下个月,机器学习顶会NeurIPS将在温哥华召开,来自全球的顶级学术机构和公司的学者和研究人员,将齐聚一堂讨论和交流新的思想和理论。
然而,有一些人除外。
来自多方面的情况显示,多个国家和地区的学者,申请加拿大签证被拒。这意味着,他们将无法参加NeurIPS大会。其中,甚至包括大会活动的组织者。
去年,NeurIPS在加拿大蒙特利尔召开。当时,就有100多名来自非洲的人工智能研究学者,被加拿大拒绝入境参加大会。当时,加拿大总理特鲁多还曾经承诺调查此事。
如今相似的一幕,再次上演。
“OK.”
前两天,Tejumade Afonja发了这么一条配图的推文。她是一个来自尼日利亚的机器学习研究者,正在德国萨尔大学攻读研究生。但事情一点也不OK。
推文的配图才是重点。她晒出的这张图,是一封来自加拿大使馆的信。在这封充满格式化客气措辞的信中,加拿大官员拒绝了Tejumade Afonja的签证申请,理由很简单,旅行历史、移民身份和访问目的表明——她有可能会留在加拿大。
她被拒签了。
连访问目的都是错,这太可笑了。Tejumade Afonja申请加拿大签证,是要前往参加机器学习顶会NeurIPS,而且她还是大会一个Workshop(ML4D)的联合组织者。一场学术活动的组织者,最后不能参加自己组织的活动,呵呵。
这不是第一次。去年,她也没参加成NeurIPS,原因仍是加拿大使馆的拒签。她在推特上说,再也不想在加拿大身上浪费任何的时间、经历和金钱。嗯,每封拒签信的最后,加拿大使馆都温馨的提示,如有问题可以再次申请,但别忘了缴纳新的申请费。
”So ridiculous!! “一位DeepMind机器学习工程师愤怒的说。但还有更ridiculous的事情。
Google的研究学者Timnit Gebru公布了一个数据:截至目前,他邀请了44人前往出席NeurIPS的另一个Workshop(Black in AI),其中15人被加拿大拒签,拒签率三分之一。
Timnit Gebru说,为了组织这场学术活动,他们异常辛苦的工作,花了那么多的时间组织,花了那么多时间募资……而签证官只需不到1分钟,就能给出一个No。
不只是非洲裔学者遭遇拒签。量子位还找到好几位被拒签的印度学者,其中还有人是连续第二年申请参加NeurIPS被加拿大拒签。
甚至一位正在美国读博的印度博士生,也被拒签了,加拿大认为这个博士生有可能在参会后,可能赖在加拿大不走。
来自加拿大的拒签,在机器学习研究群体中引发了热议。
长期以来,某些国家的学者,一直在获得西方国家的签证方面存在困难。2017年,川普禁止了一批国家的科学家进入美国或者为美国公司工作。《连线》杂志也在报道中指出,中国学者,尤其是研究人工智能等先进技术的学者,通常也很难获得美国签证。
别在北美搞学术会议了,去欧洲不是更好么?有人在推特上问。
“并不。”上面提到过的Tejumade Afonja,正面回答了这类问题。她说即便在欧洲,也不是人人都能方便的前来参会。有好几个准备在大会上发言的朋友,已经多次被欧洲拒签了。
Google科学家、曾在斯坦福大学做博士后的Vinodkumar Prabhakaran直言不讳的说:申请西欧和北美国家的签证,是我面对过的、最不人性化(the most dehumanizing experiences)的经历之一。而且这对学术界造成了很大的影响,却常常被忽视。
现在的人工智能研究,主要集中在一些发达国家。有学者担心,这种失衡可能导致AI技术继续扭曲,让算法产生严重的偏差。比如,AI能更加容易的识别出西方婚礼的场景,却很难认出来一场非洲大陆上的婚礼场景。
Google AI团队负责人、高级副总裁Jeff Dean,也一直在关注这件事。他说:拒绝给参加学术会议的人发放签证,阻碍了思想的自由流动,而这对科学的进步至关重要。“我希望签证不要成为障碍,我们需要每个人都出来发声!”
一票大佬都站出来为此事发声。学者Jeremy Howard力挺Timnit Gebru,并表示知易行难,能否把语言转化成行动,是对价值观的一次考验。
据Jeff Dean透露,图灵奖得主、深度学习三巨头之一、现居加拿大的著名学者Geoffrey Hinton,已经亲自过问此事。加拿大官员告诉Hinton,被拒签的NeurIPS参会者,可以在网上申诉。不过……
不保证有用……
最后,来看看另一位图灵奖得主、深度学习三巨头之一、现居加拿大的著名学者Yoshua Bengio的行动吧。
为了解决签证的问题,另一个机器学习顶会ICLR的组织者(其中包括Bengio),把ICLR 2020的举办地,选在了非洲国家埃塞俄比亚的首都:亚的斯亚贝巴。
Bengio在回给VentureBeat的一封信中表示:
“如果移民局不改变自己的工作方式,显而易见的是,这将阻止国际活动组织者选择在加拿大召开会议。这也将损害加拿大的形象。”
— 完 —
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