作者 青暮

　　編輯 蔣寶尚

　　經歷了長達兩周的「罵戰」，Yann LeCun 不知是感覺失望還是心累，于今日宣布，將退出推特，不會再在該平臺上發表言論。

　　Yann LeCun 在推特上的最后發聲：

請社交網絡上的所有人不要再互相攻擊了，特別是對 Timnit Gebru 的攻擊，以及對于我之前言論的攻擊。無論是口頭還是任何其他方式的沖突，都只會得到傷害和相反的結果。我反對一切形式的歧視。這將是我在推特上最后一篇帖子。

　　這場爭議起源于提出 PULSE 這一模型的論文，有人用作者在論文中開源的代碼進行了模型推理：用奧巴馬的打碼圖像進行了試驗，結果發現奧巴馬被還原成了白人。

論文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.03808.pdf

　　由于 PULSE 建立在 StyleGAN 的基礎上，而 StyleGAN 所用的數據集是 FFHQ，這個數據集里包含了 90% 以上的白人人臉。PULSE 的特點在于，可以將多個不同但相似的人臉圖像聚合為同一個低分辨率圖像。

　　許多算法都試圖從低分辨率恢復高分辨率圖像，這可能是錯誤的方法，原始圖像實際上是信息稀疏的。因此，奧巴馬的打碼圖像還原后也不一定是奧巴馬，我們會堅持認為那張圖像的原型必然是奧巴馬，也是由于記憶先驗導致的偏見。PULSE 提供的不是錯誤的答案，也不是故意的，但提供了有偏見的答案。

　　針對這張圖，Yann LeCun 在推特上發表了這么一句話：“當數據有偏見時，機器學習系統就變得有偏見。這個人臉上采樣系統讓每個人看起來都像白人，因為網絡是在 FlickFaceHQ 數據集上預訓練的，而這個數據集主要包含白人圖像。”

　　這為 LeCun 招來了不少的批評，很多專家認為 LeCun 在提出狹隘甚至錯誤的觀點誤導人們，并紛紛提出了自己的質疑。LeCun 對這些質疑一一回應，但仍得不到理解。

　　一開始爭論的焦點在于：AI 產生偏見的原因是否只是數據集導致？算法本身的缺陷能不能成為原因？盡管 LeCun 后來在一系列的推文中一條一條地解釋自己的觀點，指出自己同意各位專家的質疑，只是自己的論點建立在特定的條件下，數據確實不是 AI 偏見的唯一來源。

　　然而，由于與 LeCun 辯論的專家中有一位是斯坦福 AI Lab 成員、Google AI 黑人女性科學家 Timnit Gebru（非洲裔美國人），“黑人”和“女性”這兩個敏感詞不知為何成為了眾人借題發揮攻擊 LeCun 的工具。

　　爭論中走向了真正的“偏見”

　　作為 AI 的公平性、問責制和透明性的領先研究者，Timnit Gebru 首先在推文中對 LeCun 的言論表示「失望」，并指出機器學習系統中的偏見僅來自數據的觀點是不正確的。她還建議 Yann LeCun 查看她之前做過的課程，因為她才是專家。

　　Yann LeCun 后來在 Timnit Gebru 的推特評論區連寫 17 條回復：表示自己同意她的觀點。

　　Timnit Gebru 對此的回應卻是：我出于自己的理智不再與您交流，因為這不值得我花費時間。

　　Yann LeCun 回應：我很遺憾您不愿意討論實質內容。我曾希望從這種交流中學到一些東西。FB 中有幾個小組完全專注于 ML / AI 的公平性，偏見和社會影響。

　　有人批評 Yann LeCun，并稱其向 Timnit Gebru 講授她的專業知識，居高臨下，并涉及言論霸凌。

　　另外還有人說，Yann LeCun 給該領域的專家提供了推文教程，沒有問任何問題，沒有進行真正的討論，沒有尊重她的專家地位，也沒有要求澄清她的任何觀點，還要求她控制情緒，那么又希望她如何參與？其中還有人特別強調了 Timnit Gebru 的黑人女性身份，暗示 Yann LeCun 存在歧視行為。甚至還有人直接批評 Yann LeCun 在進行對女性的“直男”說教。

　　也有很多人在為 Yann LeCun 辯護，表示他的行為是理性、冷靜和有耐心的，并且也稱得上是 AI 偏見方面的專家，他不應該為自己沒做錯的事情道歉。

　　Yann LeCun 后來在推文中向 Timnit Gebru 表示贊賞她在 AI 道德、公平方面的工作，并對自己的交流方式道歉，希望她能和 Facebook AI 的研究員一起交流如何一起和偏見作斗爭。

　　不過事情并非如此簡單，Yann LeCun 又因為另一個言論被卷進了漩渦。當有人說，機器學習研究者應該在選擇數據的時候更加小心，Yann LeCun 回應道，這主要是機器學習工程師而不是研究者的責任。人們又開始批評 Yann LeCun 在推卸責任，忽視學術研究對 AI 偏見的影響力。人們也提醒 Yann LeCun，作為領域的領軍人物，發表言論應該更加小心。其他人則指出，研究人員在一定程度上必須使用有缺陷的數據集來取得進步。

　　盡管在這次漫長的爭論中，還是有很多人為 Yann LeCun 辯護。但或許，對于 Yann LeCun 來說，這種爭論早就脫離了正軌，不應該出現，這本身就是一種失敗，是將社交網絡應用于 AI 社區交流的失敗。由于自己話語的分量，當其中涉及了敏感話題，無論怎么辯解，都會陷入矛盾的中心被圍觀，最后卻得不到有意義的結果。一向直言不諱的 Yann LeCun，這次也心累了。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的图灵奖得主Yann LeCun“认输”离开推特，AI社区上演杠精文化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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