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Paper Copilot Position: The Artificial Intelligence and Machine Learning Community Should Adopt a More Transparent and Regulated Peer Review Process

Created by
  • Haebom

저자

Jing Yang

개요

본 논문은 최상위 AI 및 ML 학회의 투고 급증으로 인해 폐쇄형에서 개방형 심사 플랫폼으로 전환되는 추세를 분석합니다. 전 과정을 공개하는 완전 개방형 심사, 최종 결정 후에만 심사 결과를 공개하는 하이브리드 방식, 그리고 개방형 시스템을 사용하더라도 심사를 비공개로 유지하는 방식 등 다양한 모델의 강점과 한계점을 분석하고, Paper Copilot 웹사이트의 데이터를 활용하여 투명한 동료 심사에 대한 커뮤니티의 높은 관심을 보여줍니다. Paper Copilot은 20만 명 이상의 특히 18-34세의 조기 경력 연구자들이 참여하고 있으며, 이를 바탕으로 더 투명하고 개방적이며 잘 규제된 동료 심사를 주장합니다.

시사점, 한계점

시사점:
AI/ML 분야 학회의 개방형 동료 심사 전환 추세 분석 및 다양한 모델 비교.
Paper Copilot 데이터를 통한 개방형 동료 심사에 대한 높은 관심 확인 및 조기 경력 연구자들의 적극적인 참여 확인.
더 투명하고 개방적이며 잘 규제된 동료 심사의 필요성 제시.
전 세계적 규모의 조기 경력 연구자들의 참여를 통한 동료 심사 과정의 개선 가능성 제시.
한계점:
Paper Copilot 데이터에 국한된 분석으로 일반화의 어려움.
다양한 개방형 동료 심사 모델의 장단점에 대한 구체적인 비교 분석 부족.
잘 규제된 개방형 동료 심사 시스템 구축에 대한 구체적인 방안 제시 부족.
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