كم عدد الأوراق البحثية التي يجب على مؤلف أن يشارك فيها في مؤتمر ذي مستوى رفيع للذكاء الاصطناعي؟
الإجابة التي قدمتها ICLR هي 20 مقالًا.
في الآونة الأخيرة، أعلنت ICLR 2027 عن قواعد جديدة للتقديم، تنص صراحةً على أن أي مؤلف لا يمكن أن يظهر في قائمة مؤلفي أكثر من 20 مقالة، وسيتم إرسال تنبيه للمقالات التي تتجاوز الحد المسموح به أثناء مرحلة تقديم الملخصات. إذا لم يتم التصحيح بحلول موعد تسليم النسخة الكاملة، فسترفض المؤتمر عشوائيًا بعض المقالات حتى يعود جميع المؤلفين إلى داخل الحدود المسموح بها...
الشرح الذي قدمته ICLR بسيط: زاد عدد المقالات المقدمة بسرعة كبيرة، وقد تحمّل نظام المراجعة ضغطًا هائلاً، ويجب الحفاظ على مراجعة عادلة وذات محتوى من خلال الحصص.
ووراء ذلك، تكمن "أزمة" التقديم والمراجعة من تجربة ICLR 2026.
تشير البيانات إلى أن ICLR 2026 تلقت 19,525 مساهمة صالحة، وتم في النهاية قبول أو رفض 13,763 ورقة بحثية، وذلك بناءً على 76,139 تقييمًا قدمها 18,054 مراجع.
مقارنةً بحوالي 11,603 مقالة مقدمة لـ ICLR 2025، زاد عدد المقالات المقدمة لعام 2026 بنسبة حوالي 68%. هذا يعني أنه خلال عام واحد، على المؤتمر معالجة ما يقارب 8000 مقالة إضافية، بالإضافة إلى عشرات الآلاف من مهام التحكيم...
بعد إعلان الرسالة، أثارت جدلاً واسعاً بين المستخدمين على الإنترنت. لاحظ دان روي، باحث زائر في Google DeepMind وأستاذ في جامعة تورونتو بكندا، هذا التغيير، وأطلق حملة "عريضة" للطلب بإلغاء الحد الأقصى لعدد الأوراق المقدمة إلى مؤتمر ICLR والذي يبلغ 20 ورقة.
كتب على X:
يُقيّد ICLR عدد المساهمات لكل مؤلف بـ 20 مقالة، وهذا سخيف! وسيؤخر تطور الذكاء الاصطناعي.
لماذا بالضبط 20 مقالًا؟ هذا رقم عشوائي تمامًا. اليوم، يمكن لوكيلات الذكاء الاصطناعي إنجاز بعض أبحاث الذكاء الاصطناعي الممتعة ولكن التدريجية تقريبًا دون الحاجة إلى إرشادات كثيرة. يجب أن نشجع الجميع على إكمال وتقديم أكبر عدد ممكن من الأوراق، خاصةً الآن حيث تم تكليف جميع عمليات المراجعة إلى نماذج اللغة الكبيرة... اعترفوا بذلك!
انقر على الرابط للتوقيع على عريضتي!
من الواضح أن دان روي غير راضٍ عن الحد المكون من 20 مقالًا، لكنه يسخر بشكل خفي من تأثير الذكاء الاصطناعي الحالي على البيئة الأكاديمية. يحمل المنشور بأكمله طابعًا ساخرًا.
على سبيل المثال، تذكّر ICLR الباحثين بأن وكلاء الذكاء الاصطناعي الحاليين لا يزالون غير قادرين على إكمال ورقة بحثية تلبي معايير المؤتمرات الرائدة. بعد تحسين كفاءة مساعدي الكود والبنية التحتية للبحث، ينبغي للباحثين أن يتحدون أنفسهم بطرح أسئلة أكثر طموحًا، وتقديم نتائج أكثر شمولاً ونضجًا، وتقليل تدفق كميات كبيرة من الأوراق البحثية التدريجية إلى المؤتمرات.
أما دان روي فقلب هذه الصياغة تمامًا.
يرغب ICLR في رؤية "العلم البطيء" بشكل أكثر شمولاً، لذا يتظاهر دان روي بأنه يدافع عن "جعل الوكلاء ينتجون أكبر قدر ممكن من النتائج التدريجية"؛ ويسعى ICLR إلى الحد من "فيضان الأوراق البحثية"، فيتظاهر بأنه قلق من "أن هذا سيؤخر تطور الذكاء الاصطناعي".
وخاصة "الآن تم تفويض جميع أعمال المراجعة بالكامل إلى نماذج اللغة الكبيرة... اعترف بذلك"، وهي أيضًا سخرية، حيث أن النماذج الكبيرة لم تدخل فقط مرحلة كتابة الأوراق البحثية، بل توجد أيضًا في مرحلة المراجعة بين الزملاء.
هذا الأمر، لم يبالغ فيه دان روي.
في نهاية عام 2025، خلال ذروة مراجعة ICLR 2026، لاحظ غراهام نوبيغ، الباحث المشهور في الذكاء الاصطناعي بجامعة كارنيغي ميلون، بعد تلقيه عدة آراء مراجعة، وجود شذوذ، وشك في وجود "محتوى مُصنّع" بواسطة الذكاء الاصطناعي، فاستخدم أداة كشف النصوص المُولَّدة بالذكاء الاصطناعي EditLens التي طوّرتها Pangram Labs لفحص وتحليل آراء المراجعة المنشورة في المؤتمر.
أظهرت النتائج أنه بعد فحص 75,800 تعليقًا، تم الشك بشدة في أن حوالي 21% من التعليقات مُولّدة بالكامل بواسطة الذكاء الاصطناعي.
بعد إصدار الرسالة، هزّت الصناعة، وأثارت قلق الأوساط الأكاديمية بشأن تراجع جودة المراجعة و"سوء استخدام الذكاء الاصطناعي".
ربما، في هذه "العريضة"، فإن السؤال الحقيقي الذي يرغب دان روي في طرحه هو أنه في اللحظة التي تصبح فيها حالة "توليد الوكلاء للورقات البحثية بشكل جماعي، وتقديم الباحثين للورقات بشكل جماعي، وقيام المراجعين باستخدام نماذج كبيرة لإنهاء المراجعة بشكل جماعي" أكثر شيوعًا، فإن اتخاذ إجراء "قطعي" واحد فقط من خلال تقييد عدد الورقات المقدمة قد لا يكون خيارًا حكيمًا...
ماذا عنك، ما رأيك في إجراءات ICLR و"العريضة" التي قدمها دان روي؟ نرحب بتعليقاتك ونقاشك في قسم التعليقات!
رابط المرجع:
https://iclr.cc/Conferences/2027/AuthorGuidelines
https://x.com/roydanroy/status/2083202134414102594
هذا المقال من حساب ويشات "ماشين إنسيد" (ID: almosthuman2014)، المؤلف: مهتم بالذكاء الاصطناعي