEI）。近年來，AI會議越來越認識到它們的"社會契約"，將多樣性、公平和包容的原則融入其核心使命。這涉及為代表性不足的群體提供差旅資助、建立指導計劃、執(zhí)行嚴格的行為準則等具體行動。通過積極培育更加多樣化和公平的社區(qū)，會議旨在減輕AI系統(tǒng)中的偏見，確保人工智能的未來由更廣泛的視角來塑造，最終更好地為全人類服務。

然而，研究團隊發(fā)現，這四根支柱都在承受著前所未有的壓力?？茖W使命受到論文數量爆炸式增長的沖擊，AI研究的生命周期（通常少于7個月）與年度會議周期之間的矛盾導致許多研究在正式發(fā)表時已經過時。知識傳播受到過度競爭、追求最佳性能指標和統(tǒng)計顯著性操作的侵蝕，創(chuàng)造了進步的假象。社區(qū)建設因為分散的引用網絡和加劇的焦慮而受損，這在在線討論中的負面情緒中得到了體現。這些挑戰(zhàn)因高碳排放、場地限制和心理健康壓力而加劇，所有這些都違反了社會契約并加劇了不平等。

二、數據揭示的驚人真相：AI學術界正在"內卷"到崩潰

為了準確診斷AI學術會議面臨的問題，研究團隊采用了多種數據收集和分析方法，就像醫(yī)生使用不同的檢查手段來診斷疾病一樣。他們的"體檢報告"基于四個主要數據源：CSRankings.org提供的2015-2024年出版量和教員隸屬關系數據，會議官方網站的統(tǒng)計數據（特別是NeurIPS的數據），從Reddit的r/MachineLearning子版塊收集的405個討論帖子，以及從已接受論文中提取的作者機構信息用于建模全球旅行模式。

通過這些數據，研究團隊采用了幾種分析技術。他們追蹤了總發(fā)表量并計算了"人均貢獻"指標，這個指標通過將發(fā)表數量除以有效教員數量來衡量學術生產力壓力。在環(huán)境影響建模方面，他們通過將活動數據（從作者機構估算的往返飛行距離）乘以既定的排放因子來計算會議旅行的碳足跡。社區(qū)情緒分析使用VADER情緒工具來確定整體情緒極性，并進行關鍵詞頻率分析來衡量"焦慮"和"倦怠"等心理健康指標的普遍程度。

分析結果揭示了一個令人震驚的現實。在發(fā)表壓力方面，AI領域的年均發(fā)表率已經超過4.5篇論文，十年內翻了一倍，遠遠超過了其他計算機科學領域的相對穩(wěn)定增長。更令人擔憂的是，這種增長不僅僅是線性的，而是呈指數級增長，決定系數R?=0.978，p<0.001，這意味著增長趨勢極其顯著和可預測。

研究團隊還發(fā)現了一個有趣的現象：雖然AI領域的教員數量在增長，但增長速度遠遠跟不上論文發(fā)表的速度。過去十年間，理論、系統(tǒng)和跨學科應用等非AI領域的教員數量保持相對穩(wěn)定且較低，而AI領域的教員數量幾乎翻了一番。更引人注目的是，從2023年到2024年，系統(tǒng)和理論領域甚至出現了下降趨勢，這可能表明存在AI快速增長帶來的"虹吸效應"，可能阻礙其他領域的均衡發(fā)展。

當研究團隊深入分析人均貢獻時，發(fā)現了更加嚴峻的現實。AI教員的發(fā)表率呈超線性增長，遠超其他領域的相對穩(wěn)定，達到其他非AI領域人均產出的兩倍多，十年內翻倍，超過每人每年4.5篇論文。如果這種趨勢繼續(xù)下去，預計到2040年代人均產出將超過每月一篇論文。這種與AI會議核心使命的錯位，特別是知識傳播方面，通過營造高壓環(huán)境來削弱有意義的交流，加劇心理健康壓力，如焦慮妨礙開放合作，過度競爭抑制創(chuàng)造力和冒險精神。

三、環(huán)境代價：每次大會的碳足跡都堪比一座城市

當談到AI會議的環(huán)境影響時，數字本身就足以說明問題的嚴重性。研究團隊對這個問題進行了詳細的調查，就像環(huán)保組織監(jiān)測工廠排放一樣系統(tǒng)和嚴格。

以2024年的NeurIPS會議為例，這個在溫哥華舉辦的會議吸引了來自全球的研究人員。由于大多數AI會議都要求被接受的作者必須親自參會，論文發(fā)表量的增長直接轉化為巨大的旅行需求。研究團隊估算了3836名獨特的第一作者（從4037名去重前，實際參會者13307人）從他們的機構往返飛行的排放量。這些參會者主要來自亞洲、歐洲和美洲，地理分布圖顯示出明顯的集中趨勢。

