鑽石舞台

大數據文摘授權轉載自數據實戰派

作者：KLAUDIA JAZWINSKA

譯者：李玉婷

關於計算機技術（如AI）對社會影響的研究，在很大程度上依賴於研究這些技術的公司的資金支持。

像谷歌、微軟和 IBM 這樣的公司，每年花費數百萬美元，贊助一些世界頂級機構在計算機科學（CS）和AI倫理學等領域的實驗室、教職、博士生項目和會議。84%的 CS 教授多少接受一些行業資助。

科技公司的產品是否會被與某種顧慮相關聯，以及一項信息是否可能產生大規模的社會反應，都被這些因素所影響。

隨着對這些利益衝突認識的加深，我們看到，越來越多的 CS 學者呼籲將該學科與大型科技公司的議程進行一定的切割。然而，鑑於 CS 學術界對科技巨頭資金的依賴程度，這一點並不容易。

如下所述，一個更容易實現而又有價值的目標，可能是在會議等場合引入更好的保障措施，以減少企業對重要研究的不當影響。

我將分兩部分闡述我的觀點。

首先，在這篇文章中，我將：

對有關大公司在 CS 研究中主導地位的討論進行簡要概述。

使用我編制的一個數據集，說明會議——計算機科學領域知識共享的重要舞台——在經濟上對世界上最強大的一些科技公司的依賴程度。

在另一篇文章中，我將提出我的建議，即可以採取哪些措施來儘量減少企業資助對 CS 研究帶來的潛在寒蟬效應或議程設置效應。

依靠大公司和他們所控制的資源，會對提出、資助和發表的 CS 研究的種類造成重大限制。

科技行業在決定什麼方向是否值得研究，或者問題框架方面起着很大的作用。例如，一家科技公司對隱私的定義，可能與消費者權利倡導者使用的定義有很大區別。

但如果該公司正在確定想要贊助的研究類型，它可以選擇資助符合或支持其自身解釋的提案。

因此，什麼是合理的研究範圍，是由其對科技公司的價值決定的。對於這些公司來說，資助那些他們認為比較邊緣的問題或者與他們的優先事項無關的學術研究，是缺乏動力的。

2020 年一項關於AI研究的調查發現，「在AI方面，公司已經大大增加了企業的研究」，形式包括公司層面的出版物以及與精英大學的合作。Birhane 等人的分析說明了這一趨勢，研究稱「企業的存在感有實質性增加」。在 2018-19 年，近 80%的論文與企業有某種聯繫，無論是作者關係還是資金。此外，分析發現，在最終獲得最多引用的會議論文中，企業存在更為明顯。

Birhane 等人寫道：「機器學習最常被闡述的價值......如性能、泛化和效率，可能不僅促成和促進了大型科技公司目標的實現，還抑制了諸如慈善、正義和包容等方向的價值。」

他曾是谷歌的員工，後來成為聯邦貿易委員會的AI高級顧問。她認為，科技公司希望壓制批評者並抵禦日益增長的監管壓力，渴望通過資助有利研究以傳播其技術的社會影響。

這導致了企業對實驗室、教職、研究生項目和會議的廣泛贊助——所有這些都依賴於公司的資金及數據和計算資源。這種對科技研究的行業壟斷——即企業以符合其自身進程的方式戰略性地資助研究或公共活動，被 Thao Phan 等學者描述為「慈善資本主義」。

此外，正如 Whittaker 所說，科技行業在 CS 研究中的主導地位「有可能在最需要的時候，剝奪一線群體、政策制定者和公眾對AI的成本、後果及其行業的重要認知」。

認識到這一威脅，Timnit Gebru 和 Alex Hanna 等其他前谷歌員工，主動發起了分布式AI研究所，努力為「獨立的、以群體為基礎的AI研究創造空間，不受大公司的普遍影響」。

我仍舊想要說明，接受一個與自己價值觀不完全一致的組織的資助，並不一定意味着自己的研究會受到影響。

企業對AI研究的資助本身並不壞，不接受大公司資金的學者，也可能做出有道德問題的研究。此外，接受大科技公司資助的個人，仍然可以對企業產品及其對社會的影響持批評態度。

