この記事では、社会的インパクトを持つAI/ML研究の重要性が高まる中、実践主導の研究に対するレビュー基準がどのように変化しているかが議論されています。特に、プロジェクトがデプロイメントと新しいML手法の革新を同時に達成することを重視する傾向が、より広範な研究エコシステムの持続可能性を損なっているという懸念が示されています。この問題を解決するためには、研究者やレビュアーはデプロイメントを超えた社会的インパクトの広範な概念を採用し、デプロイされたシステムの影響をより厳格に評価することが求められています。このようなアプローチにより、研究プロジェクトがパートナーのニーズにより適切に応えることができるようになると主張されています。