使用標準的"活動數據×排放因子=排放量"公式（詳細計算過程在論文附錄中），僅飛行排放就達到8254噸二氧化碳當量，這個數字超過了擁有約68萬居民的溫哥華市的日均碳排放量（基于年排放250萬噸二氧化碳當量，約每日6849噸二氧化碳當量）。這意味著一次會議的旅行排放就超過了一個主要城市一整天的排放量。

這些環(huán)境影響不僅數字驚人，還帶來了社會公平問題，使來自代表性不足地區(qū)或具有環(huán)保意識的研究人員更難參與。同時，它們還給作者帶來了不必要的經濟和時間負擔，包括簽證和機票費用。

為了更全面地了解情況，研究團隊還分析了ICML會議的排放情況（基于前200個第一作者機構的5天活動），重點關注旅行（交通和住宿）和會場（食物和能源消耗）方面。正如預期的那樣，交通在非混合式ICML和ICLR會議的排放中占主導地位，與其他研究的比例相符。更令人擔憂的是，來自被接受作者的排放在過去五年中爆炸式增長，增長了四倍多。

這種軌跡考驗著組織者的可持續(xù)發(fā)展承諾，使會議在參會人數增長的情況下在環(huán)境上變得不可持續(xù)，違背了社會契約。此外，住宿和餐飲帶來的經濟壓力將成為作者的抱怨點，也將成為組織者選擇會場時需要考慮的因素。

四、心理健康危機：學術界的"內卷"正在摧毀研究者的幸福感

AI會議日益增長的規(guī)模和競爭激烈的性質也對不同參與群體（作者、審稿人、參會者）的情緒健康和情緒產生影響。就像高壓鍋中的蒸汽一樣，學術壓力如果沒有合適的出口，最終會導致整個系統(tǒng)的爆炸。

研究團隊系統(tǒng)地調查了公共論壇上的這些情緒。他們查詢了Reddit子版塊r/MachineLearning，使用"ICLR"、"NeurIPS"、"ICML"和"機器學習會議"等術語來識別最相關和高活躍度（標記為"熱門"）的前25個討論帖子。他們使用VADER（價態(tài)感知詞典和情感推理器）——一個針對社交媒體文本優(yōu)化的基于詞典的情感分析工具——分析了每個帖子的評論。重點檢測負面情緒指標或改進建議，并將采樣的代表性評論匯總構建成詞云，突出社區(qū)內反復出現的主題和關切。

分析結果令人震驚。在搜索包含"ICLR"、"ICML"、"NeurIPS"和"機器學習"等關鍵詞的Reddit帖子時，發(fā)現了對頂級機器學習會議持續(xù)的社區(qū)級負面情緒。明確的情緒化語言（如焦慮、沮喪、痛苦、厭惡）頻繁出現，一些帖子甚至被標記為心理健康相關。在前十個相關帖子中，有幾個包含表明心理健康惡化的評論。

通過對405個相關帖子（2022-2025年）的大規(guī)模視覺分析，研究團隊發(fā)現超過71%的與會議相關的討論表達負面情緒，表明社區(qū)普遍不滿。更令人擔憂的是，這些負面帖子中超過三分之一（34.6%）提及與心理健康痛苦相關的術語，如"焦慮"、"倦怠"和"壓力"。

這種由公開批評和壓力推動的有毒環(huán)境破壞了會議的核心目標。它通過用焦慮代替合作來侵蝕社區(qū)建設，通過阻止突破所必需的風險承擔來抑制真正的知識共享。它還違反了DEI的社會契約，因為焦慮文化本質上就不具包容性。這種心理壓力是系統(tǒng)壓倒性規(guī)模的一個癥狀。

作者的心理壓力也可能源于相關動態(tài)，正如NeurIPS提交統(tǒng)計數據所顯示的那樣。在大量提交的壓力下，被接受的論文呈現大致線性增長（線性回歸模型下R?=0.964，p<0.001），而拒稿以更快的近指數速度激增（對數線性回歸模型下R?=0.937，p<0.001）。這不可避免地驅動更多重復提交，進一步加劇審稿人能力緊張。使問題復雜化的是，來自之前提交的最先進基準可能在下一個周期變得過時，在作者中培養(yǎng)了一種扭曲的心態(tài)，他們以犧牲真正創(chuàng)新為代價追求過度積極的評價。

