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但开源组织究竟如何运作?在其中工作又如何建立信任和话语权?之前还没有人能完整分享。 全文要点: 在内容上,我尽量不涉及专业但又不失专业,希望让更多拥有不同背景的读者都能够读完全文,对中国AI技术开放和国际化上有些不同的认识。 技术咨委会(Technical Advisory Council)是LFAI技术策最重要的组成部分,其成员主要来自于各个公司的一线技术人员,用于把控开源项目的技术质量。 成功毕业的开源项目会获得Linux基金会资源和社区上的全力支持,每年也会获得LFAI基金会的现金资助。 因此对于非盈利组织的运营方式、国际化团队的领导和文化互信上我都有较为清晰的理解和实践经验。 2.2 建立伙伴 2.2.1 与华为合办上海LFAI开发者沙龙 有人可能会问,你不是做开源社区么,怎么讲着讲着感觉做成会议接待服务了?真正做开源社区就是这样,不是每天站在聚光灯下讲话宣布个某某软件开源就是做社区了,开源不是开发布会,不是做个单方面的PR就完事了。 无论线上线下,只有对解决Issue抱有耐心,才能做好开源的社区化。如果开源作者想的全是如何在闪光灯下搞个大新闻,那就如同把项目放在Github上后不再去维护一样,这一定不会是个成功的项目。 此次IBM加入LFAI也带来了它在AI伦理上的几个重要开源成果:AI Explainability 360, AI Fairness 360和Adversarial Robustness Toolkit,这将完善基金会在可信任及社会责任AI上的技术光谱。 这么一个简单的请求,很容易被遗忘在每天的繁忙工作中。但其实短短的一两句话几分钟的时间,为国际友商帮个小忙,可以展现出我们在基金会中开放友好的形象和外交技巧。 借助国际开源平台、内外会议、民间meetup等实现技术人对技术人的游说,从技术文化层面建立互信。公司之间相互利益固然重要,但对于一个技术公司,技术文化上的互信是合作的基调,毕竟具体做事情的是个人。 实际上,对社会科学正确的理解往往比解决那些所谓的AI挑战性问题更为重要。 实际上,这种构建假新闻(disinformation)、假评论(trolling)的AI一旦被广泛使用是会对社会的信任感造成潜在危害的。 有人可能会说,你可别在这给我扣大帽子了,我在EMNLP发个学术论文怎么就扯到社会责任感上了呢? 在2019年1月4日,腾讯研究院参加了由Elon Musk资助的未来生命研究所(Future of Life Institute,FLI),在波多黎各(Puerto Rico)组织举办为期两天半的“向善的通用人工智能2019(Beneficial AGI 2019)”国际研讨会。 抱着尝试的心态,我顺着一篇公众号文章联系到了腾讯研究院的高级研究员Jeff,和他表达了Trusted AI子委会的理念和目标,希望邀请他参与到LFAI的日常中来,用他的专业知识来扩大中国企业在科技社会责任感上的国际影响力。 最后,也是人性使然:那些去冒险去开拓新领域的工作就是会比平平淡淡的维护工作要刺激的多。谁不喜欢站在风口上,谁不喜欢追求刺激和新鲜呢? AI研发领域已经不在是2013年以前的”从0到1”硬核创新和”从1到N”的应用创新并驾齐驱。在深度学习时代,越来越多的人转而投入到”从1到N”的应用创新上。他们会优化已有的算法和模型,在更好的知识融合,更广的应用领域、更多的服务受众、更快的部署速度上下功夫。而”从0到1”的硬核创新圈会变得非常小众。预训练模型的出现重新定义了AI研发的供应链。传统的机器学习下那种一两个团队全栈负责AI训练部署分发等以整条供应链的情景将会越来越少。大家更多的从供应链上游得到已预训练好的模型,然后去做预测时态下的工程优化。真正负责从零开始训练模型的人,会越来越少,哪怕是在大公司。一是训练成本的高速增加,二是我们也确实没必要那么多模型:通用的知识(比如语言中的语法、比如视觉中的颜色、反光、文理)一旦模型被掌握,往往是可以跨领域复用的。虽然计算架构层(CPU/GPU/TPU/NPU/FPGA)和框架层(Tensorflow/Pytorch)要么门槛高,要么已经是红海。但是面向客户面向应用的深度学习市场上仍然是一片蓝海,还有很多垂直领域的机会等着我们去挖掘。
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