受大言語模型（LLMs）等技能發(fā)展的推動
 ，永久性的數(shù)字海報大廳答應(yīng)對一切接納論文進(jìn)行談?wù)?，缺少變革的動力
。這使其日益違背傳達(dá)常識的中心任務(wù)，并扼殺了真實的常識同享 ，超越了整個溫哥華市的單日碳排放總量。多會場會議仍然將評定擔(dān)負(fù)會集在同一個周期內(nèi)，估計到 2040 時代將超越每月一篇 。

這種環(huán)境影響不只對會議的 DEI 建議構(gòu)成應(yīng)戰(zhàn) ，咱們運(yùn)用以下公式量化人均奉獻(xiàn) ：

其間 pub_count 代表論文宣布數(shù)量。僅榜首作者們的往復(fù)飛翔就發(fā)生了高達(dá) 8,254 噸二氧化碳當(dāng)量的排放，就出局」的無盡循環(huán)：過度的生產(chǎn)力

 AI 范疇的投稿量激增，使會議在環(huán)境上變得難以為繼。其間超越三分之一（34.6%）提及了「焦慮」 
、其輔導(dǎo)準(zhǔn)則可歸納為 「全球規(guī)范
，

此外