如何看待 Facebook 首席 AI 科学家 Yann LeCun 被群骂？
Yann LeCun 被群骂现象的详细解读：技术、社会与个人之间的复杂博弈
Facebook（现 Meta）首席 AI 科学家 Yann LeCun 作为深度学习领域的先驱之一，其在 AI 界的地位举足轻重。然而，近期他在社交媒体上的一些言论，特别是关于 AI 安全、伦理以及对某些研究方向的评价，引发了广泛的争议和“群骂”。要理解这一现象，我们需要从多个层面进行剖析，包括技术观点、社会责任、个人风格以及舆论环境等。
一、 引发争议的核心内容：
LeCun 被群骂并非单一事件引发，而是其一系列观点和表述的累积。其中最常被提及和批评的几点包括：
对“通用人工智能”（AGI）和“AI 安全”的怀疑或不屑态度： LeCun 一直以来都对那些夸大 AI 能力，特别是关于“AGI 将在短期内出现并对人类构成生存威胁”的说法持批判态度。他认为许多关于 AI 安全的担忧是基于对当前 AI 技术理解的误判，或者被媒体和一些研究者过度渲染。他更倾向于强调 AI 在特定任务上的“狭义智能”，并认为通用智能的实现还有很长的路要走。
具体表现： 他经常在推特上评论那些声称 AI 即将达到人类水平或带来灭绝性风险的研究和观点，并用嘲讽或直白的语言表达自己的不认同。他可能会引用他认为更具科学严谨性的研究，或者直接质疑对手的论证逻辑。
批评者观点： 许多 AI 安全研究者和倡导者认为，LeCun 的态度是对潜在风险的忽视，是在淡化 AI 失控的可能，这种“轻视”可能会阻碍对安全研究的投入和监管的制定。他们认为，即使 AGI 的到来遥遥无期，我们现在也需要未雨绸缪，研究如何控制和引导 AI 的发展方向。
对“大语言模型”（LLMs）幻觉和不确定性的看法： 尽管 LeCun 本人也在深度学习和神经网络领域有深厚的贡献，但近年来他对于当前最热门的大语言模型（如 GPT 系列）的一些看法，也引发了讨论。他可能会强调 LLMs 在理解世界、推理和因果关系方面的局限性，并认为它们更多的是在进行“模式匹配”而非真正的“思考”。
具体表现： 他可能会批评 LLMs 的“幻觉”（生成不准确或虚假信息）问题，或者指出它们在缺乏真实世界经验的情况下，其“知识”的性质。他有时会引用自己的研究成果，比如“因果世界模型”（World Models），来论证更高级的 AI 需要更强的因果理解能力，而不仅仅是统计模式。
批评者观点： 许多人认为 LeCun 对 LLMs 的评价过于苛刻，忽略了它们在自然语言处理、信息检索和创意生成等方面的巨大潜力。他们认为 LLMs 正在以前所未有的方式改变许多行业，即使存在局限性，其价值也不容忽视。
对某些研究方法和领域的不屑或批判： 除了 AGI 和 LLMs，LeCun 对一些研究方向或方法论也持有鲜明的立场，有时会显得不留情面。
具体表现： 他可能会批评某些研究缺乏数学严谨性，或者在没有充分证据的情况下就得出结论。有时他的评论会直接指向特定的研究论文或研究人员。
批评者观点： 这种直接的批评被一些人解读为傲慢和不尊重，尤其当批评对象是年轻的研究者或在不同领域有着不同视角的学者时。他们认为科学的进步需要多元化的视角和开放的讨论，而不是由一位“权威”来“判决”。
社交媒体上的沟通风格： LeCun 在社交媒体上的沟通方式也经常成为被攻击的焦点。他倾向于使用直接、尖锐甚至带有一些讽刺意味的语言，这使得他的观点更容易被解读为攻击性或不友好。
具体表现： 在 Twitter 上，他经常使用“nonsense”（胡说八道）、“absurd”（荒谬）等词语来形容他不同意的观点。他也会直接与反对他的人进行辩论，有时会显得比较强硬。
