Meta作為現在AI圈子里開源賽道的領頭羊，發展道路也不是一馬平川的。有消息透露，Meta內部AI人才流失嚴重。

最近，Meta的FAIR（基礎人工智能研究）團隊再次迎來一位大佬級研究科學家的離職消息，R－CNN的作者Ross Girshick決定離開Meta，加盟艾倫人工智能研究所（AI2）。

這是近期FAIR團隊第二次有AI大牛離職，內部士氣受挫。

Ross Girshick是誰

Ross Girshick 2012年獲得了芝加哥大學計算機科學博士學位，然后在2015年到2023年一直在從事CV（計算機視覺）和ML（機器學習）等領域的研究。

在加入 FAIR 之前，Ross 是微軟研究院的研究員，也是加州大學伯克利分校的博士后，在那里他師從 Jitendra Malik 和 Trevor Darrell 教授。

Ross Girshick在Meta成績斐然，包括開發了R－CNN目標檢測方法，參與了許多熱門研究如Fast R－CNN、Mask R－CNN等。

此外，他還參與了MOCO、BYOL、SimCLR、SwAV等無監督學習方法的研究，探索了視頻的時空表征學習。

以下是Ross Girshick的一些主要成就：

1. 2014年，他提出了R－CNN（Region－based Convolutional Neural Networks），這是一種用于目標檢測的深度學習算法。R－CNN通過將圖像分割成多個區域，然后對每個區域進行分類，從而實現了更準確的目標檢測。

2. 2015年，他在R－CNN的基礎上提出了Fast R－CNN，這是一種更快的目標檢測算法。Fast R－CNN通過引入區域建議網絡（Region Proposal Network，RPN）來替代傳統的選擇性搜索方法，大大提高了目標檢測的速度。

3. 2016年，他提出了Faster R－CNN，這是一種更快、更準確的目標檢測算法。Faster R－CNN通過引入共享卷積層和ROI池化層，進一步優化了目標檢測的速度和準確性。

4. 除了目標檢測，Girshick還在其他計算機視覺任務上做出了重要貢獻，如圖像分割、物體關鍵點檢測等。

5. 他是CVPR、ICCV、ECCV等頂級計算機視覺會議的多次最佳論文獎得主。

6. 他還是IEEE Fellow和ACM Fellow，這兩個都是計算機科學領域的最高榮譽。

AI大牛紛紛出走

近日有消息稱，R－CNN的作者Ross Girshick決定離開Meta，加盟艾倫人工智能研究所（AI2）。從他的個人主頁上可以證實他從 FAIR 離職的消息。并且他將于 2024 年初入職 AI2。

AI2 的計算機視覺高級總監 Ani Kembhavi 表示，Ross Girshick 屆時將加入 PRIOR 團隊。

同時，Ross Girshick也發文回憶了其在Meta中的生涯，并回擊了外界的傳聞。他表示Meta的FAIR團隊過去是、將來仍是一個令人驚嘆的地方。

而除了Ross Girshick外，其實Meta內部的AI大牛已經出走了好幾位。

此前，ResNeXt一作謝賽寧離職加入紐約大學。還有何愷明也宣布回歸學界，將于 2024 年加入麻省理工學院（MIT）電氣工程與計算機科學系 EECS 擔任相關職務。

首席科學家送祝福

對于AI人才的出走，Meta首席科學家楊立昆（Yann LeCun）表示理解。他認為科學家從工業實驗室轉投學術界或非營利組織是一種自然的職業轉變。

LeCun還提到，類似的情況在貝爾實驗室也曾發生，科學家們在5到10年后選擇離開，尋求在大學獲得終身教職。這種轉變在FAIR是可能的，因為FAIR實行開放的研究政策，鼓勵科學家發表論文。

這種靈活性意味著在FAIR開始職業生涯后，科學家們可以在不冒太多風險的情況下轉向學術界，為自己的職業生涯注入新的活力。

此外，楊立昆還反駁了目前盛行的超智能觀點。英偉達首席執行官黃仁勛不久前宣稱，超級人工智能（AI）將在五年內趕超人類。

而楊立昆認為，超智能不會很快到來。他表示，在人類智能水平的人工智能出現前，社會上更有可能出現“貓級”或“狗級”的人工智能。科技行業目前對語言模型和文本數據的關注，不足以創造出研究人員幾十年來一直夢想的那種先進的類人人工智能系統。

楊立昆也對量子計算持懷疑態度，盡管微軟、IBM 和谷歌等科技巨頭都投入了大量資源。他表示，量子計算只是一個迷人的科學話題，目前還不太清楚其實際意義，以及制造真正有用的量子計算機是否可行。

Meta何去何從

AI大牛紛紛出走，Meta的AI之路該何去何從？

大牛出走，主要原因在于FAIR在開發大語言模型Llama和OPT的過程中，出現了內部的算力資源分配不均、團隊整合不順、項目方向不明等問題。

大量人才的離開可能會削弱Meta在計算機視覺、自然語言處理、無監督學習等領域的競爭力和創新能力。

對此，Meta的AI研究負責人Joelle Pineau表示，她正在努力平衡各方的需求，留住和吸引優秀的研究人員，推進Meta的AI事業。

值得注意的是，AI領域的人才流動并非只有 Meta 面臨這樣的問題。例如，根據一項調查統計，近一年內，僅 Alphabet 就有 26 位 AI 專家離職。這表明這是一個更廣泛的趨勢，而非個別公司的問題。

Meta的AI發展的未來，可能取決于Meta能否解決內部的問題，保持對AI的投入和支持，以及與其他公司和機構的合作和競爭。Meta的AI愿景是“讓人類更好地連接、交流和理解”，這是一個很有價值和意義的目標，也是一個很有挑戰和困難的任務。Meta的AI團隊需要不斷地創新和改進，才能實現這個愿景。