AI顶会灌水严重，论文疲于赶场，科学研究变味了？
注水、抄袭、造假...... 这两年，AI 顶会论文学术不端的现象频频出现，令人咋舌。
近日，一位 ICML 审稿人的《自白信》火了，他在信中“怒吼”— 停止向大会提交未完稿的论文！
当我审阅到这些未完稿的论文时，我感受到了来自作者的不尊重。
这位审稿人吐槽，他所审阅的超过一半的投稿都是未完稿的论文，且这些论文存在明显的错误。而审阅这样一篇论文需要花费 6-7 小时，多则 10 多个小时。
在 IJCAI 2020 大会所提交的 5147 篇提交论文中，有 2191 篇论文被拒稿，拒稿率高达 42%，很多论文止步在了 summary reject 阶段，连正式审稿过程都没进入。这意味着有近半数的论文在质量上不达标，水分很大。
去年 11 月，荷兰、瑞士两位学者合著的入选 SIGIR 2019 的论文被指抄袭，部分内容与被 RecSys 2018 收录的一篇论文高度相似，仅改动个别用词，多处语句对比几乎一字不差，很难令人相信这不是抄的。
一位很有自知之明的网友认真总结了“写水论文是一种怎样的体验”，下面的评论，清一色的表示认同“过于真实”。
“有些论文水到不忍直视”，网友 A 君 吐槽道，“吹性能、编算法... 论文中很多表述简直在胡扯”。除了包含错误、论文不完整、凑字数等基础性的硬伤，根据知乎上一些大神级网友的总结，一般顶会上的灌水文还经常玩转各种套路，例如，对同一套算法换数据集，同一个问题换模型，把现有的模型 / 求解方法组合嵌套，优化问题换个 loss、 换个 regularization ，把 2 范数换 1 范数、1 范数换非凸等。
深度学习大神李沐曾这样总结灌水文的特征：小白文一般来说是基于前面的工作，做一点细微的改动，然后有理有据的把结果写下来。这样一方面通过实际动手熟悉这个领域，另一方面练习写作。但从读者的角度来说，这些小白文十有八九是灌水。
他还提到了一组耐人寻味的数据，如果回翻任一顶会前 10 年的论文集，会发现，90% 论文的主要是给作者练手，剩下的 9% 可能会启发数个人，真正能启发很多人的论文就是那 1%。
曾在学术界深耕多年后投身工业界的 AI 专家郑凛之（化名）对 AI 前线称：
即便是顶会，大部分文章都没有什么实质性创新，这称之为‘Borderline 文章’，有运气的成分在里面。
与论文质量下降形成鲜明对比的是，这几年 AI 顶会的论文规模实质上是不断攀升的。
AI 前线统计发现，ICLR2020 投稿数为 2600 篇，比 2019 年增长 73%，比 2018 年增长 2 倍；IJCAI 2020 投稿论文 5147 篇，比 2019 年增长 8%，比 2018 年增长 48%；NeurIPS 2019 投稿数 6743 篇，比 2018 年增长近 40%；ACL 2019 投稿数近 2700 篇，比 2018 年增加了 75%。
AI 研究热潮带动了顶会论文数量爆发式增长，规模激增后，难免有很多水论文滥竽充数。
NLP 领域专家杨明然（化名）向记者描述了他观察到的一些怪象：
一些人做科研急功近利，工作做的不扎实、不深入，很多问题没有研究或阐释清楚就着急出手，更有甚者错误连篇，文章犹如粗制滥造，对他人形成了误导。
他认为，顶会论文灌水背后与学术界的评审机制、价值取向、社会风气等因素有关。现在很多学校和机构盲目强调论文数量，且新的顶会、期刊层出不穷，论文越收越多。
在上世纪 80-90 年代，一位名校教授到退休时一般研究论文在 30 篇左右，而现在一个刚博士毕业的人年产 20-30 篇论文已如稀松平常，可见搞学术的门槛越来越低了。
唯论文论让很多学生压力山大。如今，在顶会发论文，已成了申博的必要条件之一，对很多学生来说，如果没有在顶会发表过论文，很可能意味着很难继续申请到博士学位，也找不到好的工作。今年 1 月，一位丹麦科技大学的机器学习研究生 Andreas Madsen，因为没有发表过顶会论文，申请博士学位失败找工作也四处碰壁，最终他下定决心闭关了 8 个月，终于成功在顶会上发表了一篇论文。
学术科研变得越来越现实，能够保持纯粹科研初心的学者少之又少了。
只有极少数学者想做真正的研究，大部分人都不热爱研究，只是当作一项工作而已，而业内论文导向又是事实，因此‘刷’论文”成了常态化。
