Meta作为现在AI圈子里开源赛道的领头羊，发展道路也不是一马平川的。有消息透露，Meta内部AI人才流失严重。

最近，Meta的FAIR（基础人工智能研究）团队再次迎来一位大佬级研究科学家的离职消息，R－CNN的作者Ross Girshick决定离开Meta，加盟艾伦人工智能研究所（AI2）。

这是近期FAIR团队第二次有AI大牛离职，内部士气受挫。

Ross Girshick是谁

Ross Girshick 2012年获得了芝加哥大学计算机科学博士学位，然后在2015年到2023年一直在从事CV（计算机视觉）和ML（机器学习）等领域的研究。

在加入 FAIR 之前，Ross 是微软研究院的研究员，也是加州大学伯克利分校的博士后，在那里他师从 Jitendra Malik 和 Trevor Darrell 教授。

Ross Girshick在Meta成绩斐然，包括开发了R－CNN目标检测方法，参与了许多热门研究如Fast R－CNN、Mask R－CNN等。

此外，他还参与了MOCO、BYOL、SimCLR、SwAV等无监督学习方法的研究，探索了视频的时空表征学习。

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），这是一种用于目标检测的深度学习算法。R－CNN通过将图像分割成多个区域，然后对每个区域进行分类，从而实现了更准确的目标检测。

2. 2015年，他在R－CNN的基础上提出了Fast R－CNN，这是一种更快的目标检测算法。Fast R－CNN通过引入区域建议网络（Region Proposal Network，RPN）来替代传统的选择性搜索方法，大大提高了目标检测的速度。

3. 2016年，他提出了Faster R－CNN，这是一种更快、更准确的目标检测算法。Faster R－CNN通过引入共享卷积层和ROI池化层，进一步优化了目标检测的速度和准确性。

4. 除了目标检测，Girshick还在其他计算机视觉任务上做出了重要贡献，如图像分割、物体关键点检测等。

5. 他是CVPR、ICCV、ECCV等顶级计算机视觉会议的多次最佳论文奖得主。

6. 他还是IEEE Fellow和ACM Fellow，这两个都是计算机科学领域的最高荣誉。

AI大牛纷纷出走

近日有消息称，R－CNN的作者Ross Girshick决定离开Meta，加盟艾伦人工智能研究所（AI2）。从他的个人主页上可以证实他从 FAIR 离职的消息。并且他将于 2024 年初入职 AI2。

AI2 的计算机视觉高级总监 Ani Kembhavi 表示，Ross Girshick 届时将加入 PRIOR 团队。

同时，Ross Girshick也发文回忆了其在Meta中的生涯，并回击了外界的传闻。他表示Meta的FAIR团队过去是、将来仍是一个令人惊叹的地方。

而除了Ross Girshick外，其实Meta内部的AI大牛已经出走了好几位。

此前，ResNeXt一作谢赛宁离职加入纽约大学。还有何恺明也宣布回归学界，将于 2024 年加入麻省理工学院（MIT）电气工程与计算机科学系 EECS 担任相关职务。

首席科学家送祝福

对于AI人才的出走，Meta首席科学家杨立昆（Yann LeCun）表示理解。他认为科学家从工业实验室转投学术界或非营利组织是一种自然的职业转变。

LeCun还提到，类似的情况在贝尔实验室也曾发生，科学家们在5到10年后选择离开，寻求在大学获得终身教职。这种转变在FAIR是可能的，因为FAIR实行开放的研究政策，鼓励科学家发表论文。

这种灵活性意味着在FAIR开始职业生涯后，科学家们可以在不冒太多风险的情况下转向学术界，为自己的职业生涯注入新的活力。

此外，杨立昆还反驳了目前盛行的超智能观点。英伟达首席执行官黄仁勋不久前宣称，超级人工智能（AI）将在五年内赶超人类。

而杨立昆认为，超智能不会很快到来。他表示，在人类智能水平的人工智能出现前，社会上更有可能出现“猫级”或“狗级”的人工智能。科技行业目前对语言模型和文本数据的关注，不足以创造出研究人员几十年来一直梦想的那种先进的类人人工智能系统。

杨立昆也对量子计算持怀疑态度，尽管微软、IBM 和谷歌等科技巨头都投入了大量资源。他表示，量子计算只是一个迷人的科学话题，目前还不太清楚其实际意义，以及制造真正有用的量子计算机是否可行。

Meta何去何从

AI大牛纷纷出走，Meta的AI之路该何去何从？

大牛出走，主要原因在于FAIR在开发大语言模型Llama和OPT的过程中，出现了内部的算力资源分配不均、团队整合不顺、项目方向不明等问题。

大量人才的离开可能会削弱Meta在计算机视觉、自然语言处理、无监督学习等领域的竞争力和创新能力。

对此，Meta的AI研究负责人Joelle Pineau表示，她正在努力平衡各方的需求，留住和吸引优秀的研究人员，推进Meta的AI事业。

值得注意的是，AI领域的人才流动并非只有 Meta 面临这样的问题。例如，根据一项调查统计，近一年内，仅 Alphabet 就有 26 位 AI 专家离职。这表明这是一个更广泛的趋势，而非个别公司的问题。

Meta的AI发展的未来，可能取决于Meta能否解决内部的问题，保持对AI的投入和支持，以及与其他公司和机构的合作和竞争。Meta的AI愿景是“让人类更好地连接、交流和理解”，这是一个很有价值和意义的目标，也是一个很有挑战和困难的任务。Meta的AI团队需要不断地创新和改进，才能实现这个愿景。