谷歌AI新研究让你抛掉键鼠操控屏幕

　Gebru 回应：跟学术无关，是利益冲突

　　对于 Gebru 的离开，皮采首先表达了深切的惋惜，其次表明公司将会对此事进行重新审查，同时也会反思并审查公司的制度，注意这里提到了「领导问责制」，这个下文我们还会提到。

　　然而，对于皮采提到的这些试图缓和局势的「降级策略」，Gebru 并不买账。

　　在接受 Veturebeat 专访时，她表示，皮采的道歉信只不过是为了缓和大家强烈的反应，认为这是不得已的「策略」，她对道歉的内容没有信心，并不抱什么希望。

　　作为少数族裔群体代表，Gebru 一直鼓励黑人女性能够有更多的机会进入人工智能领域。

　　毕竟成为「规则制定者」才能有更多「话语权」。而不是做什么都遭遇「习惯性忽略」。

　　提到论文，她表示，对论文严格把关没有问题，问题是没有任何讨论就论文「毙掉」，那就太不尊重人了。

　　而且，论文没有达到发表标准而被拒，在 Gebru 看来只是这次解雇事件的一部分，更多的是利益冲突，「无关学术研究」。

　　「所有这些研究会议都是行业资助的，那么现在什么是计算机科学研究呢？就好像你有军队，有公司。我们还有其他选择吗？有时候就像国家卫生研究院（NIH）一样，只是需要一些与军方或企业利益无关的东西来资助研究，因为本质上存在利益冲突。我并不是说公司不应该进行研究。这是应该的，但是当你看到现在发生在我身上的事情时，尤其是（论文）审查制度，你就会看到他们在这些会议上的影响力.....」

　　信息量太大！

　　这样「内涵」学术会议的论文审查制度，期待一波接下来的回应和讨论。

　　领导问责制度

　　皮采邮件原文提到了「要重新审视我们所有的制度」，包括「领导问责制度」。

　　对此，Gebru 认为谷歌领导对于创建一个包容少数族裔的工作环境缺乏责任意识，甚至同一记者的看法，认为高管的薪酬应与是否创建多元化工作环境挂钩。

　　一个有趣的现象是，皮采在邮件措辞是「离开」，而 Gebru 本人则坚持是「被迫离职」。

　　这样看来，解雇风波越来越有料。坐等下一波回应。
 

Dimensions 数据库排名

　　不过，对规模更大的 Dimensions 数据库的分析结果显示，AI 领先机构大为不同——中国研究机构以数量最多的 AI 相关论文及会议论文主导了前十强机构。

　　其中，清华大学位居第一，中国科学院大学第二，上海交通大学第三，北京航空航天大学第四，浙江大学第五，哈尔滨工业大学第六，电子科技大学第八。

　　Dimensions 数据库中的前 50 个排名

　　排名研究机构国家 2015–2019
出版数量 1 清华大学中国 11867 2 中国科学院大学中国 8835 3 上海交通大学中国 8796 4 北京航空航天大学中国 8605 5 浙江大学中国 8337 6 哈尔滨工业大学中国 8315 7 南洋理工大学新加坡 6985 8 电子科技大学中国 6954 9 斯坦福大学美国 6609 10 麻省理工学院美国 6314 11 东南大学中国 6180 12 东京大学日本 6058 13 华中科技大学中国 6048 14 伦敦大学学院英国 5988 15 武汉大学中国 5797 16 北京理工大学中国 5641 17 北京大学中国 5612 18 哈佛大学美国 5553 19 密歇根大学美国 5464 20 西安交通大学中国 5364 21 国防科技大学中国 5361 22 西安电子科技大学中国 5277 23 新加坡国立大学新加坡 5269 24 西北工业大学中国 5261 25 多伦多大学加拿大 5205 26 卡耐基梅隆大学美国 5192 27 佐治亚理工学院美国 5123 28 北京邮电大学中国 5010 29 牛津大学英国 4951 30 伦敦帝国理工学院因果 4915 31 天津大学中国 4914 32 安那大学印度 4838 33 加州大学伯克利分校美国 4754 34 慕尼黑大学德国 4551 35 东北大学中国 4436 36 剑桥大学英国 4423 37 中国科技大学中国 4368 38 华盛顿大学美国 4359 39 伊利诺伊大学香槟分校美国 4282 40 华南理工大学中国 4239 41 加州大学洛杉矶分校美国 4179 42 苏黎世联邦理工学院瑞士 4152 43 大连理工大学中国 4143 44 同济大学中国 4112 45 加州大学圣迭戈分校美国 4083 46 新南威尔士大学澳大利亚 4080 47 中山大学中国 4058 48 南加州大学美国 4050 49 约翰斯·霍普金斯大学美国 4014 50 悉尼大学澳大利亚 3860

　　中国整体在 Dimensions 数据库中的 AI 研究产出也领先于其他所有国家。

　　不过，牛津大学人类未来研究所研究中国 AI 战略的 Jeffrey Ding 博士表示，出版物数量并非问题的全部。《AI 指数报告》统计发现，2019 年来自中国的论文被引用量比世界平均水平低约 20%，而来自美国的论文被引用量比世界平均水平高约 40%。

　　该报告使用引文数量来衡量人工智能论文的质量。“仅仅是大量的、没有持久影响的原始论文并不是真正有用的，跟上技术前沿更重要。”Ding 说。

　　不断上升的热度

　　根据对 Dimensions 数据库跟踪的期刊出版物和会议论文的分析，全球 AI 研究的产出从 2000 年的 52000 多上升到 2019 年的约 40.3 万，增幅超过 600%。AI 现在是北美计算机科学博士生中最受欢迎的专业，它将继续其陡峭的上升轨迹。

　　考虑到 AI 技术的潜在好处，各国正在加大投资。斯坦福 AI 研究所发布的《2019 年人工智能指数报告》显示，2019 年全球对人工智能的私人投资超过 700 亿美元。

　　其中，美国、中国和欧洲所占份额最大。此外，以色列、新加坡和冰岛的人均投资都很高。

　　据市场研究公司 IDC 预测，到 2020 年，AI 市场的全球收入将达到 1565 亿美元，比 2019 年增长 12.3%。尽管由于新冠大流行的影响，2020 年的增长速度低于往年，但 IDC 预计，2024 年全球收入将超过 3000 亿美元。

　　自然指数

　　自然指数通过追踪机构和国家发表在 82 种高质量自然科学期刊上的科研论文，呈现全球高质量科研产出及合作的情况。该指数主要采用论文数和份额两种科研产出计算方法：

　　·论文数（Count），即“论文计数 （article count/AC）”，是指一篇文章不论有一个还是多个作者，每位作者所在的国家/地区或机构都获得 1 分。这就是说一篇论文能为多个国家/地区或机构带来一个分值。

　　·贡献份额（Share），即“分数式计量（fractional count/FC）”，旨在体现每位论文作者的相对贡献。一篇文章总分值为1，每位作者被认为对论文有相同的贡献，分值在所有作者中平均分配。例如，一篇论文有十个作者，则每位作者的得分为 0.1。

（编辑：新余站长网）

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