郑凛之还提到国内学术界另一个常见现象：有些导师为了自己评职称，要求学生一定要发好论文，而且第一作者一定要是导师。他调侃自己“不入流”：
我属于从不给学生指标也从不抢一作的导师。
今年 2 月，深度学习先驱 Bengio 在自己的博客发文直指当下顶会论文发表模式的弊病 — 被拒再投，一稿多投，大家都在 Dealine 之前疲于赶场。他认为，这种“会议发表”模式对提升研究质量来说弊大于利，迫切需要变革。
杨明然认为，媒体对AI的过分炒作也助长了水论文增长。“学研工作一有点噱头，各种媒体就争相报道，完全忽视了领域专家的严格评审，扩大影响力的同时也促进了论文中稿”。
评审人质量下降被认为是顶会论文水化的另一个关键原因。不久前， ICLR 2020 的评审引发争议，在这次大会的审稿人中，有 47% 的人没有在相关领域发表过论文。跨领域审稿，显然无法保证专业度。
现在随着各个 AI 领域细分度增加，找到合适的审稿专家并不容易。有些审稿人仅是硕士水平，甚至很多审稿人并未在顶会发表过论文... 香港中文大学助理教授周博磊回顾了自己十年来投稿 CVPR 的经历，他表示，确实感受到会议的审稿意见变得越来越随机，不负责任的审稿人越来越多。
南京大学周志华教授在社交平台发出“警言”，如果投稿量远远大于合格投稿人所能承受的程度，会令顶会逐渐垮塌，或者最终只好回到期刊去了。
这些顶会是国内外 AI 学者发表自己研究成果的最高舞台，如果这些会议上的论文品控不达标，注水频发，长期以往，必然会透支 AI 顶会的影响力和信任值。做不出创新性的技术研究，也会成为人工智能发展的“绊脚石”。
为了改变注水之风，一些会议已注意到在论文评审机制上做出改进，如设置过滤机制、要求提交源代码等。
IJCAI2020 今年首次引入了 desk reject 机制，SPC 会在 5-10 分钟内通判论文情况，质量不合格的直接过滤掉，这大大减轻了审稿人的压力，但因为在第一阶段就过滤掉了近一半的论文，该机制引起争议，甚至有网友表示要抵制 IJCAI。
“我学生赶 deadline，修改增加了一些文字，时间一着急就提交了，最后论文没审就被‘干’掉了，后来发现是因为论文多了一行，这样的格式问题其实也能理解”，郑凛之觉得 desk reject 机制肯定存在“误杀”的情况，但他认为为防灌水，要改进顶会论文的审稿机制其实挺难的。
评价本身很难客观，一些论文评价机制本身没有错，但执行上却并不容易，实际中就变成了‘数数’。
ICML 2019 、ICLR 、 NeurIPS 等会议也在尝试将增加实验代码和数据作为论文提交的一个选项。此前大部分投稿人并不提供研究源代码，这让复现工作难以实现。2018 年一项针对某 2 个顶会的调查显示，会议上发表的 400 篇 AI 论文，仅 6％的论文包含算法的代码，约 30％包含测试数据，54％包含伪代码。
“要是必须公开代码的话，掺水论文还怎么发表”，要求提交源代码，能在一定程度上减少论文的水分。但到底应不应该提交源代码？
有观点认为，无法复现就没有意义，迟早得强制，只追求高影响因子，不追求高可复现性的学术氛围是时候做出改变了。但也确实存在因为涉及到核心技术、数据所有权等知识产权不能公开的情况。因此综合来看，现阶段，搞“一刀切”强制提交代码不太人性化，但推出一些鼓励机制鼓励公开代码是可以的。
值得一提的是，今年以来，科技部多次发文表示要改进科技评价体系，1 月底，科技部下发通知要求科研人员“把论文写在抗击疫情的第一线，把研究成果应用到战胜疫情中”。
2 月 23 日，科技部正式印发了《关于破除科技评价中“唯论文”不良导向的若干措施（试行）》通知，通知的核心目标是改进科技评价体系，明确要求破除科技评价中过度看重论文数量多少、影响因子高低等“唯论文”不良导向。
变革不是一日之功，学术研究经年累积形成的风气和制度体系可能很难在短时间内改变，正如一位网友所担忧的“副作用”，
评价体系不好改，总不能学校养着一堆教授“摸鱼”吧？
这些改进举措是否有成效还需要时间来验证，但令人欣慰地是，科研评价体系的各个参与方已经在做出努力，期待这些不良学术风气能够在不久的将来有所改善。
最后，借用周博磊教授的一句话作为本文的结语：
保持对科研的敬畏和好奇，这条路才能越走越宽，越走越远。
（应受访人要求，文中人名均为化名）。
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