批评者观点： 这种沟通方式在开放的社交媒体环境中，很容易激怒他人，特别是那些本来就对他的观点持保留态度的人。这种风格也容易被放大和曲解，从而加剧了“群骂”效应。
二、 群骂背后的深层原因：
1. AI 安全和伦理的社会敏感性： AI 的发展与人类的未来息息相关，其潜在的风险（失业、偏见、隐私、自主武器、生存风险等）已经成为全社会高度关注的议题。在这种背景下，任何对 AI 安全持保留或不同意见的言论，都可能触动公众的神经。LeCun 作为深度学习的“明星人物”，他的言论被赋予了更大的权重和影响力，因此也更容易成为焦点。
2. “权威”与“挑战者”的张力： LeCun 作为深度学习领域的奠基人之一，他的观点往往被视为权威。然而，AI 领域正在快速发展，新的研究范式和观点层出不穷。一些新兴的研究者，特别是那些专注于 AI 安全、可解释性、公平性等领域的，他们可能对传统深度学习方法持有不同的看法，或者对 LeCun 的一些论断提出挑战。这种“权威”与“挑战者”之间的辩论，如果处理不当，就容易升级为个人攻击。
3. 媒体和社交媒体的放大效应： 社交媒体是一个信息传播的“回音室”和“放大器”。一旦某个观点引起争议，算法会进一步推送，使得更多人参与进来。媒体也乐于报道这种“名人争议”，这进一步放大了 LeCun 的言论和他引发的批评。有时，一段被断章取义的评论，或者一段充满情绪的回复，就足以引发一场大规模的讨论甚至攻击。
4. 不同研究范式之间的冲突： LeCun 代表的是以神经网络为核心的统计学习范式，他更侧重于通过大数据和计算能力来解决问题。而另一部分研究者，他们可能更倾向于符号主义、因果推理、神经科学启发式等方法，他们可能认为当前的深度学习方法存在根本性的缺陷。这种研究范式上的差异，如果缺乏有效的沟通桥梁，很容易导致学术上的分歧升级为对个人观点的否定。
5. 对“技术乐观主义”的反思： 在经历了长期的技术进步后，社会对技术发展带来的潜在负面影响越来越警惕。一些人认为，以 LeCun 为代表的一些技术领袖，过于强调技术的积极作用，而忽视了其可能带来的社会风险。因此，对 LeCun 的批评，在某种程度上也是对一种普遍存在的“技术乐观主义”的反思和挑战。
6. 个人风格和刻板印象： LeCun 的直接和尖锐的沟通风格，虽然可能源于他对科学严谨性的追求，但同时也容易被误解为傲慢、不近人情。再加上他作为科技巨头公司的高管身份，这使得他更容易成为一些对科技公司持批判态度的群体的攻击目标。一些批评可能与他的学术观点无关，而更多的是对他个人及其所属公司的负面情绪的投射。
三、 如何看待这一现象？
看待 Yann LeCun 被群骂的现象，需要保持一个平衡和多维度的视角：
理解其学术贡献与立场： 首先应该认识到 Yann LeCun 在深度学习领域的巨大贡献，他的技术观点是有其深刻的学术背景和科学依据的。他的批判性思维和对不严谨论证的抵制，在科学研究中是宝贵的。
区分学术讨论与人身攻击： 科学研究的进步离不开建设性的批评和辩论。对于 LeCun 的观点，有不同的意见是很正常的，并且应该鼓励基于事实和逻辑的学术讨论。然而，当讨论演变成人身攻击、污蔑或恶意揣测时，那就超出了健康的学术辩论范围。
认识到 AI 安全的重要性： 同时，我们也必须承认 AI 安全和伦理是极其重要的议题，不能被轻易忽视或嘲讽。任何对潜在风险的合理担忧都应该得到严肃对待，并鼓励相关研究。LeCun 对某些“末日论”的批评，不应该被解读为对所有安全研究的否定。
