LeCun 为什么要卸任 FAIR（Facebook AI 实验室）负责人，工程和研究的矛盾可调和吗？
Yann LeCun 卸任 FAIR 负责人：为何以及背景
Yann LeCun 作为人工智能领域的泰斗级人物，是卷积神经网络（CNN）的奠基人之一，也是深度学习的先驱。他在 2013 年创立了 Facebook AI Research (FAIR)，并一直担任其负责人，将其打造成了全球顶尖的 AI 研究机构之一。
他卸任 FAIR 负责人一职，并转为担任 Meta 的首席 AI 科学家，这在学术和行业界都引起了广泛关注。虽然官方的说法是“为了能更专注于对 AI 的长期愿景和研究”，但背后可能存在多种复杂的原因，其中与工程与研究的矛盾密切相关。
LeCun 卸任的可能原因分析：
1. 对研究方向和效率的担忧：
商业化压力与基础研究的冲突： FAIR 作为 Meta 的一部分，虽然拥有高度的学术自由度，但不可避免地会受到公司整体商业目标的驱动。LeCun 作为一名纯粹的研究者，可能对研究的成果如何转化为实际产品、以及这种转化过程是否会影响基础研究的深度和原创性感到担忧。他可能更倾向于探索那些不一定有短期回报，但对 AI 的长期发展至关重要的方向。
“出圈”与“下沉”的张力： 一方面，FAIR 的研究成果（如 PyTorch）和人才在全球范围内享有盛誉，可以说是 AI 研究的“高地”。但另一方面，作为 Meta 的一部分，它也需要为公司的社交媒体、元宇宙等业务提供支撑。这种“既要仰望星空，又要脚踏实地”的要求，可能会让 LeCun 感到精力分散，或者认为这种兼顾不利于最前沿的基础研究。
研究的“幻灭感”： 在人工智能领域，有时会存在“炒作”和“泡沫”。当某些研究方向被过度放大，而实际进展不如预期时，研究者可能会感到某种程度的“幻灭”。LeCun 在 2017 年也曾公开表达过对某些 AI 模型（如 GANs）的担忧，认为它们可能存在“欺骗性”。
2. 对管理职责的倦怠或转型：
从研究者到管理者： 尽管 LeCun 是杰出的研究者，但长期的管理工作（招聘、管理团队、协调项目、对外沟通等）会占据大量时间和精力，这与他热衷的深入研究有所不同。卸任负责人职位，让他能更自由地投入到他最擅长和最热爱的研究工作中。
聚焦更宏观的愿景： 作为首席 AI 科学家，LeCun 可以跳出 FAIR 的具体项目，以更宏观的视角去思考 AI 的未来发展方向，包括对社会的影响、伦理问题、通用人工智能（AGI）的路径等，并为 Meta 整体的 AI 战略提供指导。
3. 与 Meta 公司内部战略的调整：
组织架构的变动： 科技公司经常会根据战略调整来重组团队和领导层。LeCun 的职位调整可能也是 Meta 整体 AI 战略布局调整的一部分。
权力与资源分配的考量： 在大型科技公司中，研究机构的领导者往往也肩负着争取资源和影响力的责任。LeCun 的转型可能也与公司内部对资源分配和影响力建设的考量有关。
4. 个人职业生涯的规划：
最后冲刺研究生涯： 作为一名经验丰富的科学家，LeCun 可能希望在职业生涯的后期，更专注于一些尚未解决的重大 AI 问题，比如 AGI 的实现，或者一些新的理论突破。
总而言之，LeCun 的卸任更像是一种职业生涯的“减法”和“加法”：减去管理的繁杂，增加对前沿研究的专注，同时提升对 Meta 整体 AI 战略的贡献。
工程与研究的矛盾：可调和吗？
核心矛盾点：
工程与研究的矛盾，尤其在科技公司内部，是普遍存在的，并且在 AI 领域尤为突出。其根源在于：
目标不同：
研究（Research）： 追求的是知识的拓展、理论的突破、新范式的创造。目标是探索未知，发现原理，通常不考虑短期内能否直接应用或盈利。研究的周期可能很长，结果可能是不确定的，甚至是不成功的。