例如，研究表明AI智能體能力大約每七個月翻倍。由于從提交到展示的會議周期也持續(xù)近七個月，這意味著研究在發(fā)表時可能已經過時，使社區(qū)的大量努力變得低效。這種動態(tài)破壞了社區(qū)建設和知識共享。此外，大量接受論文給組織者帶來負擔，爆炸性的參會人數、簽證限制和其他后勤約束促使NeurIPS自2022年以來采用線上線下混合格式。

五、物理極限：連最大的會場都裝不下了

隨著學術會議在規(guī)模和范圍上的增長，物理場地越來越無法跟上步伐。這種壓力在NeurIPS等旗艦AI會議上表現得特別明顯，就像一個快速成長的孩子很快就穿不下原來的衣服一樣。

NeurIPS 2024的主辦地溫哥華會議中心最大容量約為18000名參會者。認識到注冊需求正在接近這一限制，NeurIPS 2024對非作者注冊實施了抽簽系統(tǒng)。雖然從后勤角度來看這是必要的，但這種政策引入了一層人為稀缺性，限制了學生、早期職業(yè)研究人員和非附屬參會者的參與，而這些人可能從面對面參與中受益最大。

這種限制的影響超出了后勤范疇。減少的準入阻礙了自發(fā)互動、指導和社區(qū)建設的機會，特別是對于那些在既定研究網絡之外的人。它還損害了學術會議應該維護的公平參與原則。隨著實體參會人數持續(xù)增長，即使是最大的場地也不太可能提供包容性解決方案，揭示了中心化模式的結構性限制，突出了對更靈活和公平替代方案的需求。

這種場地容量瓶頸不僅僅是一個技術問題，它實際上違背了學術會議的基本價值觀。當會議開始采用抽簽系統(tǒng)來決定誰能參加時，它就從一個開放的知識交流平臺變成了一個排他性的精英聚會。這種變化特別傷害了那些最需要這種交流機會的人：研究生、博士后研究員，以及來自資源較少機構的研究人員。

六、為什么小修小補解決不了根本問題

面對第四節(jié)詳述的日益嚴重的挑戰(zhàn)，AI社區(qū)已經開始嘗試對傳統(tǒng)會議模式進行漸進式調整。然而，研究團隊發(fā)現，這些善意的措施往往只是治標不治本，就像給漏水的房子不斷打補丁，卻不修復根本的結構問題一樣。

一個典型的例子是限制每位作者提交論文數量的提案，這被應用于管理提交量。然而，這種供給側約束本質上是一個零和博弈。它并不能減少巨大的機構發(fā)表壓力，只是轉移了這種壓力，迫使研究人員更加策略性但壓力并不減少。這種限制可能不成比例地懲罰需要建立發(fā)表記錄的初級研究人員，或者在多個創(chuàng)新前沿工作的高產實驗室。最重要的是，它對驅動倦怠和阻礙高風險、長期研究的系統(tǒng)性"發(fā)表或滅亡"文化毫無作用。這只是對文化創(chuàng)傷的行政補丁。

類似地，采用多地點或衛(wèi)星會議（如NeurIPS 2025在墨西哥城和哥本哈根舉辦平行活動）直接回應了場地容量限制，旨在減少部分參與者的長途旅行。然而，多地點會議仍然將整個社區(qū)的審稿負擔和心理健康焦慮集中到相同的狂亂年度周期中。它保持了中心化權威和高風險的、全有或全無的評估過程。它緩解了一些旅行問題，但仍然未能解決審稿人倦怠、作者努力升級和任何有時間限制、高成本活動固有的排斥性等核心問題。它還可能無意中創(chuàng)造一個雙層系統(tǒng)，其中一個場地被認為更有聲望，從而違背了社會契約下公平參與的目標。

研究團隊認為，對中心化模式的漸進式修補已經不夠了。一個持久的解決方案需要拆除其核心組件，包括中心化結構、同步化截止日期和單一化格式，并圍繞去中心化、靈活性和社區(qū)代理權重建系統(tǒng)。

七、社區(qū)聯(lián)邦會議：一個全新的解決方案

面對傳統(tǒng)中心化單場地會議模式的崩潰，研究團隊提出了一個根本性的重新思考：社區(qū)聯(lián)邦會議（Community-Federated Conference, CFC）模式。這個創(chuàng)新框架就像從傳統(tǒng)的大型購物中心模式轉向現代的線上線下融合零售網絡一樣，既保持了全球連接，又實現了本地化服務。

