[論文閱讀] 告別“數量為王”：雙軌道會議模型+LS，破解AI時代學術交流困局

告別“數量為王”：雙軌道會議模型+LS，破解AI時代學術交流困局

論文信息

信息類別	具體內容
論文原標題	From Passive to Participatory: How Liberating Structures Can Revolutionize Our Conferences
主要作者及機構	1. Daniel Russo（丹麥奧爾堡大學計算機科學系，daniel.russo@cs.aau.dk） 2. Margaret-Anne Storey（加拿大維多利亞大學計算機科學系，mstorey@uvic.ca）
APA引文格式	Russo, D., & Storey, M.-A. (2025). From passive to participatory: How liberating structures can revolutionize our conferences. Journal of the ACM, 1(1), Article 1. https://doi.org/10.1145/3765705
發表信息	2025年1月發表；預印本 arXiv:2509.07046v1 [cs.CY]（2025年9月8日）

一段話總結

當前學術會議面臨投稿泛濫（如ICSE會議投稿從2014年496篇增至2024年超1000篇）、評審負擔過重、研究者被動參與導致深度交流缺失的危機，生成式AI進一步加劇“數量膨脹但質量下滑”的問題，還引發研究者 burnout、協作弱化等可持續性困境；為此，Daniel Russo與Margaret-Anne Storey提出以“解放結構（LS）”——一套促進全員平等協作的引導技術——為核心，構建“創造軌（用LS生成新研究思路）+分享軌（用LS討論成熟成果）”的雙軌道會議模型，并建議通過試點逐步過渡，最終推動會議從“數量導向”轉向“質量優先”，確保AI時代學術交流的深度、創新與協作價值。

思維導圖

在這里插入圖片描述

研究背景

學術會議就像軟件工程領域的“知識集市”——45年來，研究者們在這里分享新發現、碰撞新思路，是推動學科進步的核心平臺。但最近幾年，這個“集市”慢慢變了味：

首先是“攤位泛濫”。以前集市里的“攤位（論文）”還能仔細逛，現在生成式AI成了“快速造攤機”，論文數量蹭蹭漲。比如領域頂會ICSE，2014年才收到496篇投稿，2024年直接破了1000篇，翻了一倍多。投稿多了，“檢票員（評審）”就慘了——有研究者一年要評幾百篇論文，白天開會聽報告，晚上還得回酒店改自己的論文、評別人的稿，根本沒空想“怎么把研究做深”。

然后是“逛集體驗差”。為了裝下更多攤位，集市拆成了好幾個平行“巷子（軌道）”，研究者一會兒跑到這條巷聽兩句，一會兒跑到那條巷看兩眼，只能“走馬觀花”。很多人聽報告時還在趕論文、回郵件，根本沒法和攤主（報告者）深入聊；散會后也沒交到幾個能合作的朋友，更別說碰撞出新產品（新研究）了。

最后是“集市難以為繼”。長期“趕攤+檢票”讓研究者累到 burnout（職業倦怠），就像一直轉的陀螺停不下來；年輕研究者看到這場景，都不敢來集市了；更別說大家為了來趕集，坐飛機、住酒店，還會給環境添負擔。

簡單說，現在的學術會議就像一場“只拼數量不拼質量”的內卷大賽——論文越寫越多，真正有價值的交流卻越來越少。這時候，我們急需一套新規則，讓這個“知識集市”重新回到“交流、創新、協作”的初心。

創新點

這篇論文的亮點不是空喊“要改革會議”，而是給了具體、可落地的“工具+方案”，核心創新有3個：

用“解放結構（LS）”破解“互動難”：不像很多建議只說“要多互動”，論文直接拿出LS這套“互動說明書”——明確了每個互動環節的“邀請話術、座位怎么擺、誰來發言、分幾組、步驟怎么走”，比如“Impromptu Networking”讓大家2分鐘換一個搭檔聊問題，快速收集多元觀點，確保每個人都能說話，而不是只聽大佬講。
“雙軌道模型”區分“造新”和“分享”：以前會議又要“曬成熟成果”又要“聊新想法”，混在一起效率低。論文把會議拆成兩條線：“創造軌”專門用LS brainstorm新研究方向、組隊做項目；“分享軌”專門用LS討論已發表的好成果，幫成果找到更多應用場景。兩條軌道互補，既解決了“新想法沒地方孵”，又解決了“好成果沒人深聊”。
“漸進式轉型”不硬碰現有規則：很多改革建議因為和現有學術評價體系（比如學校看你有沒有在頂會發論文）沖突，推不動。這篇論文很務實：先在傳統會議里插幾個LS試點環節，讓大家先體驗“互動的好處”；等大家習慣了，再慢慢調整評價標準——不再只看“發了多少篇”，而是看“你在會議上帶動了多少協作、產出了多少有價值的想法”，降低了改革的阻力。

研究方法和思路

論文的研究思路很清晰，像“診斷病情→開藥方→找病例驗證→給用藥步驟”，具體拆解如下：

步驟1：診斷會議現狀（找問題）

做法：結合數據（如ICSE投稿量變化）和現象（研究者 burnout、被動聽會），從“人力、社會、專業、環境”四個維度，說清楚當前會議的“病在哪”。
目的：證明“改革的必要性”，不是憑空找茬。

