AI领域的灌水之风如何破局？
以下将从不同角度进行详细阐述：
一、 理解“灌水之风”的本质与表现
在探讨破局之道前，首先要清晰地认识“灌水之风”究竟是什么，它有哪些具体表现：
夸大技术能力与落地效果： 将尚在实验室阶段、存在诸多限制的技术，宣传成已成熟可商业化应用，过度承诺应用前景和收益。
概念炒作与“AI+”泛滥： 任何沾边AI的热点概念，无论与AI核心技术关联度多大，都试图被打上“AI”标签，进行概念包装和市场推广。
数据造假与效果水分： 在论文、项目报告、产品演示中，通过选择性展示、人为优化测试环境、甚至虚构数据等方式，来夸大AI模型的性能和效果。
同质化产品与低水平重复： 大量创业公司涌入同一细分赛道，推出功能相似、技术壁垒不高的产品，形成“劣币驱逐良币”的局面。
人才虚假包装与“造神”现象： 过度拔高个人能力，将普通工程师包装成“AI天才”或“行业领袖”，制造不切实际的职业期望。
媒体过度宣传与信息茧房： 部分媒体为了吸引流量，过度放大AI的潜力和炒作AI故事，可能导致公众对AI的认知出现偏差，形成信息茧房。
学术论文的“刷榜”与“套路”： 一些研究人员为了发表论文、获得项目，倾向于在现有模型基础上做一些微小改动，然后通过大量实验数据来“灌水”，而非真正创新。
二、 破局之道：系统性解决方案
破局AI领域的灌水之风并非一蹴而就，需要多管齐下，形成合力：
1. 提升技术与产品本身的“硬实力”：
回归技术本质，注重算法的原创性与鲁棒性：
鼓励和奖励真正突破性的基础研究，而非仅仅是模型微调或应用层面的拼凑。
强调模型在各种复杂、非预期的场景下的稳定性和可靠性（鲁棒性），避免“实验室里的巨人，现实中的矮子”。
加大对AI可解释性、安全性、伦理性的研究投入，这些是AI健康发展的基石。
聚焦实际问题，强调AI的“落地价值”：
AI的应用应该是为了解决真实世界的痛点，提升效率、降低成本、改善体验，而不是为了“AI而AI”。
企业需要进行充分的市场调研和用户反馈，确保AI产品能够真正满足用户需求。
注重AI与行业知识的深度融合，让AI成为解决行业问题的有力工具。
提升数据质量与治理能力：
高质量、多样化、经过规范标注的数据是AI模型成功的关键。企业需要加大在数据收集、清洗、标注、管理方面的投入。
建立健全数据治理体系，确保数据的合规性、安全性和隐私性。
注重用户体验与易用性：
再强大的AI技术，如果用户体验差、不易上手，也很难被广泛接受和应用。
关注AI产品的交互设计，让用户能够直观地理解AI的能力和局限。
2. 构建透明、公正的评价与认证体系：
建立更严格的学术评价标准：
顶级学术会议和期刊应提高对论文创新性、复现性、实证性的要求。
鼓励开源代码和可复现的实验结果，便于同行评审和验证。
警惕“套路性”论文，鼓励深度的理论探索和方法创新。
发展独立的第三方评估机构和标准：
建立AI技术能力、产品性能、落地效果的客观评测标准和认证机制。
这些机构应独立于技术提供方和应用方，确保评价的公正性。
可以借鉴汽车行业的安全碰撞测试，对AI产品进行“AI能力与安全性测试”。
推动行业白皮书和最佳实践分享：
行业协会、研究机构可以牵头发布AI技术发展趋势、应用指南和成功案例，为行业提供参考。
鼓励企业分享真实的落地挑战和解决方案，形成良性循环。
3. 优化资本市场导向与监管环境：
引导资本关注长期价值与技术壁垒：
投资机构应更加关注项目的技术原创性、核心团队能力、潜在的商业价值和可持续性，而非仅仅追逐热点概念。
鼓励对AI基础研究和长期投入的投资，而非短期炒作。
需要有更多的风险投资人具备深厚的AI技术背景，能够辨别“真伪”。
加强监管和信息披露要求：
政府监管部门应针对AI领域的虚假宣传、欺诈行为等进行规范和处罚。
对于涉及AI产品的市场营销，应有更明确的广告法等相关规定，要求企业披露真实信息。
对于一些涉及公共安全或重大社会影响的AI应用，需要更审慎的审批和监管。
打击虚假宣传和不实信息：
建立针对AI领域虚假信息的举报和处理机制。
媒体平台应加强对AI相关内容的审核，避免传播不实信息。
4. 提升从业者和公众的认知水平：
加强AI人才的培养和教育：
高校和培训机构应注重培养学生的批判性思维和独立分析能力，避免学生过度迷信AI的“万能”。
