從吳恩達到LeCun，AI研究院到底需要哪種類型領軍人？

新智元報道

編輯：裴七 張乾

【新智元導讀】本周LeCun卸任FAIR負責人。Facebook公司發言人Ari Entin表示，LeCun的新職位反映了Facebook研究和產品武器的日益複雜化。互聯網公司人工智慧研究院到底應該選擇什麼樣的領導人成了一個值得思考的重要問題：學術界大神和工業界大咖，哪種人才更適合在科技企業的研究院擔任領導職位？

LeCun新職位，暗示FB研究和產品的複雜化

本周，Facebook發生了一件大事。LeCun卸任FAIR負責人，擔任Facebook首席AI科學家。領導層變更暗示了Facebook在人工智慧方向上的轉變。

華盛頓大學教授，人工智慧研究人員，《The Master Algorithm》一書的作者Pedro Domingos說：「Facebook是人工智慧領域的一個重要玩家。」

Facebook公司發言人Ari Entin表示，LeCun的新職位反映了Facebook研究和產品的日益複雜化。「實際情況是，AI比以往任何時候都更重要，」Entin說。 「我們的團隊正在成長。我們比以往任何時候都更多地發布和開放源代碼，在Facebook上部署人工智慧的水平非常高。」

LeCun在Facebook上寫道，他的角色將集中在「科學領導，戰略和外部溝通，而非運營管理」。 人工智慧一直是Facebook獲得新用戶和保持人們參與的關鍵特性的基石，例如用於照片標記的面部識別系統，以及決定將新聞放在哪裡的演算法。

Facebook首席執行官馬克·扎克伯格親自招募了紐約大學教授LeCun，他以在深度學習方面的突破而聞名。 Facebook的早期人工智慧實驗室是有限的，但扎克伯格表達了雄心壯志。他在2015年說：「我們未來五到十年的目標之一，就是在人類的所有主要感官，即視覺，聽覺，語言和一般認知方面基本上要超過人類水平。」 人工智慧佔領了Facebook核心技術的一部分，包括人臉識別，翻譯，廣告投放，字幕視頻，指出不適當的內容，並推薦「你可能認識的人」。

吳恩達表示：「Yann已經在Facebook建立了一支世界級的團隊，並發表了大量的論文和產品，包括在自然語言處理和圖像識別方面的成就。」

但是，這項技術也是Facebook最具爭議性，最廣為人知的問題之一，包括如何處理錯誤信息、仇恨言論，以及歧視性廣告，以及操縱注意力和社交媒體上癮的問題。

但是有專家表示，Facebook的人工智慧團隊和其他科技巨頭一樣，面臨著研究團隊和產品之間的複雜關係。

Cloudera的研究副總裁、機器學習研究公司Fast Forward Labs的創始人Hilary Mason補充說，很少有公司像Facebook一樣，在如此巨大的體量下取得研究和成果之間的完美平衡。

Hilary Mason說，Facebook對AI人才仍然非常有吸引力，「數據科學類人才被數據所吸引，而Facebook擁有一些最有趣的數據。」

Facebook與亞馬遜和谷歌的DeepMind等科技巨頭競爭，為研究人員提供了一個在社交網路之外工作的機會，並探索了語音助手、健康、遊戲、無人機和其他領域的可能性。

2016年，LeCun在問答網站Quora上提出了自己的辯護，他認為Google和Facebook以及其他公司在「深度學習」和其他AI技術的部署方面可能「遙遙領先」，但他同時表示「Facebook更看重長遠目標，而且FAIR的確對公司產生了影響，這使我們很容易為我們的存在辯護。」

在Facebook上，Pesenti將領導LeCun的運營部門、FAIR和Facebook的應用機器學習部門，這些部門每月為全球20多億人建立和部署AI。

Pedro Domingos說，人工智慧是保持網站成功、參與和活著的關鍵。

「Facebook擁有這個驚人的業務，他們甚至不必為了內容而在網路上冒險。人們只是上傳他們的東西，然後用附加的廣告把它們還原出來，然後就能盈利。」 Domingos說，Facebook很棒，但是「機器學習必須回應。如果沒有反應，整個狀況將會變得更糟。」

AI研究院到底需要什麼樣的領導人？

最近Yann LeCun在Facebook人工智慧研究院的職位轉換以及內部組織結構的調整，引發了關於互聯網公司人工智慧研究院領導的人選問題的一些思考。

Etsy數據科學主管，前雅虎研究院高級研發經理洪亮劼在專欄博文中寫到，

"第一個方面那就是研究院需要怎麼樣的領導。這個問題看似很簡單，其實需要相當認真的思考。因為研究院需要負責招聘大量的博士層次的候選人。因此一個有聲望的、在學術圈有一定地位的人擔任研究院的領導勢必會對招聘起到很大的幫助作用。同時，因為對於具有博士文憑的研究人員的背景更加熟悉，有學術背景的領導往往更加能夠制定人性化的管理方案，讓這些博士覺得能夠放心工作（比如對於參加學術會議的鼓勵，比如對於發表論人的支持等等）。相反，如果這個領導只有工程背景或者是產品背景，即便是以前公司內部的高管，因為背景的差異，除了在招聘方面可能會遇到困難以外，在日常的管理上也可能無法往往都很難勝任研究院領軍人這個職務。

然而這方面的反面，則是從學術圈裡直接挖來一些知名教授，來領導研究院。這裡面有一些公司希望能夠通過教授名氣來吸引眼球的目的，而另一方面，也是希望知名教授能夠帶來招聘上的便利。不過，這樣的行為往往忽視了這些知名教授在學術圈的日常運作和公司運作的巨大區別。就算是知名教授，不少人也很難直接管理超過十個學生，而在大公司，特別是研究院這個級別的組織中，管理超過幾十人甚至上百人，並且有可能管理其他的中層領導，那麼絲毫沒有經驗的人往往沒法勝任這樣的複雜協作分工管理。同時，沒有公司經驗的教授也往往無法在很短時間內領會到現代企業文化（比如晉陞、比如公司政治、比如資源協調），能夠為自己的團隊在眾多的團隊的合作與競爭中謀取相應的利益。"

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