본 논문은 인공지능(AI) 학회의 급속한 확장으로 인해 발생하는 구조적 위기를 데이터 기반으로 진단하고, 지속 가능하고 포용적이며 회복력 있는 AI 연구를 위한 새로운 모델을 제시한다. 논문에서는 과도한 논문 발표 수, 환경적 영향, 부정적 온라인 담론 및 정신 건강 문제, 그리고 수용 인원 초과 등 네 가지 주요 문제점을 지적한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 동료 심사, 발표, 네트워킹을 전 세계적으로 조정되지만 지역적으로 운영되는 구성 요소로 분리하는 '커뮤니티 연합 학회(CFC)' 모델을 제안한다.
