## 587｜学术界的“春运危机”：顶尖AI学者为何还要满世界跑会议？

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今天想和你聊一个特别有意思的现象。不知道你有没有想过：我们现在已经有了ChatGPT、DeepSeek这些远比人聪明的AI，有了能支持全球同步视频会议的软件，甚至有了VR、AR这类沉浸式技术，但全世界最顶尖的AI研究者们，为什么每年还是要像候鸟一样，拖着行李箱满世界奔波，去参加各类学术会议？

这件事本身就很魔幻，对吧？而今天之所以和你聊这个话题，是因为我看到了一篇很有意思的论文。这篇论文的标题十分直白，名为《立场：当前AI会议模式不可持续！集中化AI会议的危机诊断》（Position: The Current AI Conference Model is Unsustainable! Diagnosing the Crisis of Centralized AI Conference），这是新加坡国立大学的一个研究团队今年8月发表的。

说实话，这个标题一看就格外“扎眼”。在多数人认为AI会议越办越大、越来越热闹的时候，突然有人站出来指出“这套模式不可行”，本身就需要不小的勇气。

更魔幻的是他们提供的数据。论文里提到一个触目惊心的数字：NeurIPS 2025的投稿量逼近30000篇。对，是3万篇，不是3千篇。

这里我得给不熟悉学术圈的同学们解释一下。NeurIPS是AI领域最顶级的会议之一，就像互联网圈的乌镇大会、汽车圈的法兰克福车展一样。能在这种会议上发表论文，基本就等于拿到了学术界的“VIP通行证”，不仅论文能被全世界同行看到，作者本人还能飞往现场，与全球最顶尖的AI研究者面对面交流。

不过，问题恰恰出在这里。按照惯例，论文被接收的作者都会去现场参会。3万篇投稿，即便录取率只有20%，也会有6000篇论文入选。按照每篇论文平均2-3个作者，算下来，光是论文作者就有1万多人需要前往现场。再加上想“蹭会”的自媒体从业者、想挖人的企业HR、想看行业动态的投资人……好家伙，如此庞大的规模，全世界能容纳好几万人开会的场馆本就寥寥无几，而且还得提前好几年预订。

结果就是，这种“学术春运”已经出现了各种魔幻操作。比如，2024年的NeurIPS会议，组织方史上第一次采用了“随机抽签注册系统”，也就是说，即便你的论文被录取了，也未必能去现场参会，能不能去全靠抽签决定。

更魔幻的是，2025年的NeurIPS已开始未雨绸缪。主会场设在美国圣地亚哥，组织方还计划在墨西哥城开设分会场，分会场与主会场间则通过视频连线。你可以想象这样的画面：一群研究最前沿AI技术的科学家们，为参加同一个会议，有的飞往美国主会场，有的飞往墨西哥城分会场，然后通过视频连线实现“云握手”。当然，开设分会场除了应对人数过多的问题，还有一个原因是其他国家的学者前往美国时，可能会因签证问题无法入境。

这还不是最魔幻的。我仔细研读了这篇论文的数据分析，发现这类线下学术会议存在四个较为严重的问题。

第一个问题是学者们的内卷。

简单来说，就是研究者们被迫疯狂发表论文。数据显示，当前AI研究人员平均每年要发表4.5篇以上的论文，这个数字比十年前翻了一倍。

我给你做个类比：假如你是一名厨师，以前一年精心烹制12道菜就能在美食界站稳脚跟，现在却要做54道菜，才能避免被淘汰。关键是，做菜的时间没变，食材也没变，你只能把原来的一道大菜拆成好几道小菜，或是把别人的菜谱稍作修改就端上桌。

最终的结果是，论文质量不断下降，数量却在疯涨。就像外卖平台上的“一人食”套餐，看似品种丰富，实则是把一份正餐拆成三四个小盒子分开包装而已。

第二个问题是线下开会太不环保。

这个问题更直观：一个大型AI会议的碳排放量，已经超过了主办城市单日的日常排放量。为什么会这样？因为全世界的AI研究者都要坐飞机赶赴会场，每个人的碳足迹都不小，上万人同时出行，简直就是“环境灾难”了。

这就像我们一边用AI研究如何优化能源使用，一边却用最不环保的方式召开会议，难免有些讽刺，对吧？

第三个问题是学者们的心理焦虑。

论文里有一组数据让我印象特别深刻：在相关在线社区的讨论中，71%的内容反映的是负面情绪，35%直接涉及心理健康问题。换句话说，这些本该在推动人类科技进步的科研工作者，现在大部分时间都深陷焦虑、抑郁与自我怀疑之中。就像学界流传的那句话，“不发表就出局”，每个学者都活在巨大的压力之下。

第四个问题是现实世界物理维度的承载崩溃。

这个很好理解，就是会议场地不够用了。NeurIPS 2024的参会人数早已超出场地容量限制，组织方只能想尽各种办法“扩容”，比如开设分会场、限制参会人数。这就像一个原本设计容纳5000人的体育馆，硬要塞进1万人，最终大家挤得不行，参会体验极差。

说到这里，可能有同学会问：这些问题如此明显，学术界的大佬们难道看不出来吗？

其实不是看不出来，而是大多数人都在现有体系里“埋头拉车”，很少有人愿意停下来“抬头看路”。毕竟，指出问题容易，但要承担“唱反调”的风险，就不是每个人都有这样的勇气了。

