Science評論「抵制Nature子刊」事件：為什麼AI研究者熱愛arXiv與OpenReview？

選自Science

作者：Matthew Hutson

機器之心編譯

參與：蔣思源、路、劉曉坤

前幾周，很多熱愛開放式學術環境的研究者聯合抵制了 Nature Machine Intelligent 期刊，他們不僅譴責了封閉式獲取的訂閱期刊，同時還呼籲開放獲取的學術環境。Science 今天發表了一篇文章分析了計算機科學對開放獲取與開放評議的巨大需求，這種需求不僅因為研究領域的高速發展，同時還因為 arXiv 和 OpenReview 等而成功。

零成本的數字出版方式可以幫助應對人工智慧論文的爆炸式增長。

計算機科學誕生於反叛的黑客文化，這是一種活在人工智慧出版文化中的精神。該新興領域越來越多地轉向會議論文和免費的公開評審網站，迴避傳統渠道。這種傾向在對高調 AI 期刊 Nature Machine Intelligent 的抵制運動中表現得淋漓盡致。截至 5 月 15 日，大約 3000 人（大部分是學術界計算機科學家）簽署了一份請願書，承諾不提交、評審或編輯 Nature Machine Intelligent（NMI）的任何文章，NMI 是出版商 Springer Nature 計劃在 2019 年 1 月啟動的新期刊。

這份由多位 AI 領域的著名學者簽署的請願書，不僅僅是對開放獲取的學術環境的呼籲。它不僅譴責了封閉式獲取的訂閱期刊（例如 NMI），還包括那些向作者收取費用的出版社：開放獲取的期刊是免費閱讀的，但需要研究者付費才能發表文章。而簽署者呼籲更多的「零成本」開放獲取期刊。於上個月發動該抵制運動的俄勒岡州立大學計算機科學家 Thomas Dietterich 稱，該抵制運動的目的是為缺乏資源的科學家「降低研究進展的門檻」。對於傳統出版而言，AI 領域的進展太過迅速，AI 在取得重大成就或造成重大危害方面的潛力都需要開放性，他說，「將我們的研究論文擋在收費牆之外將使公共監督更加困難。」

康奈爾大學物理學家、arXiv 創始人 Paul Ginsparg，對他所稱的「原則性立場」表示歡呼。但他補充道，「我個人對於訂閱模式並不抱有敵意。」並且他認為請願書的簽署人可能對於零成本期刊抱有不切實際的希望。伺服器是很便宜，但「系統化的質量管理是需要大量人力，這會消耗很大的成本。」

Springer Nature 在期刊規划上並沒有退縮，其發言人 Susie Winter 在倫敦發表聲明：「目前，我們認為產出像 Nature 這樣高度精選的期刊，並確保長期可持續性可成為最廣泛社區的資源，最公平的方式就是讓讀者分攤相關費用。」Dietterich 稱他並未抵制 Springer Nature 的旗艦刊物 Nature，因為計算機科學家不會在綜合期刊上發表文章。（在 Nature 雜誌上發表 AlphaGo 最新研究論文的 Google DeepMind 是個例外，儘管多名 DeepMind 員工簽署了那份抵制聲明。）

Dietterich 稱，非營利組織的期刊，如 AAAS 的 Science 和 Science Robotics、IEEE 和 ACM（美國計算機協會）的期刊也沒什麼問題，這是因為他們的願景和低費用。

人工智慧的崛起

根據 SCOPUS 資料庫的一項研究，儘管有期刊抵制，但人工智慧領域的論文數大約是 1996 年的 10 倍。

在計算機科學中，大多數活躍的成果都不會發表在期刊中。通常情況下，論文會發表在 arXiv 並免費提交到學術會議，在學術會議中這些論文會得到一些形式的同行審議：評審、接收或拒絕。Facebook 首席 AI 科學家 Yann LeCun 表示由於期刊的審核速度慢，計算機科學家更傾向於在 arXiv 上發表研究成果。此外，麻省理工學院的計算機科學家 Leslie Kaelbling 說：「對於計算機科學領域的學術成果，大會論文取代期刊論文成為最理想的發表方式。」

AI 現在不僅是開放獲取，同時還開放評議。2013 年，馬薩諸塞大學的計算機科學家 Andrew McCallum 發布了 OpenReview，該網站允許作者提交會議論文並邀請評議人公開發表他們的評論和決定，其他人也能添加評論。主要的 AI 會議已經開始使用這個網站，McCallum 說關於網路論戰和軟評論的擔憂並沒有出現。此外，還有一些「神奇」的東西出現了，例如對 2013 年一篇關於數據分析的論文，來自計算科學領域外的數學家指出證明中的一處錯誤，並分享了如何修正它的意見。McCallum 說：「這就是科學該有的樣子，不是嗎？」他補充道，他和 Ginsparg 正在討論如何使用 OpenReview 為 arXiv 論文提供獨立評議模塊，因為 arXiv 目前並不包含評議功能。

Kaelbling 稱 AI 研究激增給現有的論文發布帶來了很大壓力，OpenReview 等網站通過擴散評議以及抑制低質量的論文提交稍微改善這種情況。NIPS 請 Kaelbling 幫助尋找 2750 位評議者評議會議提交論文。「但是我很確定找到 2750 位合格的 NIPS 評議者非常困難，這太瘋狂了。」

AI 論文發布的熱潮可能不可持續，但是這令人興奮，McCallum 說道。他講了一個故事，他的同事在 arXiv 上發布了一篇關於計算機視覺的論文。數月內，基於這篇論文的其他論文也發布在 arXiv 上。當其中一篇論文出現在某個會議上，作者不只是談論自己的論文，還談論一年來的進展。這更像是「讓我帶你們回顧一下該科學研究的來龍去脈。」McCallum 稱，「這種情況在封閉的出版界不會發生。」

本文為機器之心編譯，轉載請聯繫本公眾號獲得授權。

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