谷歌研究人员因质疑其家发表在Nature上的论文成果而被解Ƹ。
去年6月,谷歌在Nature上发表了一篇文章:A graph placement methodology for fast chip design,其中Jeff Dean是作者之一.
文中˵AI可以在6小时内制作芯片设计图，而且比人类的设计ͼ更好。
但这位研究员认为文章的ij些论断是站不住脚的，实验也没有得到充分地检验。
但他只对内发表了下想法，结果验证了自己观点的论文，被谷歌直接截获，未能对外发表。
随后，谷歌的最新回应证实，这位研究员“因故”于今年3月被解雇。
值得一提的是，谷歌员工“因言获罪”事件并非首次发生。
而短短一年半的时间，谷歌又爆出了三名技术人员下岗的新闻。
AI芯片的设计能力已经超过人类？
设计的论文于去年4月13日被《Nature》接收，6月9日发表。
重点探讨了一种采用深度强化学习实现芯片快速设计的方法；
论文指出, AI只需要不到6小时就可以完成一个芯片的设计, AI通常需要几个星期或几个月的时间才能完成。
具体来说，这是一种具有泛化能力的芯片布局方法。
AI通过学习10万个芯片布局，这种方法可以自己设计新的方案，所有关键指标（包括功耗，性能和芯片面积）都可以与人工设计相媲美。
为了提高AI的学习效率，研究者还根据线路长度和布线拥塞的近似代价函数设计奖励机制进行计算。
具体来说，需要将宏和标准单元映射到平面画布上，形成具有数百万到数十亿节点的“芯片网表”。
然后, AI模型进行功率、性能、面积（PPA）等方面的优化，并输出概率分布。
下图分别是零样本生成和基于预训练策略微调的效果，其中每个小矩形代表一个宏块。 为了减少宏搜索次数，可以把这些宏块分割成不同大小的子区域，然后再进行组合以得到最终结果。实验结果表明该算法具有较高的执行效率。 所述预训练策略中，为标准单元的房子预留中间位置；
论文合作通讯作者安娜D.戈迪表示；
该方法适用于任何类型的芯片设计，已用于生产下一代Google TPU。
2020年以来的质疑声此起彼伏；
但在“取得重大突破”的背后，谷歌内部对这项技术的质疑其实从2020年就开始了。
质疑的是今年3月被解雇的谷歌大脑员工Chatterjee博士。
毕业于UC伯克利计算机系，就职于英特尔，主要从事通信协议高层建模与验证研究。
2020年，谷歌提出使用机器学习设计芯片，可以看作是登上Nature成果的前身。
当时，谷歌曾向Chatterjee博士询问这种方法是否可以出售或授权给某些芯片设计公司。
Chatterjee博士在回信中表示，对论文中的一些说法持保留态度，并对这项技术是否经过严格测试提出质疑。
但这些质疑似乎并未影响谷歌前行的脚步。
一年后，他们将这一尚存疑问的成果投寄Nature,并成功出版。
与最初的研究不同，登上Nature的论文在删除两位作者名字的同时，对以往的研究方法做了一些调整。
因为他们曾经与Chatterjee博士有过密切的合作，并且同样对这个结果心存疑虑。
而Google公司的骚操作在此时也宣告终结，并亲自示范着什么叫“规矩是死人是活”。
在这方面，向Nature投稿的论文受到质疑，没有严格按照发表审批流程进行。
谷歌和本文共同通信作者Anna D Goldie对此做出了回答，由于本文对之前的结果没有太多改动，所以无需走完整的审批流程。
但另一方面, Chatter jee博士的论文也对这个结果表示怀疑，最后并没有通过评审。
他们将驳斥这种方法的论文呈交决议委员会批准出版。
结果几个月后，论文被拒之门外。
理由是：不合格。
据《纽约时报》报道, Chatterjee博士团队被谷歌告知不会发表论文质疑Nature的结果。
而一份书面报告证明Chatterjee博士已经被谷歌解雇。
谷歌（谷歌）副总裁Zoubin Gh ahramani回应说。
我们对那篇《Nature》论文的底稿进行了深入细致的研究，坚持了同行们审议的成果。
与此同时，我们还对后期提出的一个不符合我国出版标准的论文进行了严格考察。
同时，知情人士透露，成果作者之一称“下岗人员骚扰她，质疑她的工作”。
而“被解雇人员”的律师则回应：他是在维护科学的完整性。
观点不一致被辞退？
谷歌管理层和研究人员之间的冲突在前文中也并非首次发生。
之前最为典型的是谷歌AI伦理团队联合负责人Timnit Gepu解雇事件。
此事直接引发了1400名Google员工及1900名AI学术圈人士对谷歌行为的谴责，也让Jeff Dean成为众矢之的。
从我的微博及姐夫哥后的回应来看，其核心冲突恰恰在于双方在内部论文评审上存在分歧。
在公开邮件内容上，她一直希望能刊登一篇“大语模偏颇”的论文，却一直遭到上级的反对；
此外，她还在邮件中披露了谷歌对于黑人这个弱势群体的不公正的态度，以及对于AI伦理的不关注。
就是因为这封邮件，被爆“不符合谷歌管理者的期望”而被解雇。
两个月后, AI伦理团队的另一负责人马加莱米切尔（Margaret Mitchell）因使用脚本在公司内网搜索支持Gepu的证据被解雇。
再到去年四月，谷歌大脑创始成员之一的萨米比本吉奥（Samy B engio）离职加盟苹果，很多人推测离职原因与此事有关。
现在，谷歌大脑中的另一个成员被解雇了，这一方面被认为是谷歌研究人员内部动荡的最新例子；
此前，谷歌另一大研究团队Deep Mind也不时爆出闹独立，闹掰母公司等传闻。
而从另一个角度来说，就像这位网民所说的，整个科技行业要应对的难题就是研究人员和企业之间的“适配”问题。
即便是像谷歌这样的大厂也无法彻底解决这个问题。
从企业的角度来说，自然要把科研成果迅速商业化收入为主。
但从技术人员的角度来说，任何一项科研都是一项长期的投资，怎能让它为短期的利益折腰。
一旦遭遇不适配，只剩下两条路可走；
一是停留在产业界，改头换面或自立门户；
如百度的首席科学家吴恩达负责百度研究院的领导工作，特别是负责Baidu Brain计划，但离职三年后就有了自己的创业项目。
另一种则是向学界的回归。
17年就职后，斯坦福大学的李飞飞成了谷歌云AI的掌门人，一年后，他离开学校回到斯坦福；
而且这一难题对于企业而言，目前尚无最优解存在。
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