Einreichungen bei KI-Forschungskonferenz schießen in die Höhe: NeurIPS 2025 verzeichnet über 27.000 Arbeiten
In einer bedeutenden Entwicklung für die Forschungs-Community im Bereich Künstliche Intelligenz (KI) hat die Konferenz Neural Information Processing Systems 2025 (NeurIPS) beispiellose über 27.000 Einreichungen von Forschungsarbeiten erhalten. Damit werden alle bisherigen Rekorde im akademischen KI-Publizieren deutlich übertroffen. Diese überwältigende Zahl stellt einen Wendepunkt in der Forschung zum Maschinellen Lernen dar, mit Einreichungen von akademischen Einrichtungen, Forschungslaboren von Unternehmen und unabhängigen Forschern weltweit.
Das exponentielle Wachstum wird bei Betrachtung historischer Daten deutlich: Im Jahr 2017 verzeichnete NeurIPS nur 3.297 Einreichungen, was eine außergewöhnliche jährliche Wachstumsrate von etwa 26,3 % bedeutet. Bei diesem Tempo, so bemerkte ein Akademiker humorvoll, könnten wir theoretisch in etwa 59 Jahren "eine Einreichung pro Person auf der Erde" sehen.
Branchenbeobachter führen diese Explosion hauptsächlich auf die rasante Verbreitung der Forschung zu Großen Sprachmodellen (LLMs) zurück, die den Umfang und die Zugänglichkeit des Forschungsgebiets dramatisch erweitert hat. Ein Forscher charakterisierte die aktuelle Situation treffend als "LLM hoch fünf" – dabei generieren große Sprachmodelle gleichzeitig Daten, schreiben Code, verfassen Arbeiten, begutachten Einreichungen und dienen selbst als Forschungsobjekte.
Der dramatische Anstieg der Einreichungen hat eine intensive Debatte über die Nachhaltigkeit des Peer Reviews, die Qualität der Forschung und die Zukunft des akademischen Publizierens in der KI ausgelöst. Während die Organisatoren von NeurIPS mit diesem beispiellosen Umfang zu kämpfen haben, fragt sich die breitere KI-Community, ob traditionelle Konferenzstrukturen diese Flut an Forschungsergebnissen effektiv bewältigen können.
Wichtigste Punkte
- Rekordmenge: Mit über 27.000 Einreichungen hat NeurIPS 2025 seit 2017 ein jährliches Wachstum von etwa 26,3 % verzeichnet, was die explosive Ausweitung der KI-Forschung weltweit widerspiegelt.
- Krise beim Peer Review: Das traditionelle akademische Begutachtungssystem, das größtenteils auf ehrenamtlicher Arbeit basiert, steht unter dieser Menge stark unter Druck, was Bedenken hinsichtlich der Qualität und Fairness der Begutachtung aufwirft.
- Qualitätsbedenken entstehen: Forscher haben besorgniserregende Muster identifiziert, darunter hastig zusammengestellte Literaturübersichten, recycelte Ideen, die oberflächlich durch LLMs aufgewertet wurden, fragwürdige Benchmark-Vergleiche und doppelte Einreichungen bei verschiedenen Veranstaltungen.
- Paradigmenwechsel nötig: Das derzeitige Publikationsmodell scheint zunehmend nicht nachhaltig zu sein, wobei viele Experten eine schmerzhafte, aber notwendige Übergangsphase zu neuen Verifizierungsmethoden und Publikationsformaten vorhersagen.
- Einfluss der Industrie wächst: Forschungslabore von Unternehmen tragen erheblich zur Zunahme der Einreichungen bei, was möglicherweise die Forschungsprioritäten und die Konferenzkultur von rein akademischen zu stärker produktorientierten Ansätzen verschiebt.
Tiefere Analyse
Der beispiellose Anstieg der NeurIPS-Einreichungen zeigt tiefgreifende strukturelle Herausforderungen für die akademische KI-Forschung auf. Während die Zahl der Einreichungen senkrecht ansteigt, kämpft das Peer-Review-System – das auf freiwilliger akademischer Arbeit basiert – darum, Qualitätskontrolle und Gründlichkeit aufrechtzuerhalten.
