একজন লেখক একটি শীর্ষস্থানীয় এআই কনফারেন্সে কতগুলি পেপারে অংশগ্রহণ করা উচিত?
ICLR-এর উত্তর হল 20টি।
সাম্প্রতিক সময়ে, ICLR 2027 নতুন সাবমিশন নিয়ম ঘোষণা করেছে, যাতে স্পষ্টভাবে উল্লেখ করা হয়েছে যে কোনও লেখক সর্বোচ্চ ২০টি সাবমিশনের লেখক তালিকায় উপস্থিত হতে পারবেন, এবং কোনও পেপার যদি এই কোটা ছাড়িয়ে যায়, তবে সারাংশ সাবমিশনের পর্যায়ে এটির জন্য সতর্কবার্তা দেওয়া হবে। যদি পূর্ণাঙ্গ পেপারের শেষ তারিখের আগেও এটি সংশোধন না করা হয়, তবে কনফারেন্স প্রতিটি লেখককেই সীমার মধ্যে ফিরিয়ে আনা পর্যন্ত কিছু পেপারকে র্যান্ডমভাবে অস্বীকার করবে...
আইসিএলআর দ্বারা প্রদত্ত ব্যাখ্যা সহজ: প্রকাশের সংখ্যা খুব দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে, যার ফলে পর্যালোচনা সিস্টেম বিপুল চাপের মুখোমুখি হয়েছে, এবং সমান এবং তথ্যপূর্ণ পর্যালোচনা বজায় রাখতে কোটা প্রয়োজন।
এবং এর পিছনে রয়েছে ICLR 2026-এর জন্য সাবমিশন এবং রিভিউয়ের «সংকট»।
প্রদত্ত তথ্য অনুযায়ী, ICLR 2026-এ 19,525টি বৈধ সাবমিশন পাওয়া গেছে, যার মধ্যে 13,763টি পেপার চূড়ান্তভাবে গ্রহণ বা প্রত্যাখ্যানের সিদ্ধান্ত পেয়েছে, যার পিছনে 18,054জন রিভিউয়ার থেকে 76,139টি রিভিউ জমা দেওয়া হয়েছে।
ICLR 2025-এর প্রায় 11,603টি সাবমিশনের তুলনায় 2026 সালে সাবমিশনের পরিমাণ প্রায় 68% বেড়েছে। এর অর্থ এক বছরের মধ্যে কনফারেন্সটিকে আরও প্রায় 8,000টি পেপার এবং লক্ষাধিক রিভিউ টাস্ক প্রক্রিয়াকরণ করতে হবে...
ঘোষণার পর অনলাইন ব্যবহারকারীদের মধ্যে বিস্তর আলোচনা শুরু হয়। গুগল ডিপমাইন্ডের ভিজিটিং রিসার্চার এবং কানাডার টরন্টো বিশ্ববিদ্যালয়ের অধ্যাপক ড্যান রয়ও এই পরিবর্তনটি লক্ষ্য করেন এবং ICLR কনফারেন্সে পেপার সাবমিশনের সীমা ২০টির মধ্যে রাখার নিয়মটি বাতিলের জন্য একটি "পিটিশন" শুরু করেন।
সে এক্স-এ পোস্ট করেছে:
আইসিএলআর প্রতিটি লেখকের জন্য ২০টি প্রবন্ধের সীমা নির্ধারণ করেছে, এটা অত্যন্ত অবিশ্বাস্য! এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উন্নয়নকেও ধীর করে দেবে।
কেন ঠিক ২০টি? এটি সম্পূর্ণরূপে একটি যাদুকরী সংখ্যা। বর্তমানে, AI এজেন্টগুলি প্রায় কোনও নির্দেশনা ছাড়াই কিছু আকর্ষক কিন্তু ধাপে ধাপে এগিয়ে যাওয়া AI গবেষণা সম্পন্ন করতে পারে। আমাদের সবাইকে সম্ভবত সবচেয়ে বেশি পেপার লিখে জমা দিতে উৎসাহিত করা উচিত, বিশেষ করে এখন সমস্ত রিভিউয়িং কাজ বড় ভাষা মডেলগুলির উপর ছেড়ে দেওয়া হয়েছে... স্বীকার করুন!
লিঙ্কে ক্লিক করুন এবং আমার আবেদনে স্বাক্ষর করুন!