工程（Engineering）： 追求的是实用性、效率、稳定性、可扩展性、成本效益和产品落地。目标是将已有的知识和技术转化为能够解决实际问题、为用户带来价值的产品或服务。工程需要快速迭代、可靠运行，并对市场反馈做出响应。
时间尺度不同：
研究： 往往是长周期、探索性的。一个重大的研究突破可能需要数年甚至数十年的积累。
工程： 需要短、中期的交付，快速响应市场变化，并且注重产品的生命周期管理。
评价标准不同：
研究： 评价标准通常是论文发表（顶级会议和期刊）、学术引用、理论创新性、对领域的影响力等。
工程： 评价标准是产品上线率、用户满意度、系统性能、 bug 率、开发效率、商业化成果等。
风险偏好不同：
研究： 允许较高的失败率，因为失败也是学习过程的一部分，可以为后续研究提供方向。
工程： 倾向于规避风险，追求稳定可靠的交付，因为失败可能导致巨大的商业损失和用户流失。
资源需求和分配：
研究： 需要灵活的计算资源、数据资源和人才，以及相对宽松的环境。
工程： 需要稳定、可控、规模化的基础设施和高效的团队协作。
在 AI 领域，这种矛盾更加尖锐，因为 AI 本身就处于从实验室走向大规模应用的阶段。 很多前沿的 AI 研究成果在理论上是令人兴奋的，但要将其转化为稳定、高效、低成本且能处理海量用户数据的产品，则需要大量的工程工作和技术积累。
那么，工程与研究的矛盾是否可调和？
答案是：可调和，但需要精心设计和持续的努力。调和的关键在于建立有效的沟通、协作机制和相互理解的文化。
调和的策略和机制：
1. 明确的战略定位与分组：
基础研究部门： 专注于长期、颠覆性的研究，给予相对更大的自由度和较宽松的评估标准。FAIR 本身在一定程度上就承担了这样的角色。
应用研究/产品研究部门： 桥接研究与工程，探索研究成果在特定产品场景下的可行性和优化，可能涉及模型调优、算法工程化等。
工程部门： 负责将成熟的算法和模型部署到实际产品中，优化系统性能，维护和迭代产品。
2. 建立有效的沟通与协作桥梁：
交叉团队（Crossfunctional teams）： 让研究员和工程师共同参与项目，早期就让工程师了解研究方向，同时让研究员了解工程实现的挑战。
研究科学家与应用工程师的对接角色： 设置专门的岗位或团队，负责将研究成果“翻译”成工程可以理解和实现的形式，并为工程团队提供支持。
定期的技术交流会和研讨会： 促进不同部门之间的知识共享和问题探讨。
3. 灵活的评价与激励机制：
研究人员的评价： 可以包含在顶尖会议发表论文、开源贡献、引领新方向等，同时也可以考虑其对产品产生的潜在影响（例如，一个研究方向可能为未来产品奠定基础）。
工程师的评价： 侧重于产品上线、性能提升、系统稳定性、效率改进等。
交叉贡献的认可： 对于那些既有研究贡献又能很好地推动工程落地的个人或团队，应给予特别的认可和奖励。
4. 共同的目标与文化建设：
“为用户创造价值”： 强调公司整体的使命是为用户提供有价值的产品和服务，研究是为了实现这一使命而进行的探索。
相互尊重的文化： 营造一种环境，让研究人员理解工程的复杂性和重要性，让工程师尊重研究的价值和风险。
数据驱动的决策： 利用数据来衡量研究和工程的有效性，以及它们之间的协同效应。
5. 领导层的支持与协调：
高层领导需要对研究和工程的价值都有清晰的认识，并为两者之间的合作提供政策和资源上的支持。
领导层需要有效协调各方诉求，在资源分配和优先级排序上做出明智的决定，避免一方过度压制另一方。
Yann LeCun 的角色转变，可能正是为了更好地协调这种矛盾。 作为首席 AI 科学家，他可以从更高的维度来指导 Meta 的 AI 研究方向，确保基础研究与公司的长远目标相符，同时也能更好地理解和支持工程团队将这些研究转化为实际产品所面临的挑战，从而在战略层面找到一个更优的平衡点。
总结：
