TL;DR：
快速增长的AI领域正面临学术会议模式的结构性危机，由“不发表就出局”的内卷文化、巨大的环境足迹和身心健康压力所驱动。新加坡国立大学提出的“社区联合型会议（CFC）”模式，通过解耦同行评审与线下展示，有望重塑AI知识生态，走向更可持续、公平且高效的未来。
人工智能的飞速发展正以惊人的速度重塑着我们的世界，但在这光鲜的创新背后，其学术研究生态的核心——顶级会议，却正面临一场深刻的系统性危机。正如新加坡国立大学何丙胜教授团队在其立场论文《Position: The Current AI Conference Model is Unsustainable! Diagnosing the Crisis of Centralized AI Conference》1中所诊断的，AI顶会已不堪重负，一场由“不发表，就出局”恶性循环引发的多维度风暴，正威胁着整个AI学界的健康与可持续发展。
“过热”的AI学术界：一场多维度的系统性危机
AI领域的爆发式增长，尤其是大型语言模型（LLMs）的崛起，使得研究产出呈现指数级膨胀。数据显示，过去十年间，AI研究人员的年均发表量翻了一番以上，达到每年超过4.5篇论文，并预计到2040年代将超过每月一篇1。这种**“超生产力”**的文化，不仅导致了同行评审系统的超载和公正性受损（如NeurIPS 2025的“低质评审风波”甚至“Who's Adam”笑话），更使得大量低质量、缺乏深度分析的研究成果泛滥，牺牲了严谨的科学精神。这种趋势的副作用之一是其对其他计算机科学领域的“虹吸效应”1，导致理论和系统等基础研究领域的人才流失。
随之而来的，是巨大的环境代价与人的代价。传统集中式会议要求现场参会，带来了惊人的碳排放。以NeurIPS 2024为例，仅第一作者们的往返飞行就产生了高达8,254吨二氧化碳当量，超过了温哥华全市的单日碳排放总量1。这种环境负荷与AI领域对可持续发展的承诺背道而驰。更令人担忧的是对研究人员心理健康的冲击。Reddit论坛上的讨论显示，超过71%的AI会议相关帖子表达了负面情绪，其中35%提及了“焦虑”、“倦怠”等心理健康问题1。不断攀升的拒稿率（呈指数级飙升）1以及“追逐正面评审而非真正创新”的扭曲心态，都在加剧这一“不堪重负的社区”现状。
此外，AI研究的生命周期急剧缩短，技术能力约每七个月翻一番1。这意味着许多研究成果在提交、评审到最终发表的漫长会议周期中就已过时，极大地降低了知识交流的效率。同时，顶级会议的物理场馆已达临界点，例如NeurIPS 2024的参会名额甚至需要抽签1，人为制造的稀缺性限制了学生和早期职业研究人员的参与，损害了学术会议应有的公平参与原则。
变革的必要性：为何“修修补补”不足以应对
面对这些严峻挑战，AI会议组织者也并非没有尝试，例如“限制每位作者投稿数量”或引入“多会场/卫星会议”模式（如NeurIPS 2025的墨西哥分会场）。然而，这些“修修补补”式的调整，从本质上未能触及问题的核心。投稿上限仅是转移了发表压力，并未减轻机构层面的竞争强度，反而可能对青年学者造成不利影响。多会场模式虽然缓解了场地容量和部分差旅问题，却未能解决评审员倦怠、作者工作量攀升以及集中式评审固有的排他性问题，甚至可能无意中制造出“分层体系”1，背离了多样性、公平性与包容性（DEI）的社会契约。
社区联合型会议（CFC）：重塑AI知识生态的范式革命
正是基于对现有模式结构性瓶颈的深刻洞察，何丙胜教授团队提出了一个具有前瞻性和颠覆性的解决方案——社区联合型会议（Community-Federated Conference，CFC）模式1。CFC的核心指导原则是**“全球标准，本地实现”**，通过巧妙地解耦会议的三大传统功能：同行评审与出版、知识传播、社区建设，并将其重组为既独立又相互关联的层次：
