Position: Machine Learning Conferences Should Establish a "Refutations and Critiques" Track
Created by
Haebom
저자
Rylan Schaeffer, Joshua Kazdan, Yegor Denisov-Blanch, Brando Miranda, Matthias Gerstgrasser, Susan Zhang, Andreas Haupt, Isha Gupta, Elyas Obbad, Jesse Dodge, Jessica Zosa Forde, Francesco Orabona, Sanmi Koyejo, David Donoho
개요
본 논문은 머신러닝(ML) 분야의 급속한 발전으로 인해 잘못되거나 오류가 있는 연구들이 학회에 수용되는 문제점을 지적하고, 이를 해결하기 위한 방안으로 학회에 "반박 및 비판(Refutations and Critiques, R&C)" 트랙을 신설할 것을 제안한다. R&C 트랙은 기존 연구에 대한 비판적인 연구를 지원하여 자기 수정적인 연구 생태계를 조성하는 데 기여할 것이라고 주장한다. 트랙 설계, 심사 원칙, 잠재적인 문제점 등을 논의하고, ICLR 2025 구두 발표 논문에 대한 반박 사례를 제시한다.