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MIT教授NeurIPS歧视言论炸雷，中国女学生霸气反击！AI大佬集体痛斥，道歉信来了

2024-12-16 07:30

来源：澎湃新闻·澎湃号·湃客

新智元报道

编辑：桃子 LRS

【新智元导读】MIT教授侮辱中国学生的言论，彻底掀翻了整个学术圈！在NeurIPS受邀演讲中，她大放厥词「中国学生不诚实」，并在一张PPT明确提到中国国籍。这一恶性事件，引来Jeff Dean等业界大佬怒斥。

MIT教授的一句话，彻底让整个中国学生圈怒了！

就在昨天，被誉为「情感计算」之母的Rosalind Picard在NeurIPS的受邀演讲中，直言「中国学生不诚实」让全场哗然。

她的一页PPT中，明晃晃地写着：

我这样做，就是为了把论文结果的数据弄得好看点。在我的学校里没有人教过我们道德和价值观。

——这是一位被顶尖大学开除的中国学生的辩解

在她的注脚中为自己辩解道，「我认识的大多数中国人都是诚实且品德高尚的」

QA环节中，一位中国女学生当场与Picard对峙，并用非常理性、克制的语言，让其对种族歧视的言论做出回应。

瞬间，整个学术界炸锅了！AI大佬集体发声，纷纷怒斥反驳她的观点。

谷歌首席科学家Jeff Dean表示，「我虽没有看那个演讲，但我看到的幻灯片内容相当冒犯。这种泛泛而论的偏见在NeurIPS或其他任何地方都不应该存在」。

杜克大学陈怡然教授表示，「就这件事而言，这里用任何具体的国家、种族、和群体来举例既不恰当，也完全没有必要」。

华盛顿大学计算机教授称，「令人愤怒的是NeurIPS继续发布这种垃圾言论。NeurIPS该成熟点了」！

在铺天盖地的舆论压力之下，NeurIPS主委会紧急行动，火速发布官方道歉声明。

NeurIPS承认今天主题演讲者对中国学者文化刻板印象的言论强化了隐性偏见，但这并不代表NeurIPS的立场。NeurIPS致力于为所有人提供一个安全的空间。我们需要针对今天下午特邀演讲中的评论作出回应，因为这种言论不符合NeurIPS的立场，也违背了我们的行为准则。我们正在直接与演讲者沟通处理这个问题。NeurIPS致力于建设一个多元化和包容性的环境，确保每个人都能得到平等对待。

这场由一页PPT引发的「血案」之争，正在持续发酵.......

MIT教授口出恶言，中国女学生当面反驳

同一天，NeurIPS 2024大会爆火了两大热点。

，另一件便是MIT教授冒犯中国学生的言论了。

现场，Rosalind Picard主题演讲的题目是——「如何优化最重要的东西」？

关于演讲的内容，网友也放出了一部分。比如，她提到了构建AGI，我们需要解决的问题要比提出的方案多得多，以及关于情感计算相关的一些研究。

原本这是一场关于学术的探讨，却演变成了一个种族歧视的恶性案件。

那么，究竟是从什么话题，她延展到了「中国学生不诚实」的问题？

在一张内容铺屏的PPT上，Picard重点强调了学术界存在的问题：一些人对AI的不道德使用浪费了其他人大量时间，并损害了学术领域的诚信。

她还引用了英特尔团队研讨会的一个主题研究——你的论文是否正在被LLM审阅？调查同行评审中AI文本的可检测性。

这项研究揭示了在评审层面个例中，准确识别AI生成文本的困难性，突出强调开发新工具和方法来检测这类生成式AI不道德应用的紧迫需求

接下来，她引出冒犯性言论的一句话是：「如果你看到了什么，就说点什么」？

「如果你看到了不良行为，就把这个人拉到一边说——快看，这是正确的做法」。

紧接着，她以中国学生为例，称这是发生在一所知名高校的真实故事。

一名学生因违反学术诚信被开除，而他的辩解令人震惊：「学校没有教导我们什么是对错」。

这种推卸责任的态度，不禁让人为之忧心。

不过，她又称，「其实，我接触到的大多数中国人都非常诚实，道德高尚。我希望这只是一个例外」。

再之后，她做了一个总结：

因此，使用AI生成捏造的结果、虚假数据，并将其发表在出版物上是不正确的。

显然，我们使用GenAI生成的东西，甚至改进训练集，目的并不是以这种方式传递出去，我们必须在社区中划清界限说明，我们可以容忍什么。

我们必须在教育人方面，要做得更好。

我常听到一些人说，他们迫于压力要优化自己简历。当然，每个人都想优化简历，但是前提是需要考虑一下「约束优化」，对吧？

你的诚信，比在简历上写的任何令人印象深刻的东西都重要。

因此，当你优化你的生活、简历或其他东西时，请确保这是一个有约束的优化。

以上这些话，都是Rosalind Picard关于学术诚信讨论的一部分。

现场交锋

在QA环节中，一位中国女学生当场发问，「你既然给出了『大多数中国学生都很诚实』的说明，为什么要特别强调这个群体？

为什么在整个演讲中，只有提到中国学生时，特别标注了国籍」？

Picard表示，「我希望澄清一下，我之前说的并不是基于我个人的判断，而是那个学生的原话——他说学校没有教他这些，可能也暗示了很多中国学生都是这种情况。

但就我的亲身经历来说，我接触过的所有中国人，除了我提到的那一个例外，都是非常优秀的。我希望这只是个特例」。

中国学生继续表示，我认为这也可能表明，这些学生是正直和诚实的，所以他们才会给你这样的反馈。

「但是，作为一个中国人，我个人还是觉得有点被冒犯，因为在你提到的所有不良行为中，这是唯一一处明确提到国籍的地方。」

「我认为在这个群体之外维护好声誉很重要，但在群体内部，我们也应该提高对这种无意识偏见的认识。我可能对这个种族歧视问题比较敏感。我希望将来如果你再做这个演讲，可以删除那个关于国籍的注释，因为这对这个特定群体来说似乎不太公平。」