在AI教育中加入伦理、法律、社会影响等方面的课程，培养负责任的AI从业者。
提升公众的科学素养：
通过科普教育，让公众了解AI的基本原理、能力边界和潜在风险，不被过度宣传所迷惑。
媒体应肩负起传播科学知识的责任，引导公众理性看待AI。
鼓励行业内的自律和道德规范：
建立AI行业自律组织，制定行业伦理规范和行为准则。
鼓励从业者秉持诚信原则，抵制虚假宣传和不正当竞争。
5. 推动国际合作与交流：
借鉴国际先进经验：
关注国际上在AI监管、评估标准、人才培养等方面的经验和教训。
参与国际标准的制定，推动AI的全球健康发展。
三、 谁来破局？多方主体的责任
破局AI领域的“灌水之风”需要所有参与者的共同努力：
技术开发者/科研机构： 坚持技术创新和严谨的科学态度，不夸大成果，对技术负责。
创业公司/企业： 聚焦实际问题，提供真正有价值的产品，诚实经营，不进行虚假宣传。
投资机构： 保持审慎和理性，关注长期价值和技术壁垒，引导资本流向健康方向。
媒体/内容平台： 承担信息传播的责任，进行客观、公正的报道，避免过度炒作和传播不实信息。
学术界/专家学者： 坚守学术诚信，积极参与评价体系建设，发声纠正不实信息。
政府监管部门： 加强行业监管，完善法律法规，打击虚假宣传和欺诈行为。
公众/用户： 提升科学素养，保持批判性思维，对信息进行辨别。
总结
AI领域的“灌水之风”是发展过程中的一个阶段性挑战，其根源在于技术的不确定性、市场的贪婪以及信息的传播机制。要破局，需要的是一种“价值回归”和“理性繁荣”的趋势。这需要我们从技术、评价、资本、监管、教育等多个维度协同发力，形成一种“去伪存真、扶优抑劣”的良性生态。这是一个长期而艰巨的任务，但也是确保AI技术健康、可持续发展的必由之路。只有这样，AI才能真正赋能社会，而不是成为投机取巧的工具。
网友意见
你知道做学术圈其实跟金融圈有类似之处嘛，这个是需要底层劳动力的，底层的劳动力决定上层发展。
最底层灌水表面上看没什么用，发一堆垃圾论文，但其实这些垃圾论文是引用之前的论文的，发论文的人在想，“哈哈哈，我就随便改改别人的模型就能发了，好嗨哦，感觉人生已经到了高潮！”，从此带动了第二层的发展。
第二层的人看见自己的工作被引用了自己的模型被改进了，好开心，心想“哈哈哈，我也就是把别人的模型和我的一些insight结合了一下就能获得引用，感觉人生已经到达了巅峰，好震撼。”，他们又带动了第三层的发展。
第三层的人看见自己的工作不仅被广泛引用还有相当的insight在里面，开心得不行，心想“哈哈哈，我就知道跟着业界大佬走准没错，好夺目，好炫彩！”，他们带动了顶层的发展。
最顶层的人根本不在乎自己的工作是否被引用，心想“看来这个坑差不多了啊，是不是得再挖一个”。
从此学术界繁荣昌盛，直到某一天，大佬说，妈蛋，之前这个tm的搞错了啊，从此大佬不再是大佬，是个sha X, 因为他这一番话将要断掉下面人的活路。但是大佬的话应验了，从此泡沫破灭，大厦倒塌，人们四处逃散。
大佬挖坑，韭菜进场，先进的成为老手，然后是老鸟，然后是菜鸟，最后是还没进的！
用量化分析的职业道路来一一对应
韭菜砸钱进局<--->菜逼研究生找灌水之法；
机构菜逼研究员<--->高阶研究生知如何灌水
机构基金经理<--->Assitant Professor可以挖小坑自己灌自己的
普通基金董事长<--->普通Associate或者full professor可以小打小闹
顶级基金董事长<--->领域大牛决定下一个坑在何处
所以说如何破局？
既然你觉得水，你不妨先水十几篇看看。
相信你水了十几篇之后无论如何都能有些insight，然后你再考虑如何进一步水一些高级的可能有高影响力的。
然后在拿了tenure之后，有了稳定的基础之后再憋大招即可！
如果你只是一个菜逼研究生，一篇论文还没发，你给我说这些会都在灌水，你不屑于发，你想憋大招，发大新闻。
你省省吧，先照照镜子，然后好自为之！
针对有些质疑说几句，纯属个人看法。
IJCAI、AAAI之类的综合性大杂烩每年发表600+论文，审稿质量奇差难忍，甚至打招呼横行；ACL、CVPR、ICCV几个子领域会议发表文章也在300-600篇，审稿质量也有下滑趋势；只有ICML、NIPS、KDD的发表规模和审稿质量控制得还可以。
