머신러닝 학회 합격의 가치, 점점 낮아지고 있는가?

논의 배경

r/MachineLearning에서 700점 이상의 공감을 받은 게시글이 주요 ML 학회의 합격 규모 팽창과 그 학문적 의미에 대한 논쟁에 불을 지폈다. CVPR은 연간 약 4,000편, ICLR은 약 5,300편의 논문을 수용하고 있으며, 이는 불과 몇 년 전과 비교해 수배에 달하는 수치다.

핵심 논점

게시글 작성자는 세 가지 핵심 질문을 던졌다:

학회 합격이 여전히 예전과 같은 의미를 가지는가?

이렇게 많은 논문을 제대로 소화할 수 있는가?

학회가 단순히 대형 arXiv 이벤트로 변해가는 것은 아닌가?

커뮤니티 반응

가장 많은 공감을 받은 댓글은 실제 전문가 리뷰의 부재 문제를 지적했다. "동료 심사자도 결국 합격한 연구자"인 구조에서 실제로 오류 있는 결과나 특정 데이터셋에만 유효한 결과가 학회지에 게재되는 문제가 발생하고 있다는 것이다.

반론과 맥락

반면 합격 규모 확대는 AI 분야의 폭발적인 성장을 반영하며, 더 많은 연구자들에게 발표 기회를 제공한다는 긍정적인 시각도 있다. 접근성 향상 측면에서는 진보라고 볼 수 있지만, 품질 관리 체계가 따라가지 못하고 있다는 우려도 함께 제기됐다.

시사점

이 토론은 머신러닝 연구 커뮤니티가 성장통을 겪고 있음을 보여준다. 연구의 양은 급격히 늘었지만, 이를 평가하고 소화하는 시스템이 이를 따라가지 못하고 있다는 점에서 학계 전반에 걸친 구조적 과제가 부각되고 있다.