Recentemente, la conferenza di intelligenza artificiale NeurIPS ha assegnato il premio al miglior articolo a una ricerca il cui autore principale, Ten Keyu, studente laureato all’Università di Pechino, è coinvolto in una causa legale intentata da ByteDance, la società madre di TikTok. Questa situazione ha suscitato un acceso dibattito nella comunità scientifica riguardo all’etica e all’integrità nella ricerca.
Nel novembre 2024, ByteDance ha presentato una causa contro Ten Keyu, accusandolo di aver sabotato deliberatamente i processi di addestramento dei loro modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) durante il suo stage presso l’azienda. Secondo l’accusa, Ten avrebbe manipolato e alterato codici senza autorizzazione, causando interruzioni significative nei progetti di intelligenza artificiale della società. ByteDance richiede un risarcimento di 80 milioni di yuan (circa 15 milioni di dollari) per i danni subiti.
Nonostante le accuse, l’articolo intitolato “Visual Autoregressive Modeling: Scalable Image Generation via Next-Scale Prediction”, con Ten Keyu come autore principale, è stato premiato come miglior articolo al NeurIPS. La ricerca propone un metodo innovativo per la generazione di immagini tramite modelli autoregressivi visivi, promettendo maggiore efficienza e scalabilità rispetto alle tecniche precedenti.
La decisione di premiare l’articolo ha sollevato critiche all’interno della comunità scientifica. Abeba Birhane, responsabile dell’AI Accountability Lab al Trinity College, ha espresso preoccupazione sul processo di valutazione dei premi, sottolineando la necessità di considerare l’integrità etica oltre al merito scientifico. Altri ricercatori hanno richiesto una revisione della decisione, evidenziando l’importanza di mantenere elevati standard etici nella ricerca accademica.
Il comitato del NeurIPS ha dichiarato che il premio è stato assegnato in base al merito scientifico dell’articolo, indipendentemente dalle questioni legali riguardanti l’autore. Hanno sottolineato che il processo di revisione è stato condotto in modo anonimo, focalizzandosi esclusivamente sulla qualità della ricerca presentata.