एक लेखक के लिए, एक शीर्ष AI सम्मेलन में कितने पेपर्स में भाग लेना उपयुक्त है?
ICLR द्वारा दिया गया उत्तर 20 है।
हाल ही में, ICLR 2027 ने नए सबमिशन नियम जारी किए हैं, जिनमें स्पष्ट रूप से निर्दिष्ट किया गया है कि किसी भी लेखक की सूची में अधिकतम 20 सबमिशन में ही शामिल हो सकते हैं, और इस सीमा को पार करने वाले पेपर्स को सारांश सबमिशन चरण में सूचना दी जाएगी। यदि पूर्ण पाठ की सीमा तक इसे समायोजित नहीं किया गया, तो सम्मेलन कुछ पेपर्स को यादृच्छिक रूप से अस्वीकार कर देगा, जब तक कि प्रत्येक लेखक अपनी सीमा के भीतर नहीं आ जाता...
ICLR द्वारा दिया गया स्पष्टीकरण सरल है: प्रस्तुति की संख्या बहुत तेजी से बढ़ रही है, और समीक्षा प्रणाली पर भारी दबाव पड़ रहा है; समान और जानकारीपूर्ण समीक्षा बनाए रखने के लिए कोटा की आवश्यकता है।
और इसके पीछे, ICLR 2026 के सबमिशन और समीक्षा की «आपात स्थिति» है।
जानकारी के अनुसार, ICLR 2026 में 19,525 वैध प्रस्तुतियाँ प्राप्त हुईं, जिनमें से 13,763 पेपर्स को अंतिम रूप से स्वीकृत या अस्वीकृत कर दिया गया, जिसके पीछे 18,054 समीक्षकों द्वारा 76,139 समीक्षा टिप्पणियाँ प्रदान की गईं।
ICLR 2025 के लगभग 11,603 अनुरोधों की तुलना में, 2026 में अनुरोधों में लगभग 68% की वृद्धि हुई है। इसका अर्थ है कि एक वर्ष में, सम्मेलन को लगभग 8,000 अतिरिक्त शोध पत्रों और लाखों समीक्षा कार्यों को संभालना होगा...
घोषणा के बाद, ऑनलाइन उपयोगकर्ताओं ने इस पर चर्चा की। गूगल डीपमाइंड के अतिथि शोधकर्ता और कनाडा के टोरंटो विश्वविद्यालय के प्रोफेसर डैन रॉय ने भी इस परिवर्तन को ध्यान में रखा और इस नियम के खिलाफ एक "पिटिशन" शुरू की: ICLR सम्मेलन में पेपर सबमिशन की सीमा 20 से बढ़ाए जाने की अपील।
उसने X पर पोस्ट किया:
ICLR प्रत्येक लेखक के लिए 20 अनुरोधों की सीमा रखता है, यह बहुत बेकार है! यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास को भी धीमा कर देगा।
क्यों बिल्कुल 20? यह बिल्कुल एक यादृच्छिक संख्या है। आजकल, AI एजेंट किसी भी अधिक निर्देश के बिना ही कुछ दिलचस्प लेकिन धीमी प्रगति वाली AI शोध कार्यों को पूरा कर सकते हैं। हमें सभी को अधिक से अधिक पेपर पूरे करने और जमा करने के लिए प्रोत्साहित करना चाहिए, खासकर अब सभी समीक्षा कार्य बड़े भाषा मॉडल्स को सौंपे जा चुके हैं... स्वीकार कर लीजिए!
