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Position : Les conférences sur l’apprentissage automatique devraient mettre en place un volet « Réfutations et critiques »
Created by
Haebom
Auteur
Rylan Schaeffer, Joshua Kazdan, Yegor Denisov-Blanch, Brando Miranda, Matthias Gerstgrasser, Susan Zhang, Andreas Haupt, Isha Gupta, Elyas Obbad, Jesse Dodge, Jessica Zosa Forde, Koustuv Sinha, Francesco Orabona, Sanmi Koyejo, David Donoho
Contour
Cet article souligne le problème de la publication de recherches erronées ou erronées dans les revues académiques en raison du développement rapide du domaine de l'apprentissage automatique (AA). Il propose la création d'un axe « Réfutations et critiques » (R&C) au sein des revues académiques pour y remédier. Cet axe vise à renforcer la fonction d'autocorrection de l'écosystème de la recherche par l'analyse critique des recherches existantes. L'article aborde la conception de cet axe, les principes d'analyse, les problèmes potentiels, etc., et présente un cas de réfutation d'un article présenté lors de la présentation orale de l'ICLR 2025.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Il peut contribuer à améliorer la fiabilité de la recherche et à renforcer les capacités d’autocorrection dans le domaine de l’apprentissage automatique.
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Le programme R&C fournit un processus systématique pour identifier et corriger rapidement les recherches défectueuses.
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Cela peut accroître la transparence et la responsabilité de la recherche.
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Limitations:
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Il manque des plans spécifiques pour la conception et l’exploitation des voies R&C.
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Assurer le contrôle de la qualité et l’équité de l’examen des réfutations et des recherches critiques est une tâche importante.
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La voie R&C a le potentiel de conduire à des débats excessifs ou à des activités improductives.
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La participation et l’acceptation des chercheurs dans le cadre du programme R&C peuvent être faibles.