然而，我同意 Moshe Y. Vardi 等學者的觀點，即必須努力解決接受來自公司的AI倫理學等研究資金的內在矛盾，公司利益可能與公共利益相悖。

在最近的一篇文章中，作為《ACM 通訊》的高級編輯，Vardi 敦促他的同事們更加批判性地思考他們的研究與「監控資本主義公司」的關係。

他寫道：「今天計算機科學所面臨的最大問題，不是AI技術不道德，儘管機器偏見是一個嚴重的問題，而是AI技術被強大的公司用來支持一種可以說是不道德的商業模式。」

開始解決這些利益衝突的方法之一，是反思知識創造和交流的條件（比如學術會議），並批判性地、公開地思考接受控制自己研究對象的行業資助所固有的妥協和權衡。

在計算機科學領域，會議是與本學科其他人分享自己研究的主要場所。因此，贊助這些會議，使公司對技術前沿情況保有的影響力和洞察力。

為了更好地了解誰是這一領域的主要參與者，我查閱了前 25 名 CS 會議的網站（根據 H-5 指數和影響力分數），匯編了 2019-2021 年對其提供資金支持的所有組織的信息。我發現，最頻繁和最慷慨的贊助商，大多數是強大的科技公司，他們往往在每次會議上捐贈數萬美元。

這個表格包含了前 25 個最頻繁的贊助商的贊助數據。

在過去三年中支持不同會議次數最多的 10 個贊助商中，有 5 個是「FAGMA」公司（Facebook、蘋果、谷歌、微軟、蘋果）。如果算上谷歌母公司 Alphabet 的子公司 DeepMind，則有 6 個。前 10 名中沒有非營利組織、政府科學資助機構或來自中美以外的贊助商。

總的來說，在前 25 個 CS 會議最頻繁且最慷慨的支持者中，唯一的非科技/非企業捐助者是美國國家科學基金會，它贊助了五個不同的會議（總共 11 個），捐款通常在 15,000 美元至 25,000 美元之間。

除了在會議宣傳材料上列出他們的公司名稱和標誌外，頂級贊助商（他們的捐贈往往超過 50,000 美元）還能得到一些好處，如贊助獎品或學生補助的機會、免費的註冊和私人會議室、對招聘機會感興趣的會議註冊者數據庫准入資格、虛擬展位或優先展覽空間、廣告機會和新聞稿支持，以及在「參展商板」上獲得與會者指標。

例如，一個向 2021 年 Conference on Human Factors in Computing Systems（CHI）捐贈 5 萬美元或更多的「英雄贊助商」，將獲得 34 種不同的好處，累積起來創造了在整個活動期間持續接觸和影響與會者的機會。

很難準確估計每家公司到底向這些會議捐贈了多少錢，因為這些數字並沒有持續公開。

一些會議只公布了支持者的名單，但沒有詳細說明金額。

還有一些會議指定了贊助級別，如「白金」或「鑽石」，但每個級別的贊助金額因會議和年份而異。

當金額被提及時，往往只公開幾千美元的大概範圍——例如，2021 年 SIGMOD/PODS 會議的白金贊助商可能提供了 16,000 美元到 31,999 美元之間的任何金額。此外，我們很難深入了解這些資金的具體使用情況。

鑑於大型科技公司與學術界之間的財務聯繫，期望 CS 學者完全抵制接受任何行業資助可能是不現實的，相反，更實際的做法可能是共同努力，為贊助建立更高標準和透明度。

在另一篇文章中，我將建議採取一些措施，以儘量減少企業資助對 CS 研究帶來的潛在寒蟬效應或議程設置效應。

註：世界上排名前 25 位的 CS 會議中，有 6 個是由 ACM，即美國計算機協會組織的。2019-2021 年，許多會議主要由美國科技公司資助，如蘋果、亞馬遜、Facebook、谷歌、IBM 和微軟，以及中國的阿里巴巴、百度、字節跳動和華為等。

點「在看」的人都變好看了哦！