Dieses Wachstum spiegelt mehrere zusammenlaufende Faktoren wider. Erstens ist maschinelles Lernen zu einer entscheidenden Technologie in praktisch jeder Branche geworden und zieht Forscher aus verschiedenen Disziplinen wie Biologie, Physik, Wirtschaft und Recht an. Zweitens hat die Demokratisierung der Bildung durch Online-Lernplattformen und Open-Source-Ressourcen die Einstiegshürden erheblich gesenkt. Drittens schafft die "publizieren oder untergehen"-Kultur der Wissenschaft, kombiniert mit dem Wettbewerbsdruck der Industrie, Innovationen zu demonstrieren, starke Anreize für die Publikationsmenge.
Vielleicht am wichtigsten ist, dass die Einreichungsexplosion die Überzentralisierung des Prestiges in der KI-Forschung hervorhebt. NeurIPS dominiert zusammen mit ICML und ICLR die Anerkennungsökonomie des Fachgebiets und schafft so einen Engpass, bei dem Forscher um begrenzte Akzeptanzplätze konkurrieren müssen. Traditionelle Fachzeitschriften, die als langsam und weniger prestigeträchtig gelten, haben keine brauchbaren Alternativen bieten können.
Die Community steht vor einem fundamentalen Signal-Rausch-Problem. Bei Tausenden von eingereichten Arbeiten riskiert wirklich bahnbrechende Forschung, in einer Lawine inkrementeller Arbeit begraben zu werden. Dies benachteiligt insbesondere Neulinge und Forscher aus weniger gut ausgestatteten Institutionen, die keine etablierten Reputationen oder Verbindungen haben.
Viele Experten sagen erhebliche strukturelle Veränderungen am Horizont voraus. NeurIPS könnte sich schließlich in spezialisierte Unterkonferenzen aufteilen oder strengere Vorabfilterungsmechanismen einführen. KI-gestützte Begutachtungswerkzeuge werden wahrscheinlich unerlässlich für die Triage und die Zuweisung von Begutachtern. Radikaler könnten wir eine Verschiebung hin zu "Paper with Docker"-Ansätzen sehen, bei denen Autoren vollständige Softwareumgebungen zusammen mit den Arbeiten einreichen, was eine einfache Verifizierung der Ergebnisse ermöglicht. Dies würde auch Reproduzierbarkeitsprobleme angehen, die das Fachgebiet plagen.
Wie ein Forscher malerisch bemerkte, sind "LLMs wahrhaftig der Turmbau zu Babel für wissenschaftliches Schreiben". Dies deutet darauf hin, dass das Fachgebiet riskiert, sich von praktischen Anwendungen zu lösen, wenn es sich nicht über die traditionelle papierbasierte Kommunikation von Ergebnissen hinausentwickelt.
Wussten Sie schon?
- Wenn die aktuelle Wachstumsrate ungebremst anhält (26,3 % jährlich), würde NeurIPS theoretisch bis 2045 über 1 Million Einreichungen erhalten und potenziell innerhalb von 59 Jahren eine Einreichung pro Mensch auf der Erde.
- Die aktuelle Einreichungsmenge bedeutet, dass, wenn ein Begutachter nur 30 Minuten für jede Arbeit aufwenden würde (weit unter gründlichen Begutachtungsstandards), die Begutachtung aller Einreichungen etwa 13.500 Personenarbeitsstunden erfordern würde – was über 6 Jahren Vollzeitarbeit für eine einzelne Person entspricht.
- Einige Forscher haben begonnen, mit gebündelten Computerressourcen zu experimentieren, um virtuelle Cluster speziell für die Validierung von Einreichungen im maschinellen Lernen zu schaffen und so Reproduzierbarkeitsprobleme anzugehen, die das Fachgebiet plagen.
- Der Begriff "NeurIPS" selbst stellt ein Rebranding der Konferenz dar, die zuvor als "NIPS" bekannt war, bis die Organisatoren den Namen 2018 änderten, um unglückliche Konnotationen zu vermeiden.
- Trotz der überwältigenden Einreichungszahlen sind die Akzeptanzraten bei Top-KI-Konferenzen relativ stabil geblieben (zwischen 20-25 %), was bedeutet, dass über 20.000 bei NeurIPS 2025 eingereichte Arbeiten wahrscheinlich abgelehnt werden – viele davon enthalten wertvolle Ideen, die möglicherweise nie ein breiteres Publikum erreichen.
- Der CO₂-Fußabdruck des KI-Begutachtungsprozesses selbst ist zu einem Problem geworden, wobei die massiven Computerressourcen, die für groß angelegte ML-Experimente benötigt werden, und der Energieverbrauch weltweiter Reiseaktivitäten von Forschern zu Diskussionen über den Klimafußabdruck innerhalb der Community beitragen.