这次站出来发声的，是新加坡国立大学的一个研究团队。其中一位论文作者何炳胜教授的背景很有意思，他主要研究分布式系统与大数据处理，曾开发过ThunderML等高性能机器学习系统，简单来说，就是专门解决“如何避免大规模系统崩溃”的问题。所以，一个专门研究如何避免系统崩溃的专家，看到学术界这个“参会系统”即将崩溃，自然坐不住了。

他们在论文里用了一个特别形象的比喻：当前的AI会议模式就像一个“单点故障”系统，所有学术交流都依赖少数几个大型会议，一旦这些会议出现问题，整个学术生态都会受到冲击。

这让我想起早期的互联网架构。最初，大家都倾向于用一台超级服务器处理所有请求，觉得这样简单高效。但随着用户量增长，这台服务器迟早会不堪重负，最终导致整个网站崩溃。后来人们才意识到，分布式架构虽更复杂，却更稳定、更具可持续性。

看完这项研究，我最大的感受是：学术界如今面临的，其实是一个典型的“成长的烦恼”。

AI领域的发展速度实在太快了。十年前，全世界从事AI研究的人可能只有几千个，大家聚在一起开会，找个大学礼堂就足够了。现在呢？光是中国每年AI相关专业的博士毕业生就有好几千，全球总量更是数以万计。我上月底去上海参加世界人工智能大会时，就被吓了一跳。这是我第三次参会了，但今年的参会人数与热度远超往届，真正实现了“破圈”。

这就像一个原本只有几百人的小镇，突然涌入了几万新居民。原本适配几百人的基础设施，比如道路、学校、医院，全都不够用了。而且更核心的问题是，基础设施的建设速度远远跟不上人口增长的速度。

更棘手的是，这个“小镇”还沿用着一套非常古老的规矩：只有在镇中心几个“权威场所”发过言的人，才算“正式居民”。于是，所有新来的人都拼命往这几个地方挤，只为获得“身份认证”。

这套规矩在人少时还能运转，可现在人数太多，早已变成了一场“饥饿游戏”。

我给你举个更具体的例子，如今一名AI专业博士生，从入学到毕业，至少要发表3-5篇顶级会议论文，才能找到理想的工作。但顶级会议就那么几个，录取率还在不断降低。结果就是，大家开始“投机取巧”，把一项完整的研究拆成多篇小论文发表，或是追逐热点、做一些短平快的研究。

学术界现在的情况就是这样。表面上看，论文数量呈爆炸式增长，AI技术也在快速发展，但实际上，大量资源都浪费在了“重复造轮子”和“刷论文数量”上。

发表这篇论文的新加坡国立大学研究团队，提出了一个解决方案，名为“社区联邦会议”（Community-Federated Conference，简称CFC）。这个名字听起来很学术，我用大白话解释一下，就是把当前“所有人挤向少数几个大会场”的模式，改为“全球协调、本地组织”的分布式模式。

具体是怎么操作呢？比如，以前大家都要飞往温哥华参加NeurIPS，未来可以在北京、伦敦、纽约、悉尼等地同步设立分会场。论文的同行评议仍采用全球统一标准，但论文展示与学术交流可在各地同时开展，通过网络技术实现全球互联互通。这就像把原来的“央视春晚”模式，改成“央视春晚+各地分会场+网络直播”模式：每个地区的分会场均有自身特色，同时又能通过网络将内容分享给全世界。

说实话，这个想法挺不错的：一来解决了场地容量问题，二来降低了参会成本，三来让更多人有机会参与学术交流。

但在我看来，这个方案要真正落地，还面临一个最大的障碍：既得利益者的阻力。

当前的顶级会议，不仅是学术交流平台，更是一个庞大的“名利场”。能在NeurIPS这类会议上做主旨演讲（keynote），本身就是一种身份象征。如果改成分布式模式，这种“明星效应”会被大幅稀释。这就像让习惯在鸟巢开演唱会的大牌歌手，改到各地体育馆演出。虽然多场下来的观众总数可能更多，但单场演出的影响力必然会下降。

看完这项研究，我最大的感受是，任何看似“繁荣”的系统，都可能隐藏着不可持续的隐患。学术界如此，其他行业亦是如此。

对我们普通人来说，这也带来一个重要启示：当所有人都朝着同一个方向拥挤时，或许正是我们停下来思考的时刻。

就像这些AI研究者，表面上看，他们忙着发论文、参加会议，看似热闹又成功，可实际上整个学术体系早已不堪重负。如果我们能更早察觉这种不可持续性，或许就能找到不一样的突破机会。

我也把这篇论文的链接放在文稿里：

> 论文链接：
> https://arxiv.org/pdf/2508.04586

你如果想深入了解，可先下载论文的PDF文件，上传给常用的AI工具，围绕内容进行针对性交流；也可以让AI先把这篇英文论文转化成中学生也能看懂的科普文，从基础理解开始，逐步与AI开展日常深度互动。

最后，再说一件咱AI学习圈的事。今天圈子里上线了一讲10分钟的小课《如何用豆包策划一次专属约会行程》。

这个课程专为AI新手设计，不讲高深理论，目的只有一个：带你把AI无缝融入到日常生活里。你是不是也觉得AI好像很强，但真想让它帮你解决具体的生活、工作难题时，总感觉无从下手？

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好，今天广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友。明天咱们接着聊AI。

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