中国学术圈暴怒，评论区刷屏「可耻」

中国人是讲道理的，是可以接受批评的，但对于这种「无端的种族偏见」是绝对无法接受的，在各种评论区下，我们也可以看到网友纷纷刷屏「可耻」来谴责这位教授。

在这种官方、公开场合发表种族主义言论，即使只是举例，也会进一步引发歧视，加深刻板印象，也严重违反了NeurIPS的会议规定，所以这场演讲的内容本身就是不合适的。

加州大学圣克鲁斯分校教授Xin Eric Wang，有理有据地分析了「为什么身为中国人会感觉到不舒服和被冒犯」。

首先，就算这个例子属实，真的有中国学生说过「我的学校没有人教我们价值观或道德」，教授是不是应该思考一下这是不是学生给出的逃避借口，而不只是停留在字面上进行理解。

而且这个例子也完全没有必要和种族主义歧视产生关联。假设是一个美国学生说的，这位教授会不会也直接相信吗？

她在发表演讲的时候，也清楚地知道自己在说一些「不恰当」的言论，还知道标注上「大部分中国人都是诚实、道德正直的」。

谷歌DeepMind研究员Sun Jiao表示，简直不敢相信这是在顶级会议上发生的事，大模型的偏见都没有人类深，是不是会议官方只对作者进行道德审查，但没有对受邀演讲者也进行道德审查？

哈佛大学和MIT的博士生评论表示，NeurIPS声明中所谓的文化刻板印象（cultural generalization）完全是在和稀泥，中国人从小受到的教育中，重中之重正是「诚实」和「正直」。

2006级清华大学学士、MIT博士、普林斯顿大学博士后，现任Meta FAIR实验室的人工智能科学家朱泽园表示：我在清华物理学院的时候，就已经学会了什么真正的价值观，当年上实验物理课时，每个原始数据点都必须保留，即使是最简单的线性回归分析，都必须能追溯到手写的数字。

当年的课程导师朱鹤年教授花了无数时间来验证学生有没有为了画出更好看的图像而进行数据挑选，一旦被发现就要挂科，无一例外。可复现、可重复是最基本的，没有余地的。这不仅仅是规则，更是一种价值观的传递。

谷歌DeepMind研究科学家Yao Fu表示，「让这张幻灯片更糟糕的是，使用了一个试图规避责任的小伎俩：演讲者先引用了一段特别针对某个特定国籍的冒犯性言论，然后又加上注释试图撇清自己的责任，相当于在说『这不是我说的，是你们自己说的』」。

马里兰大学副教授Furong Huang认为，在讨论作弊事件时完全没有必要提及学生的国籍，亚洲人普遍信奉「努力工作、避免冲突、不逆反」，我们也要和其他人一样，在受到种族歧视的时候发声并要求追究责任。

在问答环节，Picard教授依然以「中国学校没有教授道德」来进一步强化偏见，甚至泛化到整个中国教育、社会的问题，既不符合事实，又极具冒犯性，从逻辑上分析也行不通：

1、如果学生已经作弊了，为什么老师还会选择相信他们的「道德教育」借口？一位严肃的学者会将其作为论点之前进行充分的调查研究。

2、就算学校不教授道德（当然是严重错误的），家庭和社会也会经常向学生灌输正确的道德价值观，否则教授口中「大部分中国学者都是诚实正直」的品质是从哪来的？

她，郑重道歉了

事后，Rosalind Picard在MIT媒体实验室，郑重发出了道歉信。

全文如下：

在NeurIPS的主题演讲中，我分享了一个故事，其中提到了国籍——这个细节我现在后悔提及。我意识到这是不必要的，与我要表达的观点无关，并且造成了意想不到的负面联想。

我为此道歉，并对这一事件造成的困扰感到非常抱歉。我正在从这次经历中吸取教训，也欢迎大家提出建议，帮助我为社区作出弥补。

我坚信生成式AI带来的实践和伦理问题影响着我们所有人。我希望我们能够跨越国界和文化界限，共同解决这些问题。

此致Rosalind W. Picard博士

MIT媒体实验室

Hermann健康科学与技术教授

「情感计算」之母，一夜翻车

或许很多人，对Rosalind Picard这个人非常陌生，不过现在算是「一战成名」了。

Rosalind Picard是麻省理工学院教授，在MIT主持创办了Media Lab情感计算研究部，从事机器学习与神经科学的交叉研究。

在著作Affective Computing中，她开创了计算机科学和人工智能学科中的新分支「情感计算」，该书提出并描述了如何向计算机赋予情商技能，包括语音助手、机器人、智能体以及多种交互技术。

在尝试创造客观测量情绪相关数据的方法的同时，Picard团队还开创了可穿戴技术来监测和分析日常生活中的生理数据，在可穿戴设备、生理学和身心健康的交叉领域催生了新的研究和发明。

Picard发明过一百多项专利，涉及领域包括用于感知、识别和响应人类情感信息的可穿戴和非接触式传感器、算法和系统，她以极高的影响力当选为美国国家工程院院士和美国国家发明家学院院士，发明成果主要应用于自闭症、癫痫、抑郁症、创伤后应激障碍、睡眠、压力、痴呆、自主神经系统疾病、人类和机器学习、健康行为改变、市场研究、客户服务和人机交互。