Yann LeCun 卸任 FAIR 负责人是其职业生涯的转型，可能包含了他对研究方向、管理职责以及公司战略的考量。而工程与研究的矛盾是科技行业，尤其是 AI 领域不可避免的挑战，但通过清晰的战略定位、有效的沟通协作机制、灵活的评价激励以及积极的文化建设，这种矛盾是可以被有效管理和调和的，从而实现研究的创新性和工程的落地性双赢。 LeCun 的新角色正是在试图扮演一个更高层面的协调者和战略引导者。
网友意见
FAIR现在一切风平浪静，大家该干啥干啥，没见到和之前有什么区别，还是做long-term的工作，还是偏重科研，还是没有产品压力。我都不知道这些传言是怎么来的。
FAIR基本上是自底向上的管理模式，给一个环境让研究者们去探索，只要有进展，老板们不会干涉。现在大家知道围棋是好方向了，但退回2015年做围棋，碰到个有点控制欲的老板还不把你一脚踹到爪哇国去，但是FAIR不会，大家以“与别人不同”为荣，并且愿意沿着自己看准的方向坚持下去。当时我做围棋大家会质疑，但我可以继续做。做原创研究要”于无声处听惊雷“，要是都听着上头的，上头指哪下头打哪，就没有原创性了，很多时候大佬说的都是错的。
之前Yann的reports太多，他不想管也很正常。国外管人很难的，手下人都是大爷，要好好伺候着，有啥不顺心的要负责解决，出活碰到障碍要提供便利，没思路了要经常一起讨论，要拉合作，作统筹，而且还到处是坑，说错话做错事责任全在管理者头上。
研究其实分两种，一种灌水式研究，以文章中稿为目的；另一种是解决式研究，以解决问题为目的。FAIR从成立之初就是做后一种研究，文章不看多而看精，看效果和质量，不仅看文章，还看开源代码，看影响力。FastText，FAISS，Convolutional Machine Translation，MaskRCNN，还有最近的detectron，包括我这边的ELF，都是被广泛关注并且可以在各种场景下用上的。在过去的四年里，FAIR给公司带来了不可估量的价值，让大家觉得FB也是一个技术上很厉害的公司，牛人会纠结是去Google Brain，DeepMind还是来我们这里，这还不够么？
站在解决式研究的角度上看，它和产品没有什么不可调和的矛盾，最大的区别是检验标准。产品组标准相对客观简单，可能就几个数字，多少人在用，时长是不是涨了，等等；研究这边就多元化了，新方法，新方向，新思路，就算一时的”大逆不道“都可能是好的。所以一个研究团队要有好的头儿带，要有好的鉴赏力，知道什么是好的研究，什么是一般的研究，什么是在浪费时间，什么需要给空间让大家探索，并且可以把这个标准坚持下去。这个很重要，别看人家到处做讲座好像没干啥，大佬就是起这个作用的。
另一个是长期和短期的区别。太过注重短期效益，逼得紧，每周都要有进展，那就只能在原方法上修修补补（我以前在Google的组就是这样）；给一个宽容的环境，鼓励大家坚持长期的方向，就会有创新出来。如 @吴育昕 所说，对长期的项目现在投入是越来越大了。注意宽容并不意味着我们很闲，事实上像我基本上是7天13-14小时工作制，算法到系统到理论分析都搞，搭建系统的速度，产品组同事们看了commit的频率都无法插手。宽容只是容许失败，容许尝试很多不一样的方向，只要你努力了，就算失败也不会让人难堪，反而可以堂堂正正说试过了，换一个方向再试一次。
所以，你们觉得这样的组会被干掉么？
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另外附带说一句，一直以来FAIR宣传自己是研究组，宣传各种文章各种研究成果，可能有点用力过猛，导致大家对它有误解，以为它只做研究，和产品关系不大。其实FAIR虽然没有产品压力，但和以前MSR有点不一样的地方是它一直在deliver，一直有各种东西放进产品里面去，我上面列举的那些好项目，难道都是看着当摆设的？现在因为AI平台兼容性强很多，技术转化相对方便，要送训练好的模型去服务产品，真的不是什么难事情。以前听说MSR要花上一年时间才能转化研究成果，现在FAIR这里搞个新闻，明天一封email就来了要谈内部合作。我来FAIR的第一个小项目就是完全出于个人兴趣和我的bootcamp mentor做了个内部产品，不仅发布了还被VP点名了。不过我为啥要宣传这事呢？还是讨论高大上的游戏和强化学习比较吸睛啊。
