观点 | 千名学者抵制Nature机器学习子刊:付费期刊为何不是AI研究的未来

选自卫报

作者:Neil Lawrence

机器之心编译

参与:张倩

近两个月来,众多人工智能学者与工业界人士签署了一份声明,声称自己将不会向 Nature 新期刊《Nature Machine Intelligence》提交论文、提供评审或参与编辑工作(参见:抵制 Nature 机器智能期刊,维护学界开放:百名学者签署联合声明)。随着事件的发展,越来越多的学者参与其中,并发表了自己的观点。

崭露头角的作者在出版作品时面临一个雷区。他们要花 3000 美元,才能让任何想读他们作品的人都能读到,也可以选择让读者付费给出版商。通常是图书馆通过昂贵的年度订阅来支付这笔费用。这不是很多想成为小说家的人的意愿,而是学术出版的问题。

200 多年前,西西里巴勒莫的天文学家 Giuseppe Piazzi 发现了一颗矮行星。对于他来说,出版意味着给他的朋友 Franz von Zach 写信。von Zach 每月都会整理、发布欧洲各地天文学家的来信。这些人没有互联网:他们从若干卷名为 Monatliche Correspondenz 的皮制信件中发现最新成果。传播研究报告所花的时间本身存在一定的问题:到 Piazzi 的数据发表时,地球已经在阳光下消失了。

哥廷根一名 23 岁的读者高斯改变了这种状况。他利用开普勒行星运动定律计算出了我们今天所知的谷神星的位置,他后来成为德国最伟大的数学家。高斯和 Piazzi 自由分享他们的学习成果,但他们承担了 von Zach 的工作所需花费。这是封闭访问发布模式。

在我自己的机器学习领域,作为高斯开创性研究的学术继承者,现代数据不再局限于行星观测,还包括医学图像、口头语言、网络文档等。利用数据实现的是医疗诊断、推荐系统以及无人驾驶汽车能否看到停车标志。机器学习是当前人工智能革命的基础。

支付能力不再对参与能力起决定性作用

机器学习是一个年轻且对技术敏感的领域。它没有其他领域的历史传统,该领域的学者也认为没有必要采用封闭式出版模式。社区内部自行创建、整理并审阅社区内所进行的研究。我们利用互联网创建了新的期刊,免费提供给作者。订阅和精装书籍的时代似乎已经过去了。

公众已经缴纳了税款资助我们研究,为什么还要再次付费才能阅读成果?资金较少的大学的同行也从中受益。乌干达坎帕拉的马凯雷雷大学(Makerere University)与哈佛或麻省理工学院一样,都有机会进行前沿的机器学习研究。支付能力不再对参与能力起决定性作用。

机器学习已经证明,没有商业出版商的参与,学术领域不仅可以生存,而且可以繁荣发展。但这并没有阻止传统出版商进入市场。我们的成功引起了他们的注意。最近,Springer Nature 出版集团发布了一份名为《Nature Machine Intelligence》的新期刊。该出版商现有 53 种名字中带有「Nature」字样的期刊。

我们应该担心吗?当前已经有了一个分享观点的开放模式,为什么作者和读者还要投向营利性订阅期刊?那是因为学术出版商手里还有一张牌:他们的品牌。学术研究的多样性和数量意味着一个领域的研究人员很难对另一个领域的研究进行评价。有时杂志的品牌会被看做质量的保证。当学者们寻求晋升时,在「知名期刊」上发表论文可能会有很大帮助。Nature 是学术出版界的劳力士。但与劳力士不同的是,劳力士的员工负责手表的创新,Nature 的内容则要靠学术界提供。我们是制表商,他们只是经销商。

抵制 Nature 期刊声明的签署页,目前已有超过 3000 人签名

很多计算机科学研究社区的人员都将 Nature 品牌视为学术质量糟糕的代名词。我们抵制盈利性出版物入侵自己的领域。因此,在本文发稿时已有超过 3000 名研究者——其中包括很多人工智能学术和工业领域里的著名人士——签署了一份声明,表示自己不会提交、审阅或参与这一新期刊的编辑工作。我们认为向作者收费类型的刊物不在机器学习研究的未来之中。

原文发布于微信公众号 - 机器之心(almosthuman2014)

原文发表时间:2018-05-31

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏新智元

10张图看AI趋势:到2025年全球AI企业营收增幅53%

新智元编译 来源:forbes.com 编译:马文 【新智元导读】要求AI技能的工作岗位增长了4.5倍、AI创业公司的数量增加了14倍……本文,我们精选...

28860
来自专栏华章科技

剑桥大学:156页PPT全景展示AI过去的12个月(附下载)

导读:剑桥大学Nathan Benaich 与Ian Hogarth 博士共同发布关于人工智能最近12个月进展的报告,其中包含对新技术,人才流动,工业界动向,各...

14620
来自专栏机器之心

谷歌云变天:Diane Greene离职

明年一月,Diane Greene 将卸任谷歌云 CEO,由甲骨文前高管 Thomas Kurian 接棒。后者将在 11 月 26 日加入谷歌,并在明年一月接...

8610
来自专栏机器学习算法与Python学习

谷歌云告别三女侠时代!继李飞飞李佳之后,Diane Greene 宣布离职

继李飞飞、李佳之后,谷歌云又一位女性高管即将离职。现任CEO Diane Greene将由甲骨文前高管Thomas Kurian取代。

8530
来自专栏新智元

【争议】外媒质疑中国人脸识别定罪犯,三项研究看人脸识别技术漏洞

【新智元导读】英国《金融时报》昨天发表题为《中国利用人工智能预测犯罪》的报道,对中国使用人脸识别预测罪犯提出质疑,认为这样有可能造成误判。人脸识别在中国的火热应...

572110
来自专栏专知

人工智能的算法黑箱与数据正义

【导读】许可:人工智能的算法依赖于大数据,而大数据并非中立。它们从真实社会中抽取,必然带有社会固有的不平等、排斥性和歧视的痕迹。 ? 一个月前,《终极算法》作者...

42960
来自专栏量子位

Google是否投资你,得看AI支持不支持

GV,全称Google Ventures,Alphabet旗下风险投资资金,2009年正式成立,是首批聘用工程师的VC机构,原先主要为了配合Google战略协同...

14430
来自专栏专知

剑桥大学:156页PPT全景展示AI过去的12个月

【导读】剑桥大学Nathan Benaich 与Ian Hogarth 博士共同发布关于人工智能最近12个月进展的报告,其中包含对新技术,人才流动,工业界动向,...

14870
来自专栏量子位

Google无人车之父Thrun最新演讲:AI将让人类更富创造力

李根 假装发自 南山南 量子位 报道 | 公众号 QbitAI ? △ Sebastian Thrun 塞巴斯蒂安·特龙(Sebastian Thrun)有很...

28280
来自专栏大数据文摘

业界|比尔盖茨推荐,三个数据中的世界动向

近几年来,我们发现只需要在网上快速搜索一下,便可轻松获取全球发展的重要统计数据。由于现在获取信息如此便捷,许多人认为记住这些数据没有任何意义。他们会说,“需要的...

9100

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券