反思沟通方式和舆论环境： LeCun 的例子也提醒我们，在开放的社交媒体时代，即使是顶尖的科学家，其沟通方式也会对其观点传播产生重要影响。同时，我们也需要反思整个舆论环境，如何在一个充斥着情绪和信息茧房的时代，促进理性、客观的讨论。
警惕群体极化和“非黑即白”的思维： 很多时候，“群骂”现象反映的是群体内部的极化和“非黑即白”的思维模式。人们往往容易将支持或反对某个观点的人简单地归类，并对其全盘否定。对于 LeCun 的批评也可能存在这种倾向，即因为不认同他某个观点，就将其过往所有的贡献和优点一笔勾销。
总结来说，Yann LeCun 被群骂是一个复杂现象，它交织了技术前沿的争议、社会对 AI 发展的深切忧虑、个人沟通风格的影响、媒体传播的放大效应以及学术界内部的观点碰撞。 理解这一现象，需要我们超越简单的“支持”或“反对”的二元对立，而是深入分析其背后多层面的原因，并在技术发展、社会责任和理性沟通之间寻求平衡。作为普通大众，我们可以从中学习到，在面对复杂技术和社会议题时，保持批判性思维、信息辨别能力和开放包容的心态至关重要。
Facebook（现 Meta）首席 AI 科学家 Yann LeCun 作为深度学习领域的先驱之一，其在 AI 界的地位举足轻重。然而，近期他在社交媒体上的一些言论，特别是关于 AI 安全、伦理以及对某些研究方向的评价，引发了广泛的争议和“群骂”。要理解这一现象，我们需要从多个层面进行剖析，包括技术观点、社会责任、个人风格以及舆论环境等。
一、 引发争议的核心内容：
LeCun 被群骂并非单一事件引发，而是其一系列观点和表述的累积。其中最常被提及和批评的几点包括：
对“通用人工智能”（AGI）和“AI 安全”的怀疑或不屑态度： LeCun 一直以来都对那些夸大 AI 能力，特别是关于“AGI 将在短期内出现并对人类构成生存威胁”的说法持批判态度。他认为许多关于 AI 安全的担忧是基于对当前 AI 技术理解的误判，或者被媒体和一些研究者过度渲染。他更倾向于强调 AI 在特定任务上的“狭义智能”，并认为通用智能的实现还有很长的路要走。
具体表现： 他经常在推特上评论那些声称 AI 即将达到人类水平或带来灭绝性风险的研究和观点，并用嘲讽或直白的语言表达自己的不认同。他可能会引用他认为更具科学严谨性的研究，或者直接质疑对手的论证逻辑。
批评者观点： 许多 AI 安全研究者和倡导者认为，LeCun 的态度是对潜在风险的忽视，是在淡化 AI 失控的可能，这种“轻视”可能会阻碍对安全研究的投入和监管的制定。他们认为，即使 AGI 的到来遥遥无期，我们现在也需要未雨绸缪，研究如何控制和引导 AI 的发展方向。
对“大语言模型”（LLMs）幻觉和不确定性的看法： 尽管 LeCun 本人也在深度学习和神经网络领域有深厚的贡献，但近年来他对于当前最热门的大语言模型（如 GPT 系列）的一些看法，也引发了讨论。他可能会强调 LLMs 在理解世界、推理和因果关系方面的局限性，并认为它们更多的是在进行“模式匹配”而非真正的“思考”。
具体表现： 他可能会批评 LLMs 的“幻觉”（生成不准确或虚假信息）问题，或者指出它们在缺乏真实世界经验的情况下，其“知识”的性质。他有时会引用自己的研究成果，比如“因果世界模型”（World Models），来论证更高级的 AI 需要更强的因果理解能力，而不仅仅是统计模式。
批评者观点： 许多人认为 LeCun 对 LLMs 的评价过于苛刻，忽略了它们在自然语言处理、信息检索和创意生成等方面的巨大潜力。他们认为 LLMs 正在以前所未有的方式改变许多行业，即使存在局限性，其价值也不容忽视。