可能大家只有“科研”，“工程”这几个概念，所以不知不觉把事情往非黑即白的方向上去想了，其实世界都是灰的。
题主是问“Yann LeCun 为什么要卸任FAIR负责人”，以及“工程和研究的矛盾可调和吗”。高分回答都是”Yann离职对FAIR没影响啊，你看完全没影响我啊“，本人觉得题主本意不是询问在FAIR的各位工作还顺利吗，而是关注Yann本人和两个部门的关系。
本人尝试从第三方角度来回答下。
正如题主提出了两个问题，这次其实是两个事件：
- Yann卸任FAIR负责人，成为更加超然的首席AI科学家。
- 新任VP Jerome Pesenti不仅接管FAIR，同时是负责产品的AML团队。
本人是赞同高分答主的如下两个观点：
- Yann离职对FAIR暂时影响不大。本人理由是：毕竟Yann有一段时间没有直接汇报对象，基本没有过于参与直接运营的管理
- Yann还是有想法做有影响力的研究。本人理由是：他最有影响力的工作是80年代末的LeNet。几年前他还在吐槽深度学习这些年就是LeNet上修修补补。但这几年随着大量的应用出现，深度学习已经脱离了对LeNet的加深加宽，新的研究方向例如GAN，例如RL持续火热。猜他也是感觉到了内心澎湃吧。
但这个并不能回答为什么需要一个人接管两个团队，和Yann为什么不是那个人。
首先，将两个团队更紧联系在一起很符合常情。机器学习那么火热，懂的人奇缺，把两个部门的人拉近到一起更有有效利用资源。
毕竟你负责赚钱，我专心科研这种天真的想法可能只有FAIR的人才有，从AML眼里你们凭什么想干嘛干嘛而我们累死累活跟产品打交道。从老大眼里你们围棋项目上头条了吗，你们玩游戏项目能带来利润吗，做这些有的没的太浪费人才了。
这里的一个常见反驳借口是你看DeepMind专心科研，Google Research帮助产品。但跟DeepMind比，FAIR不管是研究的重量级，还是宣传的攻势上，跟DeepMind还不是一个档次。另外，大家可看见DeepMind在Google总部42楼里面整整半层楼的工程师在将技术产品话，而且新闻稿里也一再强调创造了利润。虽然Google陈诺DeepMind了天价经费，但人家也懂得世界没有无缘无故的爱，所以要提前铺好前路。
在Yann在的日子，FAIR的各位也许无忧无虑，但Yann不再管事，换成一个更有产品背景的老大，日子还会是那么想怎么脑洞大开就能开吗？离大家最近的例子是MSRA，paper无数光环无数，但后来老大一换，大家纷纷有了产品压力，优秀的人基本都走得不剩了。
针对第二个问题，为什么Yann不愿意做这个老大。
看看Yann的背景，不能否认他是一个优秀的程序员和管理者。他毕业后首先去了AT&T Bell Lab，然后长期在NEC。期间他做了很优秀的产品，例如手写支票的识别（这个被大量应用），和图片压缩算法DjVu（可惜公司没有远见大力推广这个技术）。他当年的手下很多现在都成为了大佬，而且对他的管理能力是有高度评价。更不用提他一直力推的Torch，是深度学习最老也是最有影响力的平台之一。
但这次从一个实权位置（director）换成了一个看上去能高的职位（Chief Scientist，级别应该类似VP）但更虚的位置，从职场角度来说是明升实降。所谓的“他汇报对象太多，不想管”，在我看来是有点是一种无奈的放弃。
让我们回到Yann刚刚加入Facebook的时候，上上下下都欢心鼓舞。各个团队都欢迎Yann来指导工作。据本人在产品组的同学透露：实际上是，Yann在Menlo Park总部看了一圈后默默的回纽约去经营FAIR去了，虽然理由是“想做研究，而且还在学校兼职，在纽约方便”，但背后的话可能是，”你们太弱了，什么还在单机跑决策树模型，大清早已经完了“
