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那么在LFAI基金会的200多天里,我都做了哪些工作?开源基金会的日常运作是怎么样的?我从中学到了什么?在这篇文章里我会向大家一一介绍。 值得一提的是,来自于腾讯研究院的高级研究员Jeff和来自IBM的Jim Spohrer和Animesh Singh共同在此担任AI伦理子委会中担任联合主席。 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。 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。 这些看似简单琐碎的小事,能够坚持做到却并不容易。在接管LFAI的工作后,我发现腾讯在技术咨委会(TAC)和业务拓展子委会(Outreach)中的代表席位都是空缺,于是我便把这两个职位也都接了下来,积极参与到他们的日常讨论中。 有人可能会问,知道这些形式主义的东西有什么用呢?反正我又不是会议主席。 信任和友谊是所有合作的基石。而建立友谊最有效的方式就是一起去做事情。 也有人会说,你费了那么大劲儿,联合腾讯华为两家的资源力量,最后只搞了个100人的小会,还有什么可在这说的呢。 从Deep Blue深蓝到Jeopardy智力抢答,IBM在人工智能方向上的贡献和成就是大家有目共睹的。 在今年4、5月时,中美贸易战紧张,美国科技公司接连服从出口管制,再加上Github又封掉了几个账号,一时间国内开源技术社区也弄得风声鹤唳。很多技术人员担心平时依赖的开放平台是否有朝一日不可用,是不是需要在国内重造一批轮子。 具体如何做呢? 对于一些刚入行的工程师来说,做Lobby的意义短时间内不好理解。毕竟从”talk is cheap, show me the code”的不talk,到勇于”talk openly”需要一定的时间和经验积累。技术游说让我们能跳出日常的二进制思维,一方面布道技术影响力,另一方面也在国际舞台上展示中国企业的开放友好姿态。 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。 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? 主持人大笑,而在场的很多欧洲朋友会后对我的这个比方赞不绝口。我想传达的意思,不是说我们中国没有重视数据隐私和AI伦理问题,而是每个国家发展AI的方法不同,“打开方式”不同,本无孰优孰劣,而道德问题是各个社会各个国家所面临的共同问题,迟早需要去解决。 我不去改模型原始代码,我把你的代码包装一下,提供更丰富易用的API接口;我完全重写了代码,我觉得我写的比原始代码要更好。无论你采用哪种方式,当你想做大一统的开源模型框架时,就会遇到的可持续性开发的问题(sustainable development)。 AI模型更新的速度越来越快,每天都有新的模型刷榜。无论是机构开发者还是个人开发者(其实两者都一样,我还是前面的话,真正落实做事的是个人),你几杯咖啡下去熬个通宵能覆盖住几个新的模型,可是你能一直跟上今天AI模型的迭代速度么?你帽子扭到后面一咬牙说我跟得上,那么这些AI模型的底层依赖关系呢?他们背后需要的Tensorflow/Pytorch/cuda/驱动版本呢,这些你也需要在你的开源项目中进行版本管理么? 回过头看来近十年来AI的发展,下面三个观点是我想和大家分享的,尤其是对那些有热情参与建设AI开源社区的开发者: 无论你是哪种人,正是因为你相信了开源,开源才有了意义。
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