对某些研究方法和领域的不屑或批判： 除了 AGI 和 LLMs，LeCun 对一些研究方向或方法论也持有鲜明的立场，有时会显得不留情面。
具体表现： 他可能会批评某些研究缺乏数学严谨性，或者在没有充分证据的情况下就得出结论。有时他的评论会直接指向特定的研究论文或研究人员。
批评者观点： 这种直接的批评被一些人解读为傲慢和不尊重，尤其当批评对象是年轻的研究者或在不同领域有着不同视角的学者时。他们认为科学的进步需要多元化的视角和开放的讨论，而不是由一位“权威”来“判决”。
社交媒体上的沟通风格： LeCun 在社交媒体上的沟通方式也经常成为被攻击的焦点。他倾向于使用直接、尖锐甚至带有一些讽刺意味的语言，这使得他的观点更容易被解读为攻击性或不友好。
具体表现： 在 Twitter 上，他经常使用“nonsense”（胡说八道）、“absurd”（荒谬）等词语来形容他不同意的观点。他也会直接与反对他的人进行辩论，有时会显得比较强硬。
批评者观点： 这种沟通方式在开放的社交媒体环境中，很容易激怒他人，特别是那些本来就对他的观点持保留态度的人。这种风格也容易被放大和曲解，从而加剧了“群骂”效应。
二、 群骂背后的深层原因：
1. AI 安全和伦理的社会敏感性： AI 的发展与人类的未来息息相关，其潜在的风险（失业、偏见、隐私、自主武器、生存风险等）已经成为全社会高度关注的议题。在这种背景下，任何对 AI 安全持保留或不同意见的言论，都可能触动公众的神经。LeCun 作为深度学习的“明星人物”，他的言论被赋予了更大的权重和影响力，因此也更容易成为焦点。
2. “权威”与“挑战者”的张力： LeCun 作为深度学习领域的奠基人之一，他的观点往往被视为权威。然而，AI 领域正在快速发展，新的研究范式和观点层出不穷。一些新兴的研究者，特别是那些专注于 AI 安全、可解释性、公平性等领域的，他们可能对传统深度学习方法持有不同的看法，或者对 LeCun 的一些论断提出挑战。这种“权威”与“挑战者”之间的辩论，如果处理不当，就容易升级为个人攻击。
3. 媒体和社交媒体的放大效应： 社交媒体是一个信息传播的“回音室”和“放大器”。一旦某个观点引起争议，算法会进一步推送，使得更多人参与进来。媒体也乐于报道这种“名人争议”，这进一步放大了 LeCun 的言论和他引发的批评。有时，一段被断章取义的评论，或者一段充满情绪的回复，就足以引发一场大规模的讨论甚至攻击。
4. 不同研究范式之间的冲突： LeCun 代表的是以神经网络为核心的统计学习范式，他更侧重于通过大数据和计算能力来解决问题。而另一部分研究者，他们可能更倾向于符号主义、因果推理、神经科学启发式等方法，他们可能认为当前的深度学习方法存在根本性的缺陷。这种研究范式上的差异，如果缺乏有效的沟通桥梁，很容易导致学术上的分歧升级为对个人观点的否定。
5. 对“技术乐观主义”的反思： 在经历了长期的技术进步后，社会对技术发展带来的潜在负面影响越来越警惕。一些人认为，以 LeCun 为代表的一些技术领袖，过于强调技术的积极作用，而忽视了其可能带来的社会风险。因此，对 LeCun 的批评，在某种程度上也是对一种普遍存在的“技术乐观主义”的反思和挑战。
6. 个人风格和刻板印象： LeCun 的直接和尖锐的沟通风格，虽然可能源于他对科学严谨性的追求，但同时也容易被误解为傲慢、不近人情。再加上他作为科技巨头公司的高管身份，这使得他更容易成为一些对科技公司持批判态度的群体的攻击目标。一些批评可能与他的学术观点无关，而更多的是对他个人及其所属公司的负面情绪的投射。
三、 如何看待这一现象？
