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新智元報道

編輯:David 時光

【新智元導讀】ICML2022最終審稿結果陸續出爐,作者們開始收到官方通知,和往屆AI學術會議一樣,今年同樣少不了對審稿流程和質量的吐槽。
備受關注的AI頂會之一——國際機器學習大會(ICML 2022),目前審稿流程已經結束,終審結果已經陸續出爐。

ICML官方微博宣布,目前已經開始通過電郵將最終結果通知論文作者。


本次ICML2022採用兩階段審稿模式,這與今年AAAI、IJCAI等會議相同,即審稿人不打分,只提供評審意見、以及對優點和缺點的權衡。

另外,本次會議設立的「元審稿人」(MR)負責確保他們處理的論文得到專業評審,並在總體上得到公平對待。

「元審稿人」具體是幹啥的?


按照大會發布的「元審稿人」規範指導,這個職位的作用相當於「審稿人的審稿人」。

具體點說,就是負責檢查審稿的質量,敦促進度落後的審稿人,讓審稿人修改質量差的審稿意見。


如果一篇論文被兩個審稿人標記為第1階段拒稿,MR需要仔細評估原因,並提出相應建議。如果MR決定保守地推薦被拒稿件,要寫一份尊重他人的元審稿意見,解釋原因,並提供證據。

而且在流程上,MR有兩個級別:普通MR和資深MR。

PC分配每篇文章給2個審稿人和一位MR,2位審稿人出具拒稿意見後,先後交由兩級MR審查這個意見,只有所有人同意這個意見,才會給作者發拒稿通知。

從設計上來看,這個機制旨在提高審稿質量,避免因為審稿人的審稿質量問題,在第一階段就拒掉潛在的好文章,畢竟第1階段就被拒的文章,是沒有rebuttal機會的。


如果文章順理通過了第1階段,進入第2階段後,會為每篇文章增加一位MR,PC要確保每篇文章至少有3位審稿人,新增的審稿人需要重新審稿,不能只參考之前審稿人的意見。

之後進入rebuttal階段,審稿人視情況決定是否接受意見,並交由MR閱讀審稿意見和rubuttal內容後給出MR意見,在交由資深MR審核討論、出具最終意見。

最後,PC會在監督整個過程後經討論,最終接受/拒稿的最終決定,並通知作者。


按照ICML2022大會官網公布的日程安排,第一階段的拒稿通知在今年3月11日起陸續發送。

收到通知,隨後於4月6日對作者開放意見反饋通道。

也就是說,如果沒有在第一階段就被拒,如果在此期間能夠說服審稿人或MR,在第二階段被拒論文還是有機會「起死回生」的。

而且,從新的審稿流程上看,MR的設立從理論上讓這個機會變得更大了。畢竟,審稿人的意見和作者的rebuttal都要經過MR和資深MR的審閱和討論,而且還是兩輪。

吐槽:為啥取消打分?說好的MR意見呢?


現在,最後結果出來了,反響如何呢?

與以往一樣,結果一出,又是幾家歡喜幾家愁!

為此,知乎上出現了一個關於「如何看待ICML2022結果」的討論。


從問題描述來看,這次的「新規矩」把他折騰得夠嗆。

無論制度設計千好萬好,歸根結底,審稿的活還是由人來干。他表示,很多審稿人還是主要看實驗和結果。

「不要對審稿人有過高的期望,沒有實驗,比不過sota,都要被拉分。」他說。

這一話題也引來了眾多參會者、審稿人、機器學習愛好者的興趣,目前被瀏覽次數接近27w。


大家的討論主要聚焦在審稿質量問題上。

首先,有些人表示並沒看見說好的「MR意見」。

網友Francesco Orabona指出,他已經收到了審稿結果,但沒有大會審稿流程里說的MR意見。


不過,有人回復稱,這可能是意外事故,評審結果可能也不是最終的,可能MR意見已經給了,但是作者看不見,「要不再等等」?