স্পষ্টতই, ড্যান রয় ২০টির সীমাবদ্ধতার প্রতি অসন্তুষ্ট, কিন্তু বর্তমান এআইয়ের শিক্ষাগত পরিবেশের উপর প্রভাবকেও চুপিচুপি 'বাড়াবাড়ি' করছেন। পুরো পোস্টটি ব্যঙ্গাত্মক।
উদাহরণস্বরূপ, ICLR গবেষকদের সতর্ক করে যে বর্তমানে AI এজেন্টগুলি এখনও একটি শীর্ষ কনফারেন্সের মানদণ্ড পূরণকারী পেপার স্বাধীনভাবে সম্পন্ন করতে পারে না। কোড সহায়ক এবং গবেষণা অবকাঠামোর দক্ষতা বৃদ্ধির পরে, গবেষকদের আরও আকাঙ্ক্ষিত সমস্যাগুলির সমাধানের চেষ্টা করা উচিত, আরও সম্পূর্ণ এবং পরিণত ফলাফল জমা দেওয়া উচিত, যাতে কনফারেন্সে বহু ধাপক্রমিক পেপারের প্রবাহ কমে।
কিন্তু ড্যান রয় এই বিবৃতিটিকে সম্পূর্ণভাবে উল্টে দিয়েছেন।
আইসিএলআর আরও সম্পূর্ণ "ধীর বিজ্ঞান" দেখতে চায়, ড্যান রয় প্রতিটি এজেন্টকে সম্ভবত সর্বাধিক পরিমাণে প্রগতিশীল ফলাফল উৎপাদনের পক্ষে যুক্তি দেয়; আইসিএলআর পেপারের "বন্যা" সীমাবদ্ধ করার চেষ্টা করছে, তিনি তখন ভান করেন যে, "এটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উন্নয়নকে ধীর করে দেবে।"
বিশেষ করে “এখন সমস্ত প্রক্রিয়া বড় ভাষা মডেলগুলির হাতে ছেড়ে দেওয়া হয়েছে... স্বীকার করুন” বাক্যটিও প্রতিফলিত করে যে বড় মডেলগুলি শুধুমাত্র গবেষণাপত্র লেখার পর্যায়েই প্রবেশ করেনি, সমকক্ষ পর্যালোচনার পর্যায়েও AI-এর উপস্থিতি রয়েছে।
এই বিষয়ে, ড্যান রয় অতিশয়োক্তি করেননি।
২০২৫ সালের শেষের দিকে, ICLR 2026 এর প্রতিবেদন শীর্ষ সময়ের মধ্যে, কার্নেগি মেলন বিশ্ববিদ্যালয়ের প্রখ্যাত এআই গবেষক গ্রাহাম নিউবিগ কয়েকটি প্রতিবেদনের পর, অস্বাভাবিকতা লক্ষ্য করেন এবং এআই-এর "পানি" সন্দেহ করেন, তখন তিনি Pangram Labs দ্বারা বিকশিত এআই টেক্সট ডিটেকশন টুল EditLens ব্যবহার করে কনফারেন্সের প্রকাশিত প্রতিবেদনগুলির স্ক্যান ও বিশ্লেষণ করেন।
75,800টি রিভিউ পরীক্ষার ফলে দেখা গেছে যে প্রায় 21% রিভিউকে "সম্পূর্ণরূপে AI দ্বারা তৈরি" হিসাবে সন্দেহ করা হচ্ছে।
খবরটি ছড়িয়ে পড়ার সাথে সাথে শিল্পক্ষেত্রে বিস্ময় ছড়িয়ে পড়ে এবং পর্যালোচনার মানের অবনতি এবং "এআই দুর্ব্যবহার" নিয়ে শিক্ষাবিদদের মধ্যে উদ্বেগ তৈরি হয়।
হয়তো, এই «প্রতিবাদ»-এ ড্যান রয় সত্যিই যে প্রশ্নটি তুলতে চাইছেন, তা হলো যখন «এজেন্ট ব্যাচ প্রকাশনা তৈরি করে, গবেষকরা ব্যাচে প্রকাশনা জমা দেয়, এবং সমালোচকরা আবার বড় মডেল ব্যবহার করে ব্যাচে সমালোচনা সম্পন্ন করে»—এই পরিস্থিতি আরও বেশি সাধারণ হয়ে উঠছে, তখন সরাসরি «একটি কাটিং» করে, শুধুমাত্র প্রকাশনা জমা দেওয়ার সংখ্যা সীমিত করেই, হয়তো এটি ভালো পদ্ধতি নয়...
আপনি তখন ICLR-এর পদক্ষেপ এবং ড্যান রয়ের “আবেদন” সম্পর্কে কী ভাবেন? মন্তব্যে আলোচনা করতে স্বাগতম!
রেফারেন্স লিঙ্ক:
https://iclr.cc/Conferences/2027/AuthorGuidelines
https://x.com/roydanroy/status/2083202134414102594
এই লেখাটি ওয়েইচ্যাট গ্রুপ "মেশিন মাইন্ড" (ID: almosthuman2014) থেকে এসেছে, লেখক: এআই নিয়ে আগ্রহী