看待 Yann LeCun 被群骂的现象，需要保持一个平衡和多维度的视角：
理解其学术贡献与立场： 首先应该认识到 Yann LeCun 在深度学习领域的巨大贡献，他的技术观点是有其深刻的学术背景和科学依据的。他的批判性思维和对不严谨论证的抵制，在科学研究中是宝贵的。
区分学术讨论与人身攻击： 科学研究的进步离不开建设性的批评和辩论。对于 LeCun 的观点，有不同的意见是很正常的，并且应该鼓励基于事实和逻辑的学术讨论。然而，当讨论演变成人身攻击、污蔑或恶意揣测时，那就超出了健康的学术辩论范围。
认识到 AI 安全的重要性： 同时，我们也必须承认 AI 安全和伦理是极其重要的议题，不能被轻易忽视或嘲讽。任何对潜在风险的合理担忧都应该得到严肃对待，并鼓励相关研究。LeCun 对某些“末日论”的批评，不应该被解读为对所有安全研究的否定。
反思沟通方式和舆论环境： LeCun 的例子也提醒我们，在开放的社交媒体时代，即使是顶尖的科学家，其沟通方式也会对其观点传播产生重要影响。同时，我们也需要反思整个舆论环境，如何在一个充斥着情绪和信息茧房的时代，促进理性、客观的讨论。
警惕群体极化和“非黑即白”的思维： 很多时候，“群骂”现象反映的是群体内部的极化和“非黑即白”的思维模式。人们往往容易将支持或反对某个观点的人简单地归类，并对其全盘否定。对于 LeCun 的批评也可能存在这种倾向，即因为不认同他某个观点，就将其过往所有的贡献和优点一笔勾销。
总结来说，Yann LeCun 被群骂是一个复杂现象，它交织了技术前沿的争议、社会对 AI 发展的深切忧虑、个人沟通风格的影响、媒体传播的放大效应以及学术界内部的观点碰撞。 理解这一现象，需要我们超越简单的“支持”或“反对”的二元对立，而是深入分析其背后多层面的原因，并在技术发展、社会责任和理性沟通之间寻求平衡。作为普通大众，我们可以从中学习到，在面对复杂技术和社会议题时，保持批判性思维、信息辨别能力和开放包容的心态至关重要。
网友意见
我来当这个政治不正确的恶人吧，我长期一直认为，机器学习领域中fairness的研究没有社会意义，尽管所有这方面的研究都会在文章里claim说本文提出的方法将有助于推动社会公平，let’s be honest，你们有谁相信在目标函数里加个正则项就能推动社会公平？
各种各样的discrimination本质都是人类的discrimination，人类的discrimination就应该从人类的角度来解决，而不是通过条条框框或者文字狱限制技术研究人员，这是舍本逐末的做法
欧美在解决bias问题时都在舍本逐末，都在自己骗自己：存在ethnic bias怎么办？我们只要把所有人的嘴堵上，不让他们讲政治不正确的话，然后在算法模型里加两个正则项，这样我们的社会就公平了，就消除discrimination了
在这点上我同意教员的观点：racial discrimination的本质是阶级矛盾，如果黑人的社会待遇不公就应该提升他们的生活水平和受教育程度，降低黑人的失业率，而不是堵住所有说N word的人的嘴，或者给技术研究人员添堵，但是美国根本无力解决已经存在的根深蒂固的阶级矛盾，所以只能通过这种舍本逐末的办法来拆东墙补西墙
综上，我认为Yann被卷入社交媒体上这样一场无意义的口水战是很无辜的，因为他一开始只是在讨论一个纯粹的技术问题，不管他说的对不对，讨论都应该在技术范畴内展开，而失去理智的吃瓜群众把技术讨论政治化，实为可悲
Daniel Povey: 老哥来中国吧。没那些破事。
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