Daily Arxiv

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Position : Le modèle actuel de conférence sur l'IA est intenable ! Diagnostic de la crise des conférences centralisées sur l'IA

작성자
  • Haebom

Auteur

Nuo Chen, Moming Duan, Andre Huikai Lin, Qian Wang, Jiaying Wu, Bingsheng He

Contour

Cet article analyse les défis structurels découlant de l'essor rapide des conférences sur l'intelligence artificielle (IA), en utilisant des approches basées sur les données, et propose un nouveau modèle de recherche en IA durable, inclusive et résiliente. Il identifie quatre défis majeurs : le volume excessif de publications, l'impact environnemental, les discours négatifs en ligne et les problèmes de santé mentale, ainsi que la surpopulation. Pour y remédier, il propose le modèle de Conférence de Fédération Communautaire (CFC), qui sépare l'évaluation par les pairs, la publication et le réseautage en composantes coordonnées à l'échelle mondiale, mais gérées localement.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Présenter clairement les problèmes structurels des sociétés d’IA à partir de données.
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Proposer un nouveau modèle (CFC) pour construire un écosystème de recherche en IA durable et inclusif.
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Sensibiliser aux impacts négatifs (environnementaux, santé mentale, etc.) de la croissance excessive des sociétés d’IA.
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Limitations:
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Manque de discussion détaillée sur les mécanismes opérationnels spécifiques et la faisabilité du modèle CFC.
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La portée et la représentativité des données présentées doivent être revues.
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Manque d’analyse des effets à long terme et des problèmes anticipés du modèle CFC.
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