也有人看到了MR意見,但表示和自己預想得有很大差異,大部分只有寥寥數語,且是審稿人意見的機械總結,沒有自己的理解。

按照這樣的情況,MR「給審稿人糾錯」的設立初衷可能就無法實現。


其次,沒有分數,拿什麼rebuttal?

今年的評審沒有分數,這個大改也讓很多人不習慣。


因為,不僅作者要看分數,審稿人要參考分數,MR也要視分數對審稿意見作出大概判斷。

現在沒有分數了,可能在rebuttal環節會更加茫然,不知道從哪下嘴。


網友Reinhold認為,「這沒分數讓人有點心慌」。


其實,不管是對作者還是審稿人,可能都很不適應。沒有分數就沒有一個量化標準,缺失了自我評估的重要依據。

儘管,沒有分數可以避免分數給人的刻板印象,但是,現在把分數取消了是不是適得其反,反而降低了審稿質量呢?

另外,一些審稿人的評審水平不敢恭維。

有投稿人認為,此次評審的質量很低,沒有直擊論文要害,只評議邊緣問題。4月15日,一位知乎匿名用戶寫到:

「他們通常停留在Problem setting的討論,涉及到technical detail的改進意見幾乎都是勉強湊數亂寫,不懂裝懂,當然有的知道自己不熟悉也不去多評價。」

為什麼會出現這種「勉強湊數」的評審情況呢?可能與今年的評審機制改革有關,正如一位知乎用戶所說的:
「以投稿人作為審稿人的機制,看似平攤了審稿壓力,實則增加了大量低質量評審,反而增加了隨機性和不公平性,這極有可能讓ICML的聲譽受到極大打擊。」

以「以投稿人作為審稿人」的機制,必然會出現評審質量參差不齊的狀況,這似乎是可以預見的問題。

還有強迫引用評審者論文的現象。

在論文評審中,不乏一些評審人會使用「黑手段」來提高自己論文的知名度,比如,強制他人引用自己論文,並將此作為評審意見的一部分。

在這次評審中,也不例外存在此種不良現象。

總而言之,這屆機器學習頂會評審被網友狂吐槽。無論是沒有「元評審」、沒有分數,還是評審人水平低、強迫引用等情況,均遭到不少負面意見。

當然也有心平氣和的


正是因為今年大會在審稿上的機制改革,讓每個人的評審際遇不一樣。也並不是每個意見都是負面的吐槽,畢竟改變總有代價,只要文章質量好,良性的學術環境是可以共同維護的。

有網友認為,頂會質量不在評審好,而在於論文好。
私以為,頂級會議之所以好,是因為有好的文章,而不是因為有好的審稿人。

還有網友比較心平氣和,認為投稿、審稿工作都做得不錯。
我審稿的文章大多數都收到了比較詳盡的review,reviewer也在積極參與討論,我個人也投入了大量的精力參與審稿工作。同時,我也看到了一些非常優秀的作品。

網友呼籲,要堅守純粹的學術之心,維護好的學術環境。
對於ICML或者接下來其他的會議,無論是作者還是審稿人,都希望大家可以盡力而為,杜絕黑化,堅守自己純粹的學術之心,環境需要共同維護。

正如ICML審稿指導意見中所說地那樣,「審稿永遠也不會是完美無缺的,總有一些作者最後不高興。」


ICML表示,「我們想打造一個公平和透明的審稿流程,為什麼接受或被拒?對於每篇文章、作者都會被明確告知原因。」

諸位,今年投稿ICML沒有?中了幾篇?對於審稿感受如何?歡迎討論。

參考鏈接:

https://www.zhihu.com/question/524486916

https://media.icml.cc/Conferences/ICML2022/ICML2022_AC_Tutorial.pdf

https://www.icmlonline.com/

https://zhuanlan.zhihu.com/p/474283816#ref_2

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