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统一的全球同行评审与出版层：建立一个由学术组织联盟管理的集中化数字平台，实现全年滚动式投稿与评审。被接收的论文将发表在全球公认的数字会议论文集中，确保学术认可与可见度。这一层旨在保障科学严谨性和知识的即时性，摆脱了传统周期性截稿的束缚。
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联合的区域中心用于成果展示与传播层：论文被接收后，作者可选择在任意地区中心进行线下展示。这些中心由大学、本地研究实验室或学生团体组织，规模适中（通常500至1,500人）。这种去中心化的联合模式直接应对了场地容量、差旅碳排放和经济门槛等挑战，鼓励区域性差旅，显著降低了参会成本和环境足迹，从而促进了更广泛的多样性、公平性与包容性。
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数字化同步与协作层：CFC模型并非一堆独立的区域会议，而是通过一个统一的数字化层紧密连接。这包括一个全球全体会议通道（Global Plenary），将主题演讲和颁奖报告直播到所有中心；一个永久性的数字海报大厅，允许对所有接收论文进行异步讨论；以及主题虚拟频道（如Slack或Discord），连接跨区域的同领域学者。这一层确保了知识的全球性传播和持续性的社区互动，弥补了物理去中心化可能带来的碎片化风险。
超越会议：对未来AI研究与人才培养的深层启示
CFC模式的提出，不仅是对AI学术会议组织方式的革新，更是对未来AI研究范式、人才培养路径乃至科学发现本质的深层思考与重塑。
从哲学思辨的角度看，“不发表，就出局”的文化将科学研究异化为一种高压下的“生产竞赛”，而非探索未知、追求真理的纯粹过程。它迫使研究人员（尤其是青年学者）追求数量和短期影响力，而非深度和原创性。CFC模式通过解耦评审与展示，将评审过程从高压的一次性事件变为持续的知识流通机制，有望让研究人员将更多精力投入到高质量、有影响力的研究中，重塑科学发现的严谨性和耐心。这标志着一种从“唯速度论”向“唯深度论”的潜在回归，使得学术界能够更好地履行其“科学进步”的核心使命。
在产业生态与人才流动方面，当前会议模式的弊病不仅影响学术界，也波及整个AI人才供应链。过度的内卷和心理压力可能导致人才倦怠甚至流失，而严格的参会限制也使得非头部机构或发展中国家的研究人员难以充分参与全球学术交流，从而形成人才聚集的“马太效应”。CFC的区域中心模式，通过降低参与门槛和提高地理可达性，将极大拓宽AI人才的交流与培养范围，促进全球AI人才的均衡发展。这对于依赖全球人才流动的科技巨头和初创企业而言，意味着更广阔的人才发掘空间和更具活力的创新源泉。它也可能促进AI研究的地区性多样化，催生更多贴近当地需求的应用和研究方向，从而构建更具韧性和包容性的全球AI产业版图。
此外，CFC模式是对AI伦理与治理的一次积极响应。它直接应对了碳足迹这一AI发展带来的重要环境伦理问题，并通过降低经济和地理门槛，显著提升了学术社区的DEI（多样性、公平性与包容性）水平，践行了学术会议的“社会契约”目标。这不仅关乎公平性，更关乎AI研究本身能否从全球多元文化和视角中汲取养分，避免偏见和局限。
总而言之，AI学术会议的危机并非孤立事件，而是快速演进的AI技术与相对滞后的传统制度之间矛盾的缩影。新加坡国立大学团队提出的CFC模式，提供了一个可扩展、可持续且公平的未来框架，其“全球标准，本地实现”的理念，不仅有望缓解当前的“过热”症状，更可能引领AI研究走向一个更开放、更协作、更具全球包容性的新纪元。这不仅是学术生态的自我进化，也是人类文明在快速技术变革面前，探索如何更负责任、更可持续地推进知识边界的深刻实践。