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Position: Machine Learning Conferences Should Establish a "Refutations and Critiques" Track

Created by
  • Haebom

作者

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, Sanmiy

概要

本論文は、機械学習(ML)分野の急速な発展により、誤ったまたは欠陥のある研究が学会に掲載される問題点を指摘し、これを解決するための案として、学会内に「反論と批判(R&C)」トラックを新設することを提案する。 R&Cトラックは、既存の研究の批判的レビューを通じて、研究生態系の自己修正機能を強化することを目的としています。論文では、トラック設計、審査原則、潜在的な問題などを議論し、ICLR 2025口頭発表論文に対する反論事例を提示する。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
機械学習分野の研究信頼性の向上と自己修正機能の強化に貢献できる。
R&Cトラックを使用すると、間違った研究を早期に識別して修正するための体系的なプロセスを作成できます。
研究の透明性と責任性を高めることができる。
Limitations:
R&Cトラックの設計と運用に関する具体的な方法はありません。
反論と批判研究の質的管理と審査の公平性の確保が重要な課題です。
R&Cトラックが過度の議論や非生産的な活動につながる可能性がある。
R&Cトラックへの研究者の参加と受容性は低いかもしれません。
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