晓查 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
AI论文，到底该不该强制开源代码？
NeurIPS 2020官方近日发布了一份开源指南。从2019开始，NeurIPS就“强烈建议”提交论文代码，不过仍非强制。
但无论如何，官方传达出了一种信号：AI学术顶会开源代码已是行业趋势。Z ; c % y j @ I
NeurIPS此举也引发了一场“年经”式的讨论： a | z z (如果将来学术会议要求必须开源，投稿人应该拒绝吗？
而让人始料未及的是，不少网友认为：不开源，我有理。
反对一：代码并没有那么重要
首先，开源代码的目的是什么？是为了让其他研究者可以复现结果。
如果一篇论文q c x Q m $ 7 - L包含足够多的细节，那么别人就可以根据其中的公式自己写出代码，对于这类论文，可以不公开代码。不过前提必须是提供足够多的细节。
比如谷歌的E 4 ] B J AlphaGo就没有开源代码，但是没有人怀疑它的正确性，事实上也有很多人根据谷歌论c x C j文复现了AlphaGo。
而且作者本人的代码可能会出现错误，不开源的一个好处就是让其他研究者独立复现。
万一作者在代码里挖了个不明显的“坑”，其他人也可以规避，防止被带到沟里。D T d = M p ?
另外，也不要高估代码的价值，经典论文可以几十年长盛不衰，但是代码很可能十年后就难以运行了。
当然，还有一种观点就是，对于A~ * C `I来说，数据集更重要。没有数据的代码是没有价值的，而很多数据集没法开放，o f =这意味着你即使拿到代码，也无法复现SOTA结果。
反对二：要为作者考虑
不开源同时也是为了照顾作者的种种特殊情况。I = ^ R l q P
比如一些研究者是从事纯理论的研究。有一个网z k _ 0 z b友就说，他甚至都不知道怎么构建Docker容器，虽然发表了多篇论文都在` s v .GitHub上开源了代码，但它从来不维护。
所! c v $以，论文是否开源应该根据代码对于文章的重要性而定，不该一刀切。
还有一些商业K q :公司的研究者，他们在写论文的时候用到了公司内部专有软件库，如果强制开源，他们必须从头再写一遍代码，费时费力，对这些人也是不公平的。
还有一些作者，本身并不是不想开源，而是希望能够将成果保护一段时间，在论文发布几个月后再开源代码，这对于从事医疗、法律领域的学者很重要。
综上所述，反方网友认为，强制开源过于极端，应该对论文开源持鼓励态度，而不是强制。
支持开源：不开源怎能让人信服
首先是一名从事石油行业的网友说，他们行业的O , U A q q Q数据都是商业机密，所以不会发布任何数s | ~据和代码，甚至会在文章中丢掉一些公式来隐藏成果，还声称98%的正确率。结果怎能让人信服。
他认为不公开数据和代码，就像把一篇论文中所有的关键要素都删了，这样的研究即使发表出来也毫无价值。
还有一些人认X 6 z , Y为，强制开源会改变其他行业对机器学习的偏见。
很多其他学科的人都把机器学习看成伪科学，这是为什么？因为AI领域的论文发布过程非常不成熟。
科D 7 ( J %学方法的关键是一致性和可重复性。追逐单一的指标，每个人都对SOTA着迷，这是一个巨大的问题。
而开源是解决此问题的一种方法。
去年，AI知名女学者Anima At e i z Fns | m : :andkumar曾在个人博客里公开喊话，强烈反对发论文却不给代码U u u e h h p { z的行为，呼吁学术会议强制要求投稿同时必须公开代码。
她认为不开源代+ h z 5 E c C码不利于评审论文，不利于对论文造假的追责，更不利于行业开放竞争。
你觉得公开的学术论文也应该公开代码么？
参考链接：
[D] If a paper or project doesn't publicly release its code, should it be an automatic reject?
byu/Seankala inMachineLearning
httJ ^ )ps://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/fzp8bu/d_official_neurips_2020_guidelines_for_making/
— 完 —
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