我刚查了下NIPS 2010年录用论文292篇，NIPS 2015 403篇，NIPS 2016 569篇；ICML 2016 322篇。且不说IJCAI/AAAI涵盖领域比ML大很多（包括知识、规划等很多领域），单看论文规模，NIPS/ICML论文数量一点也不小，涨幅一点也不慢。凭什么靠论文数量就认定其他会议灌水成风呢？某老师也在微博上分享过AAAI 2016论文作者统计，第一是美国，第二是中国。照这么说美国的AI水平更是“在国际上不升反降”？还是有人潜意识里就认为，只要是国人中的多的学术会议就Low，就是灌水，就是通货膨胀？
个人一点都不否认现在AI很热，不否认有灌水现象，不否认IJCAI、AAAI审稿意见有太多不靠谱，更不否认有些成果是“追赶”而少“引领”。但我想说，这几年国内学者在各大AI/NLP/CV学术会议上的崛起，绝不是用灌水等负面字眼所能抹杀的。回想2006年我刚读博士生的时候，国内中1篇顶会就能上校系新闻，很多学生还要巴巴地去MSRA等机构深造一下才能发出顶会论文。短短的10年后，国内能够在顶会上持续发表论文的单位和学者已经遍地开花，学术氛围空前浓厚。在这样的氛围下，相信大家自然会不断提高研究品位和水平，催生“引领”式的成果。路是一步一步走的，饭是一口一口吃的，不应该因为吃到第六个馒头吃饱了，就埋怨不该费神吃前面那五个。
在AI领域工作的科研人员面临着论文通货膨胀的巨大压力，一篇ICML、NIPS的工作量是IJCAI、AAAI的数倍，但在各种评价中作用一样，CCF的这个指挥棒导致一些课题组宁愿一年发表近10篇IJCAI、AAAI而不愿意冲击一篇ICML、NIPS。
AI领域并非铁板一块，方向也有很多。术业有专攻，有的课题组研究方向就是NLP就是知识图谱，之前的相关工作就是发在IJCAI、AAAI、ACL、EMNLP上，那么他们为什么要去投偏重机器学习方法和理论的ICML/NIPS？
像“一篇ICML、NIPS的工作量是IJCAI、AAAI的数倍”这样的说法，还是请给出定量统计数据再做决断的好。至少我知道的发表在IJCAI、AAAI上的Open Information Extraction，Explicit Semantic Analysis等一批有影响力的工作，工作量一点都不小。
即使是做ML，也不见得所有工作都该投ICML/NIPS。虽然IJCAI/AAAI由于规模太大，审稿人大都是大同行，审稿意见容易出现偏差；但这样反而容易让那些问题新颖、脑洞大开的论文得到录用，不见得是件坏事。所以，我一直建议同学，如果做的是经典任务的改进模型，应该投ACL/EMNLP等小同行会议；如果做的是新问题新思路，倒是投IJCAI/AAAI更合适些。
长此以往就会论文越来越多，而中国的AI水平在国际上不升反降，毕竟国际同行恐怕不会认为ML、CV、NLP影响力最大的一批论文来自IJCAI、AAAI。或者，CCF的指挥棒应该改一改了？
为什么有人会觉得10篇IJCAI、AAAI也不如1篇ICML、NIPS，呼吁CCF的指挥棒改一改？我反而觉得这些人的思想深处，才是对学术会议有根深蒂固的偏见。归根结底，发表学术论文、参加学术会议无非是向学术界宣传自己的学术成果，无非是在不同学术会议上宣传的受众不同而已。学术成果发表出来，是否经得起历史考验才是关键。论文发表在NIPS/ICML上，如果没人看、没人引、没人用、没有对该方向的实际推动，又有什么意义；论文发表在AAAI/IJCAI上，如果有人看、有人引、有人用，那也是影响力的体现。
CCF期刊会议列表只是个门槛，学术会议也只是个门槛，上不封顶。学者的声誉，是靠研究成果自身是否过硬来获取的，是靠持续推动某个方向发展来获取的，是靠为学术界/产业界培养人才来获取的，而不是仅仅靠发表了几篇A几篇B而已。动不动就拿调整CCF列表说事儿，反而说明没有看到问题的本质。问题不在研究人员自身，而在制定研究人员评价标准的人身上。
总之，在发展中遇到的问题，应当在发展中解决，也会在发展中解决，关键是看发展趋势对不对、好不好。我觉得现在发展趋势挺好的，所谓“破局”之问，会在大家普遍能发表顶会论文之后迎刃而解。
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