CFC模式提出了一個可持續(xù)、公平且可擴展的學術會議組織框架。其指導原則可以概括為"全球標準，本地實現"，通過將會議的三個傳統(tǒng)功能解耦來實現：同行評議和出版、知識傳播、以及社區(qū)建設。這些功能被重構為不同但相互連接的層次。

第一層是統(tǒng)一的全球同行評議和出版系統(tǒng)。這一層引入了一個由學術學會聯(lián)盟（如AAAI、ACM）管理的中心化、高質量數字平臺。提交和評審全年滾動進行，獨立于任何物理會議。這種時間解耦減輕了審稿人負擔，允許更深思熟慮的反饋，解決了第四節(jié)中提出的擔憂。被接受的論文在全球認可的會議錄中發(fā)表，確保學術認可和可見性。這個過程也可以通過自動化來支持?；谧匀徽Z言處理的工具可以協(xié)助審稿人論文匹配、檢測利益沖突并標記異常評審，減少管理大規(guī)模會議涉及的人工工作量。

第二層是用于傳播和網絡的聯(lián)邦區(qū)域中心。一旦被接受，作者在他們選擇的區(qū)域中心展示他們的工作。這些中心由大學、當地研究實驗室或學生主導的團體組織，通常接待500到1500名參與者。這種聯(lián)邦模式直接解決了當今會議面臨的主要后勤和可持續(xù)性挑戰(zhàn)。它消除了對超大場地的需求，通過鼓勵區(qū)域旅行減少碳排放，降低經濟門檻，促進更大的多樣性、公平和包容。在這些更小、更專注的聚會中，研究人員可以進行有意義的互動，避免超大會議的匿名性和心理壓力。

第三層是數字同步和協(xié)作系統(tǒng)。使CFC模式區(qū)別于獨立活動集合的是統(tǒng)一的數字層。這包括一個全球全體會議軌道，從輪流的錨點中心向所有其他中心直播主題演講和頒獎演講。此外，永久的數字海報廳允許異步討論所有被接受的論文，而主題虛擬頻道（如Slack或Discord）連接跨地區(qū)從事類似主題的研究人員。通過這種結構，本地參與與全球話語保持深度連接，實現廣泛協(xié)作而無需物理聚合。

與中心管理的多地點格式不同，CFC模式是由社區(qū)從頭開始構建的。與通常將遠程參與視為次要的傳統(tǒng)混合會議不同，CFC中的數字層是完全集成和等價值的。通過解耦和分布學術會議的核心功能，CFC模式提供了一個有彈性和前瞻性的架構。它不僅解決了當前系統(tǒng)的不足，還推進了包容性、可持續(xù)性和智力交流的核心價值。

這種模式的優(yōu)勢是多方面的。從環(huán)境角度來看，由于90%以上的參會者將來自區(qū)域中心，碳排放、旅行和成本將顯著減少。從社區(qū)建設角度來看，50-200人的區(qū)域中心培養(yǎng)更強的同伴聯(lián)系和歸屬感。從知識傳播角度來看，滾動同行評議周期和多個輕量級中心實現更頻繁的結果傳播。從社會公平角度來看，聯(lián)邦中心結合強大的數字層確保廣泛和公平的參與，無論物理容量如何。

八、實施CFC模式將如何改變學術交流的未來

研究團隊提出的社區(qū)聯(lián)邦會議模式不僅僅是對現有問題的技術性修補，而是對整個學術交流生態(tài)系統(tǒng)的根本性重新構想。這種模式就像從傳統(tǒng)的廣播電視轉向現代的流媒體平臺一樣，代表著一種范式的根本轉變。

在實際運作中，CFC模式將徹底改變研究人員的會議體驗。以前，一個來自亞洲的研究人員如果想參加在美國舉辦的頂級AI會議，需要經歷長途飛行、時差調整、高昂的住宿費用，然后在一個擁擠的萬人會場中努力尋找有意義的交流機會。而在CFC模式下，這位研究人員可以參加在本地舉辦的區(qū)域中心，與幾百名同樣專業(yè)的研究人員進行深入交流，同時通過數字平臺觀看全球頂級專家的主題演講，參與跨地區(qū)的學術討論。

這種變化的影響是深遠的。首先，它將大大降低參與學術交流的門檻。不再有簽證問題、不再有高昂的國際旅行費用、不再有因為抽簽系統(tǒng)而被拒之門外的風險。這對于來自發(fā)展中國家的研究人員、資金有限的學生，以及有家庭責任無法長途旅行的研究人員來說，意義重大。

其次，這種模式將促進更加多元化和包容性的學術環(huán)境。當每個區(qū)域都有自己的中心時，不同文化背景、不同研究傳統(tǒng)的學者將有更多機會在平等的基礎上交流。這不僅有助于打破西方學術界的話語壟斷，也能讓AI研究更好地反映全球的多樣性和需求。