步驟2：拿出“藥方”——解放結構（LS）

拆解LS的“配方”：明確LS的5個核心要素（結構化邀請、空間布置、參與分配、小組配置、步驟序列），比如“結構化邀請”要先拋具體問題（如“AI融入軟件工程的最大挑戰是什么”），而不是泛泛地“大家隨便聊”。
給出“用藥示例”：介紹3種常用LS技術的用法，比如“1-2-4-All”：1個人先想1分鐘→2個人聊2分鐘→4個人匯總→最后全員分享，確保想法從個人到集體逐步深化。

步驟3：設計“治療方案”——雙軌道會議模型

設計“創造軌”流程：
1. 用LS技術（如1-2-4-All）讓參與者提出自己關心的研究問題；
2. 分組討論，把相似問題整合，形成幾個核心研究方向；
3. 感興趣的人組隊，約定會后遠程協作推進，下次會議匯報進度。
設計“分享軌”流程：
1. 篩選已發表的高質量論文（如期刊/頂會成果）；
2. 用LS技術（如Fishbowl Conversations）讓報告者和聽眾圍坐討論，聽眾可以隨時加入“內圈”發言，避免“報告者講完就散”；
3. 收集對成果的改進建議，幫成果落地或延伸新研究。

步驟4：找“病例”驗證效果

做法：列舉3個真實案例——FSE研討會用LS整合跨領域思路、哥本哈根研討會用LS產出《哥本哈根宣言》、NASA用LS做跨學科創新，證明LS和雙軌道的可行性。
目的：讓方案不只是理論，而是有實際案例支撐。

步驟5：給出“用藥步驟”——漸進式轉型

做法：建議先在傳統會議里加1-2個LS試點環節（如用Fishbowl替代1個普通報告），等大家接受后，再擴大LS的應用范圍，最后調整會議評價指標（重質量輕數量）。
目的：避免改革太激進，適配現有學術體系。

主要成果和貢獻

這篇論文的核心成果不是“發了一篇論文”，而是給學術會議領域帶來了“可直接用的工具+可落地的模型”，具體價值看下面的表：

成果類型	具體內容	給領域帶來的實際價值
理論模型	雙軌道會議模型（創造軌+分享軌）	1. 解決“新想法沒地方孵”：創造軌專門孵新研究，避免好思路被淹沒在大量論文里； 2. 解決“好成果沒人用”：分享軌深化成熟成果的討論，幫成果找到更多應用場景。
實踐工具	解放結構（LS）的具體應用方法（含5要素+典型技術）	1. 研究者不用再想“怎么組織互動”，直接按LS流程走就行； 2. 確保每個人都能參與，打破“大佬主導”的局面，激發年輕研究者的想法。
案例驗證	3個真實案例（FSE研討會、哥本哈根研討會、NASA項目）驗證LS有效性	1. 證明LS不是“紙上談兵”——哥本哈根研討會用LS產出了《哥本哈根宣言》，還形成了長期協作團隊； 2. 其他領域（如NASA）的成功案例，說明LS可跨領域復用。
轉型策略	漸進式轉型方案（試點→擴圍→調指標）	1. 避免和現有學術評價體系（如頂會發表要求）沖突，降低改革阻力； 2. 讓會議組織者、研究者都能“一步步適應”，不用一下子顛覆現有模式。

簡單說，這篇論文的貢獻就是：給“內卷”的學術會議送了一套“救命工具包”——既告訴大家“病在哪”，又給了“怎么治的說明書”，還證明“這藥有用”，讓改革不再是空想。

關鍵問題（問答形式）

Q1：當前學術會議最讓人頭疼的問題是什么？

A：核心是“數量壓倒質量”——生成式AI讓論文越來越多，評審負擔越來越重，研究者只能被動聽會，沒時間做深研究、搞協作，還容易 burnout；長期下來，會議的“交流、創新”價值越來越弱。

Q2：解放結構（LS）和我們平時開會的“小組討論”有啥不一樣？

A：平時的小組討論常變成“少數人說、多數人聽”，或者“聊半天沒結論”；LS是“結構化的討論”——比如“1-2-4-All”會規定“先自己想1分鐘，再和1人聊2分鐘，再4人匯總，最后全員分享”，每個步驟都有明確目標，確保每個人的想法都能被聽到，還能高效形成共識。

Q3：雙軌道模型里，“創造軌”和“分享軌”能單獨用嗎？為什么要一起搞？

A：單獨用效果會打折扣。“創造軌”孵出來的新研究，未來需要在“分享軌”上接受檢驗、獲取反饋；而“分享軌”里的成熟成果，又能給“創造軌”提供新靈感（比如“這個成果還有哪些沒解決的問題，我們可以接著做”）。兩者一起用，能形成“從創新到落地再到新創新”的閉環。

Q4：生成式AI讓論文變多，這篇論文是怎么解決AI的影響的？

A：不是禁止AI，而是“用會議模式對沖AI的負面影響”——通過雙軌道模型，“創造軌”關注“想法的新穎性”（AI難替代人類的深度協作創新），“分享軌”關注“成果的價值”（不是看論文數量，而是看成果能不能解決實際問題）；同時用LS讓研究者多互動，把AI從“快速寫論文的工具”，變成“輔助協作、整理思路的工具”。

Q5：如果我是普通研究者，這套改革對我有什么好處？

A：最直接的好處是“不那么累了”——不用為了湊論文數量天天趕稿，評審負擔會減輕；其次是“收獲更多”——在“創造軌”能找到靠譜的協作伙伴，在“分享軌”能真正看懂別人的好成果，還能給別人提建議，提升自己的研究水平；最后是“職業發展更健康”——評價標準從“發了多少篇”變成“做了多少有價值的事”，不用再卷數量。