曉查 發(fā)自 凹非寺
量子位 報道 | 公眾號 QbitAI
AI論文，到底該不該強(qiáng)制開源代碼？
NeurIPS 2020官方近日發(fā)布了一份開源指南。從2019開始，NeurIPS就“強(qiáng)烈建議”提交論文代碼，不過仍非強(qiáng)制。
但無論如何，官方傳達(dá)出了一種信號：AI學(xué)術(shù)頂會開源代碼已是行業(yè)趨勢。
NeurIPS此舉也引發(fā)了一場“年經(jīng)”式的討論：如果將來學(xué)術(shù)會議要求必須開源，投稿人應(yīng)該拒絕嗎？
而讓人始料未及的是，不少網(wǎng)友認(rèn)為：不開源，我有理。
反對一：代碼并沒有那么重要
首先，開源代碼的目的是什么？是為了讓其他研究者可以復(fù)現(xiàn)結(jié)果。
如果一篇論文包含足夠多的細(xì)節(jié)，那么別人就可以根據(jù)其中的公式自己寫出代碼，對于這類論文，可以不公開代碼。不過前提必須是提供足夠多的細(xì)節(jié)。
比如谷歌的AlphaGo就沒有開源代碼，但是沒有人懷疑它的正確性，事實上也有很多人根據(jù)谷歌論文復(fù)現(xiàn)了AlphaGo。
而且作者本人的代碼可能會出現(xiàn)錯誤，不開源的一個好處就是讓其他研究者獨立復(fù)現(xiàn)。
萬一作者在代碼里挖了個不明顯的“坑”，其他人也可以規(guī)避，防止被帶到溝里。
另外，也不要高估代碼的價值，經(jīng)典論文可以幾十年長盛不衰，但是代碼很可能十年后就難以運行了。
當(dāng)然，還有一種觀點就是，對于AI來說，數(shù)據(jù)集更重要。沒有數(shù)據(jù)的代碼是沒有價值的，而很多數(shù)據(jù)集沒法開放，這意味著你即使拿到代碼，也無法復(fù)現(xiàn)SOTA結(jié)果。
反對二：要為作者考慮
不開源同時也是為了照顧作者的種種特殊情況。
比如一些研究者是從事純理論的研究。有一個網(wǎng)友就說，他甚至都不知道怎么構(gòu)建Docker容器，雖然發(fā)表了多篇論文都在GitHub上開源了代碼，但它從來不維護(hù)。
所以，論文是否開源應(yīng)該根據(jù)代碼對于文章的重要性而定，不該一刀切。
還有一些商業(yè)公司的研究者，他們在寫論文的時候用到了公司內(nèi)部專有軟件庫，如果強(qiáng)制開源，他們必須從頭再寫一遍代碼，費時費力，對這些人也是不公平的。
還有一些作者，本身并不是不想開源，而是希望能夠?qū)⒊晒Ｗo(hù)一段時間，在論文發(fā)布幾個月后再開源代碼，這對于從事醫(yī)療、法律領(lǐng)域的學(xué)者很重要。
綜上所述，反方網(wǎng)友認(rèn)為，強(qiáng)制開源過于極端，應(yīng)該對論文開源持鼓勵態(tài)度，而不是強(qiáng)制。
支持開源：不開源怎能讓人信服
首先是一名從事石油行業(yè)的網(wǎng)友說，他們行業(yè)的數(shù)據(jù)都是商業(yè)機(jī)密，所以不會發(fā)布任何數(shù)據(jù)和代碼，甚至?xí)谖恼轮衼G掉一些公式來隱藏成果，還聲稱98%的正確率。結(jié)果怎能讓人信服。
他認(rèn)為不公開數(shù)據(jù)和代碼，就像把一篇論文中所有的關(guān)鍵要素都刪了，這樣的研究即使發(fā)表出來也毫無價值。
還有一些人認(rèn)為，強(qiáng)制開源會改變其他行業(yè)對機(jī)器學(xué)習(xí)的偏見。
很多其他學(xué)科的人都把機(jī)器學(xué)習(xí)看成偽科學(xué)，這是為什么？因為AI領(lǐng)域的論文發(fā)布過程非常不成熟。
科學(xué)方法的關(guān)鍵是一致性和可重復(fù)性。追逐單一的指標(biāo)，每個人都對SOTA著迷，這是一個巨大的問題。
而開源是解決此問題的一種方法。
去年，AI知名女學(xué)者Anima Anandkumar曾在個人博客里公開喊話，強(qiáng)烈反對發(fā)論文卻不給代碼的行為，呼吁學(xué)術(shù)會議強(qiáng)制要求投稿同時必須公開代碼。
她認(rèn)為不開源代碼不利于評審論文，不利于對論文造假的追責(zé)，更不利于行業(yè)開放競爭。
你覺得公開的學(xué)術(shù)論文也應(yīng)該公開代碼么？
參考鏈接：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/fzss9t/d_if_a_paper_or_project_doesnt_publicly_release/
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/fzp8bu/d_official_neurips_2020_guidelines_for_making/
— 完 —
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