這個機器學習論文大眾評審網站，要讓每篇arXiv論文都得到討論
研究機器學習的人類們，通常喜歡把研究成果發上ArXiv。
不過，ArXiv上面沒有討論板，公開討論場所多集中在Reddit和推特上。而社交平臺又無法提供純粹的學術環境，討論過程中很容易歪樓。
現在，紐約大學的小夥伴們，建起了一個公開的ArXiv論文同行評審網站，叫 GroundAI 。
他們希望，給機器學習領域的研究，帶來一些更有價值的學術探討。從事AI研究的人類，可以分享對某篇論文的看法和建議，促進研究；
還希望，GroundAI未來能夠為各種會議的論文評審提供一些依據。
標語是： 每一篇ArXiv論文，都需要被討論 。
這個平臺什麼樣？
GroundAI平臺會比較及時地更新ArXiv論文，以列表形式呈現，可以直接按時間順序觀察。當然，也可以選擇具體的研究領域來瀏覽，比如視覺、語言、機器人……
點進一篇論文，就可以發表自己的意見，探討論文的研究方法、實驗和資料等等。
遇到 有意義的討論 ，還可以追蹤一波，關注後續進展。
現在的人類，討論研究成果的場所，通常是Reddit和推特這樣的社交平臺。
不過，紐約大學資料科學中心 (CDS) 的小夥伴們覺得，這些現有的社群都不是很純粹，討論容易歪樓。
比如，說著說著重點就轉移到“美女科學家”之類的奇怪話題上面。
團隊認為，機器學習的研究人員需要一個更專注的環境，支援各種學術觀點的表達。目的是 促進學術討論 。
除了讓更多的人，深入瞭解某項研究的細節之外，團隊也希望志同道合 (比如研究方向相似) 的人類，可以在討論中互相提供靈感，推動研究的進展。
當然，這裡也不是隻能討論AI研究，像統計、醫療健康、物理等等研究領域，只要是能和AI發展產生關聯的研究，都是歡迎的。
GroundAI的利弊在哪裡？
不過，人們選擇在Reddit、推特這樣的社交網路上討論研究成果，自然也有他們的道理：
在使用者眾多的成熟平臺上， 更加容易吸引其他人 來發表看法，或者答疑解惑。
如果改用GroundAI，存在感可能就沒有那麼強，說了話也不一定有人聽得到。
△ 清冷的世界，有烏鴉飛過
畢竟，這是一個很年幼的討論平臺，不會在短時間內就變得很熱鬧，還需要時間成長。
不過，GroundAI團隊說，犧牲一些存在感，或許可以換來高質量的學術討論。原因有二：
一是，這個平臺只面向學術圈，並且實行嚴格的內容政策：規定怎樣才算是有價值的貢獻 (Valuable Contributions) 。
二是，討論內容與預印本一同儲存，並且所有人都可以訪問，保障了透明度。至於透明度是針對哪個層面講的，請往下看。
能改善同行評審的現狀？
目前，機器學習領域的許多會議，都使用 同行評審 。但高質量的同行評審比較稀缺，會議論文的評審也時常引起爭議。
上週，人工智慧頂會AAAI 2019放榜，國內某知名高校的博導論文被拒，實名投訴至組委會，質疑同行評審不專業。
Ian GoodFellow 也曾經嘲諷同行評審機制不靠譜：
對於難以區分客觀闡述和猜想、難以判斷論文效果好的原因、數學語言混淆等等現狀，同行評審會讓這些缺陷變本加厲。
而如果GroundAI裡面的互動，可以成為學術記錄的一部分，這樣就可能為論文評審提供一些依據。
上文所說的“透明度”，針對的就是這一潛在功能。
聽上去路還很長，不知道能不能走通。
不過，想讓同行評審更科學，這樣的願望倒是近在眼前。
原文釋出時間為：2018-11-6
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