Review and Rebuttal

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投稿、審稿，大概是學術工作者最無法逃離的工作之一。

最近又是機器學習領域中前幾大學術會議的審稿期間。近幾年的人工智慧以及機器學習的浪潮明顯反映在投稿數量上，以往每年兩三千篇投稿已經是極限的會議，今年已經成長到一萬五千篇左右，而這些年大家最大的憂慮之一，是有經驗的審稿人數還沒有以同樣速度成長起來，因此每個審稿人要負擔的審稿數量就變得很大、且有更多經驗還不足的審稿人進入審稿循環，審稿品質因此參差不齊。不過以我自己今年投稿收到的審稿人回復內容看來，並不算糟，但身邊有很多遇到回復狀況很糟的例子。

Rebuttal，可以理解為為投稿作品辯護吧，當審稿人提出問題或質疑這篇論文的重要性、創新性、正確性等等問題時，會議給了作者們一些時間回復審稿者的機會。大部分機器學習會議會給一周的時間，之後審稿人跟作者更進一步的討論，來決定這篇論文能不能被收錄在會議中。

這兩三天花了最多時間忙碌的就是寫 rebuttal。無論之後有沒有被收錄，我對於這篇論文帶給我的經驗是感激的。以前發過的論文，大部分都有一個非常資深的教授來照顧論文的寫作，以及 rebuttal。我不需要擔心太多我是不是夠會講故事、文章好不好讀，也不需要擔心我對於這篇作品的理解夠不夠完整、深刻到能夠好好為它辯護。雖然我個人一直以來要求自己能盡量做好，但那種尚不足以做到的感覺依然深深存在，每當收到指導教授的評論時，只能自嘆功力遠遠不足。這篇算是第一篇我必須要照顧這所有面向的論文，逼迫我必須更深入思考這個研究，逼迫我增強學術寫作能力。這將近半年的洗禮，讓我增加了不少能夠更獨立的寫學術文章的信心。

接下來這周，身為作者，也是其他 6 篇文章的審稿者的我，可預見的會進入另一個激烈質疑、辯護的過程 XD 希望我還能留足夠的時間處理自己的研究。