Lecun被骂退，黑人女研究者要求必须被引用！Reddit热议ML社区八大毒瘤

时间:2020-07-01 21:08:42
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来源:世界杯买球盘口网址app

编译：魏子敏、笪洁琼

因为一篇被指“种族歧视”的PULSE算法论文，图灵奖得主、Facebook 首席 AI 科学家Yann Lecun 在推特上遭遇了飓风般的“网暴”。

为自己辩解两周后，Lecun在推特上宣布，自己将永远退出推特。

“我希望社交网络上的所有人不要再相互攻击了，特别是对于 Timnit Gebru 的攻击，以及对于我之前一些言论的攻击。“

公布这样的呼吁后，Lecun表现这是自己在推特上的最后一篇帖子。

看起来 2018 年图灵奖得主、人工智能领武士物 Yann LeCun 已经下定刻意想对长达两周的猛烈讨论画上句号。而这场闹得沸沸扬扬的骂战，起因正是网络键盘侠开展疑神疑鬼的煽动性讨论，导致Yann LeCun彻底伤了心退网保平安。

此外，DeepMind因为在最近一次GAN课程中没有提及一位黑人女性的的研究结果PresGAN，被这位女研究者种种责问，“岂非是因为这个研究的提倡人是黑人女性吗？”、“cite me”、“我的论文只被引用了9次”，甚至在推特上提倡了”#CiteBlackWomen（引用黑人女性）#的话题。

这件事也引发了整个机械学习社区对整个情况的反思。今天，一位机械学习研究者在reddit上po出了他认为的“机械学习社区八大毒瘤”的帖子，引发网友热议。

他认为，现在社区里的民风正朝一个错误的偏向生长，从同行评议的缺失到对多样性矫枉过正的追逐，都影响了社区研究的生长。Lecun的退出或许不是孤例，希望研究能够越发纯粹。

文摘菌将这篇帖子编译如下：

Reddit社区讨论的民风最近开始变得有毒起来，而且这些毒瘤简直无处不在！

首先，同行评审的缺失。每四个NeurIPS提交者都市提交到arXiv。有些DeepMind研究人员公然追查那些在ICLR上品评他们论文的审核人。

最重要的是，被列入arXiv的知名机构的论文在顶级集会上就会被接受，只管审稿人同意被拒稿。

反之亦然，一些被大多数人接受的论文就被AC（咨询委员会）否决了(我不想提到任何名字，不明确的人可以去看看今年ICRL的openreview页面)。

其次，存在“复现危机”。如今，在测试集上调参似乎已成为尺度做法，也正因如此，那些没有这么做的论文在顶会上很难被吸收。效果，超参数优化成为常态，并通过种种小花招，在性能没有提升的情况下获得参数上的性能“提升”。

第三，存在盲目崇敬问题。有斯坦福或DeepMind隶属关系的每篇论文都市获得赞誉，就像他们真的总是能做出突破一样。例如，BERT被引用的次数是ULMfit的七倍。

Google的隶属关系为论文提供了太多优势。在每次ICML集会上，无论研究内容怎么样，每一个DeepMind海报前都有许多人。在虚拟ICLR 2020上的Zoom集会上也发生了同样的事情。

此外，NeurIPS 2020的提交量是ICML的两倍，纵然这两个都是顶级ML集会。为什么？为什么“神经”这个名字如此受赞誉？

此外，Bengio，Hinton和LeCun确实是深度学习的先驱，但称他们为AI的“教父”是疯狂的，险些到达了“崇敬”的水平。

第四，Yann LeCun最近被喷子骂退推特的事情反映了机械学习社区的不理性。Lecun谈论偏见和公正话题的方式其实已经很温和了。可是，他收到了种种辱骂和品评，远超预期。挣脱LeCun并让人们缄默沉静不会解决任何问题。

第五，机械学习和一般的盘算机科学都存在庞大的多样性问题。在我们的CS系中，只有30％的本科生和15％的教授是女性。而在博士学位或博士后休育儿假通常意味着学术生涯的竣事，性别平等应该被重视，可是，这种行为最近经常被滥用，以使某些人免受品评。

淘汰关于种族和性此外科学讨论中的每一个负面评论都市缔造一个不友好的情况。人们变得畏惧畏惧被称为种族主义者或性别歧视，这反过来加剧了多样性问题。

第六，道德和伦理特别武断。美国海内政治主导着所有正常讨论。险些没有任何有意义的机械学习研究将非洲这个凌驾10亿人口的大洲席卷进来（一些Indaba研讨会除外）。

第七，有一种刻板的“不被公布就会扑灭”的心态。如果您每年不公布5篇以上的NeurIPS / ICML论文，就是个不严于律己的人。研究小组太大了，以至于PI甚至都不知道每个博士生的名字。某些人每年向NeurIPS提交50篇以上的论文。撰写论文的唯一目的已经酿成在您的简历中再增加一张NeurIPS论文。质量是次要的；通过同行评议阶段已经成为主要目的。

最后，正常讨论酿成人身攻击。Schmidhuber称Hinton为小偷，Gebru称LeCun为白人至上主义者，Anandkumar称Marcus为性别主义者，每小我私家都受到言论攻击，又似乎谁都没有赢，对学术研究效果没有任何改善。

连爱因斯坦（Albert Einstein）自己都可以阻挡量子力学理论。

我们能不能停止妖魔化那些差别意我们确切看法的人吗？

而且允许我们不想到场就不用再去到场。

我们因为人们的意见而缄默沉静的那一刻，是科学和社会进步消亡的那一刻。

让一切变得正常起来吧！

网友热评：重新思考是否进入相关行业

帖子公布后，在reddit迅速引发了讨论，有网友谢谢这篇文章让自己重新开始思考ML硕士课程申请。

“这个民风不是一下子就能改掉的，如果大家一起努力的话，这个社区的民风很快就能恢复最初的容貌。”

也有人称，机械学习的研究简直变得越来越功利了。

“不是来自谷歌和Deepmind的文章不值得一读。这个现象真的很严重，在台甫鼎鼎的机构眼前挤满了人，在不知名的公司海报眼前门可罗雀，研究什么时候变得如此功利了？”

另有人称，对这样的品评也应该审慎看待。表彰与品评的声音一直都存在，并不是比谁的嗓门大就有理，而是谁真正说的出让人心服口服的原理，就服谁。

“这些事或许很常见，但仍然需要品评这些差别的意见。”