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स्पष्ट रूप से, डैन रॉय को 20 की संख्या सीमा से असंतुष्टि है, लेकिन वह वर्तमान एआई के शैक्षणिक वातावरण पर प्रभाव को भी छिपाकर 'मजाक' उड़ा रहा है। पूरा पोस्ट व्यंग्यात्मक है।
उदाहरण के लिए, ICLR शोधकर्ताओं को याद दिलाता है कि वर्तमान में AI एजेंट अभी भी एक शीर्ष सम्मेलन के मानकों को पूरा करने वाला एक पेपर स्वतंत्र रूप से पूरा नहीं कर सकते। कोड सहायक और शोध अवसंरचना की दक्षता में वृद्धि के बाद, शोधकर्ताओं को अधिक दावेदारी वाले प्रश्नों को चुनौती देनी चाहिए और अधिक पूर्ण और परिपक्व परिणाम प्रस्तुत करने चाहिए, ताकि सम्मेलनों में बहुत सारे क्रमिक पेपर्स का प्रवाह कम हो।
और डैन रॉय ने इस व्यक्तित्व को पूरी तरह से उलट दिया।
ICLR को अधिक पूर्ण "धीमी विज्ञान" देखना चाहिए, डैन रॉय ने झूठ बोलकर दावा किया कि "एजेंट को जितना संभव हो उतने धीमे प्रगतिशील परिणाम उत्पन्न करने दें"; ICLR पेपर के "बाढ़" को सीमित करने की कोशिश कर रहा है, उसने झूठा चिंता व्यक्त की कि "यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विकास को धीमा कर देगा।"
खासकर “अब सभी समीक्षा कार्य बड़े भाषा मॉडल्स को सौंप दिए गए हैं... मान लीजिए” यह भी व्यंग्य है, क्योंकि वास्तव में बड़े मॉडल्स केवल शोध पत्र लेखन के चरण तक ही सीमित नहीं हैं, बल्कि सहकर्मी समीक्षा के चरण में भी AI की उपस्थिति है।
इस बात में डैन रॉय ने कोई अतिशयोक्ति नहीं की है।
2025 के अंत तक, ICLR 2026 के समीक्षा शिखर के दौरान, कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के प्रसिद्ध AI शोधकर्ता ग्राहम न्यूबिग ने कुछ समीक्षा टिप्पणियों के बाद असामान्यता महसूस की, जिससे उन्हें संदेह हुआ कि AI का "पानी" हो सकता है, इसलिए उन्होंने Pangram Labs द्वारा विकसित AI पाठ संसाधन उपकरण EditLens का उपयोग करके सम्मेलन की उपलब्ध समीक्षा टिप्पणियों का स्कैन और विश्लेषण किया।
75,800 समीक्षाओं की जांच के बाद, लगभग 21% समीक्षाओं को "पूरी तरह से AI द्वारा उत्पन्न" होने के लिए अत्यधिक संदिग्ध पाया गया।
समाचार फैलते ही उद्योग में हलचल मच गई, और समीक्षा गुणवत्ता में गिरावट और "AI के दुरुपयोग" के प्रति शैक्षणिक समुदाय में चिंता उठी।
शायद, इस「पिटिशन」में, डैन रॉय वास्तव में यह प्रश्न उठाना चाहते हैं कि जब «एजेंट द्वारा पेपर्स का बैच जनरेट किया जाना, शोधकर्ताओं द्वारा पेपर्स का बैच सबमिट किया जाना और समीक्षकों द्वारा बड़े मॉडल का उपयोग करके समीक्षा का बैच पूरा किया जाना» आम होता जा रहा है, तो सीधे «एक बार में सब कुछ रोकना» और केवल पेपर सबमिशन की संख्या सीमित करके, शायद एक अच्छी रणनीति नहीं है...
तो आप ICLR के दृष्टिकोण और डैन रॉय के 'पिटिशन' के बारे में क्या सोचते हैं? कृपया टिप्पणी अनुभाग में अपने विचार साझा करें!
रेफरेंस लिंक:
https://iclr.cc/Conferences/2027/AuthorGuidelines
https://x.com/roydanroy/status/2083202134414102594
यह लेख वेचेन ग्रुप "मशीन इंटेलिजेंस" (ID: almosthuman2014) से आया है, लेखक: AI पर ध्यान देने वाले