第三，CFC模式將有助于緩解當前學術界面臨的心理健康危機。在一個500-1500人的區(qū)域中心，研究人員更容易建立真實的人際聯(lián)系，獲得有意義的反饋和支持。這種環(huán)境更有利于學術合作的建立，也減少了大型會議中常見的焦慮和壓力。

從長遠來看，這種模式可能會催生新的學術協(xié)作模式。當地理距離不再是主要障礙時，研究人員將更多地基于研究興趣和方法論相似性來選擇合作伙伴，而不是基于地理位置或機構聲望。這可能會導致更加創(chuàng)新和跨界的研究項目。

當然，實施這樣一個根本性的變革也面臨著挑戰(zhàn)。需要建立新的技術基礎設施來支持全球協(xié)調的數字平臺，需要制定新的質量控制標準來確保分散化不會降低學術水平，需要重新思考學術評價體系以適應新的發(fā)表模式。但正如研究團隊所指出的，這些挑戰(zhàn)相比于當前系統(tǒng)面臨的生存威脅，是完全可以克服的。

結論部分，這項來自新加坡國立大學的研究為我們揭示了一個令人深思的現實：那些推動科學進步的學術會議系統(tǒng)本身正在成為進步的障礙。就像一輛超載的卡車最終會被自己的重量壓垮一樣，傳統(tǒng)的AI會議模式正在被自己的成功所摧毀。

說到底，學術會議的本質是促進知識的交流和創(chuàng)新思想的碰撞。但當這個系統(tǒng)開始阻礙而不是促進這種交流時，改變就成為了必然。研究團隊提出的社區(qū)聯(lián)邦會議模式為我們提供了一個具體而可行的替代方案，它不僅能解決當前的危機，還能為未來的學術交流奠定更可持續(xù)和包容的基礎。

這種變革的意義遠超出學術界本身。在一個越來越依賴人工智能技術的世界里，如何組織和促進AI研究的交流將直接影響技術發(fā)展的方向和速度。如果我們能夠建立一個更加開放、可持續(xù)和包容的學術交流系統(tǒng)，那么由此產生的AI技術也更有可能服務于全人類的福祉，而不僅僅是少數精英群體。

歸根結底，這項研究提醒我們，技術進步不僅僅是關于算法和模型的改進，也關于支撐這些創(chuàng)新的社會和制度結構。當我們在贊嘆AI技術的神奇能力時，也應該關注那些讓這些奇跡成為可能的人們是否能在一個健康、可持續(xù)的環(huán)境中工作。只有這樣，我們才能確保人工智能的發(fā)展真正造福于所有人。對于普通讀者來說，這項研究的價值在于讓我們看到了科學進步背后的人性面，理解了學術界面臨的挑戰(zhàn)，也為我們思考如何構建更好的知識共享系統(tǒng)提供了啟發(fā)。畢竟，在這個信息時代，我們每個人都是知識網絡的一部分，都有責任為建設一個更加開放和包容的知識環(huán)境貢獻力量。

Q&A

Q1：社區(qū)聯(lián)邦會議模式是什么？它是如何工作的？

A：社區(qū)聯(lián)邦會議模式是一種全新的學術會議組織方式，它將傳統(tǒng)的大型集中式會議分解為三個層次：全球統(tǒng)一的論文評議和發(fā)表系統(tǒng)、分散在各地區(qū)的小型會議中心（500-1500人），以及連接全球的數字協(xié)作平臺。就像把萬人大會場變成多個本地聚會點，但通過網絡技術保持全球連接。

Q2：為什么說傳統(tǒng)AI會議模式不可持續(xù)？主要問題在哪里？

A：研究發(fā)現四大問題：科學上，研究人員年均發(fā)表論文超過4.5篇，十年內翻倍；環(huán)境上，單次NeurIPS會議的碳排放超過溫哥華市一天的排放量；心理上，71%的相關網絡討論呈負面情緒，35%提及心理健康問題；物理上，連最大會場都裝不下參會人數，需要抽簽限制參與者。

Q3：社區(qū)聯(lián)邦會議模式對普通研究人員有什么好處？

A：這種模式將大大降低參會門檻，研究人員無需長途旅行和高昂費用就能參與高質量學術交流；在更小規(guī)模的地區(qū)中心能建立更有意義的人際聯(lián)系；減少簽證、住宿等障礙；緩解大型會議帶來的焦慮和壓力；同時通過數字平臺仍能接觸到全球頂級研究成果。