随后AML成立（具体本人也不记得什么时候了），接过了产品这个重担。据本人旁听到的消息是，很久一段时间所有图片都是在一台机器上用Caffe抽特征。跟世界先进生产力那么遥远，肯干的而且是在本地的AML自然很快就打开了局面。
过了一两年，等Yann发现各个团队的技术跟上来了，可以应用下先进的技术的时候，AML已经控制了Facebook机器学习的基础架构了。他们用的是Caffe2而不是PyTorch。可能老大有点暗示，你们也要看看产品啊，但再进入就得和AML谈合作了。
事实上合作不容易。据本人另一个小道消息，Yann对AML的合作不怎么满意，原话是"They are difficult to work with and earn trust"。但从AML角度来说，干脏活累活的时候你不来，刚走上正轨就要插上一脚，那自然不可能那么简单。本人怀疑，Yann估计因此有点气不顺，所以在Facebook四处跟人撕。想想如果每天工作满满，还有力气去撕吗？
但老大肯定想把两股绳子扭到一起。但AML不见得想让Yann做老大，Yann也不见得喜欢跟AML在一起。所以折中一下是找一个既有机器学习背景的，又有产品经验的人来做老大。
本人觉得对Facebook和Yann都是好事情。Facebook能更加集中的使用人才资源，避免重复造轮子（想想Caffe2和PyTorch）。Yann可以抽取身来专注研究。但这个最大的影响可能FAIR的各位，从此可能有了产品压力，做天马行空的研究可能不那么容易。但未尝不是一件好事，最好的研究从来都是来源于实际，也会应用于实际。
利益先关：算是”圈内人士“，常去Facebook蹭饭。本人是想公证的说几句，但怕得罪大V用户，以后蹭饭就没了，可耻的匿了。
欢迎转载，不用私信本人。
国内媒体各种“重磅”真的很搞笑，下面的评论也是够了。这明明是LeCun升迁成Facebook的Chief AI Scientist，有了更大的权力和地位，非要把“卸任FAIR”重点强调。LeCun找了个法国同僚过来接管FAIR，继续垂帘听政不是也很正常。另外LeCun本来就base在纽约，随便来回NYU，没啥好多说的。
FAIR各项发展都很可喜，我挺看好。FAIR这几年对基础研究和开源社区的贡献也巨大。
这次调动重要的不是掌管FAIR的LeCun卸任，而是接任的Pesenti同时接管FAIR和AML（产品AI部门）。
以前的FAIR完全不做产品，FB银根宽松的时候可以养着FAIR打广告，顺便期待一下“长期回报”。现在冬天要来了，即使FB也不愿意养闲人了。“长期回报”也要先活过短期才能兑现不是，再说贝尔实验室没能救得了ATT，救了微软的也不是MSR，而是云计算。所谓的“长期回报”，很容易被别人窃取革命的果实……
主要目的应该是整合研究和产品，让AI落地。整合以后的FAIR和AML明确提出要负责NewsFeed，这是FB的核心收入来源。渣总最近提出要给新闻网站“分级”，以便打击“假新闻”。不过大家都懂，这就是要删右翼新闻。LeCun虽然很左，但是也不一定愿意干这种勾当。
PS：FAIR的文化倾向于坚持“科研纯洁性”。但是公司不是学校，毕竟是要赚钱的，AI产品化落地是大势所趋。
微软前两年把msr的AI部门和产品部门合并搞了个超大的AI组，google brain一直兼顾科研和产品，deepmind也在做医疗等方面的产品，amazon ai从一开始就是产品科研合一的。阿里的达摩院实际上也是要做产品的。
可以预见，将来大多数公司的研究院都会越来越倾向于产品导向。毕竟永远说功在当代利在千秋，华尔街是不会买账的。
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