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为什么成千上万名AI研究者抵制《自然》新刊?

自去年年底,《自然》(Nature)宣布将于2019年1月推出机器智能子刊 Nature Machine Intelligence(《自然-机器智能》)的消息后,可谓一石惊起千层浪,更多的是对该新期刊的抵制和反对。日前,英国《卫报》刊登了一篇署名为Neil Lawrence的评论文章《Why thousands of AI researchers are boycotting the new Nature journal》,文章作者为免费开放期刊《Machine Learning Research》的创始编辑。这篇文章是这篇文章中的想法仅代表了他的个人观点。查尔斯沃思论文润色将该文大意翻译如下,略有删减。查尔斯沃思对此话题不持立场,仅供作者参考。

 


许多时候,作者会面临这样的困境,如果想把自己的成果公布于众,需要支付一定的费用给出版商。当然,作者也可以不用支付,而让读者来支付这笔费用。通常是图书馆通过支付高昂的年度订阅,为读者开放阅读权限。我们这里说的作者可不是写小说的,而是科研作者,所面对的是学术出版行业。

 

二百多年前,在遥远的西西里岛巴勒莫上天文学家 Giuseppe Piazzi发现了一颗矮行星。 对他而言,想要发表这一发现就意味着必须要写信给他的朋友 Franz von Zach。 Zach每个月都会整理欧洲天文学家的来信并重新分配。 在没有互联网的时代,他们发现了 Giuseppe Piazzi信件中的最新发现,但这一过程耗费的时间实在太长,最后导致Piazzi发布这一研究数据的时候,这颗行星在太阳的眩光中消失了。(编者注:当时,天文学家对Piazzi的这一发现持有不同的看法。有人认为Piazzi是正确的;也有人认为这可能是一颗彗星,关于这颗行星的说法不在少数,天文学界议论纷纷。)

 

几个月后,来自德国的哥廷根一名23岁的读者,证实了Piazzi的发现。利用开普勒的行星运动定律,他计算了我们今天所知道的谷神星的位置。他就是高斯,从此成为德国最伟大的数学家,Piazzi自由的分享了他们的研究经历。这是封闭式获取发表模式。

 

在机器学习领域,它本身就是高斯开创性工作的学术延续,现代数据不再仅仅是行星观察,而是医学图像、口语、网络文档等等。其结果是医疗诊断、推荐系统、以及无人驾驶汽车是否能看到停车标志。机器学习是当前人工智能革命的基础。

 

机器学习是一个年轻而技术敏锐的领域。它没有其他领域的历史传统,学术界也不需要封闭获取出版模式。社区本身创建、整理和审查了它所进行的研究。我们使用互联网创建了免费提供的新期刊,并免费向作者开放。订阅和信件阅读的时代似乎对于我们来说已经落伍了。

 

公众已经为我们的研究支付税款。为什么人们必须再次支付才能阅读研究结果呢?开放获取对经费不足的大学来说也是受益的。

 

机器学习已经证明,学术领域不仅可以生存,而且可以蓬勃发展,无需商业出版商的参与。但这并没有阻止传统出版商进入市场。我们在机器学习领域的成功引起了出版商的关注。最近,Nature宣布了将推出新刊物《自然·机器智能》。

 

我们应该担心吗?当我们已经有了一个开放的模式来分享我们的想法时,什么会促使作者和读者走向营利性的订阅期刊?学术出版商有一张名片可以展示: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难以对另一个领域的研究进行评估。有时候期刊的品牌是学术质量的代名词。当学者寻求晋升时,在权威知名期刊上发表论文可能会有很大的帮助。自然是学术出版的劳力士。但与劳力士相比,劳力士的员工负责其手表的创新,自然依靠学者提供其内容。我们是制表师,他们只是分销商。

 

我们抵制营利出版物侵入我们的领域。因此,在撰写本文时,包括业界和学术界在内的许多领域名人在内的3000多名研究人员已签署声明,拒绝提交、评审或编辑该新期刊。在机器学习研究的未来,我们认为封闭获取或作者付费出版没有任何作用。我们认为,推出这本新期刊在机器学习领域是在开倒车。


英文原文出处:https://www.theguardian.com/science/blog/2018/may/29/why-thousands-of-ai-researchers-are-boycotting-the-new-nature-journal