声称代码已开源却迟迟没更新，网友等了好几个月，最终一怒之下把作者挂网上

丰色 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

“代码拖更”的经历，不知你遇到过没？

就是你看上了一篇论文或者项目，作者声称代码会开源或者已开源，但你左等右等，每天查查GitHub，代码就是一直没发布……

reddit上一位网友就遭遇了这种经历，还是在他三番五次联系原作者的情况下。

无奈/一怒之下，他就把作者和论文挂网上了。

结果这一现象引起了网友们热烈的讨论，还把“涉事”作者给“炸”出来了！

声称代码开源却迟迟不更新

据发帖网友陈述，“涉事”论文是NeurIPS 2020的一篇有关自动驾驶的论文。

当时他觉得很有意思，顺着文中给出的代码地址点进去，发现仓库居然是个“空壳子”。

“好吧，应该是还没来得及更新”，他心想：那就fork一下，过几天再来看。

然而他等啊等啊，代码一直都没有发布。

他看到有其他人也在评论区“催更”，他自己也尝试电邮联系作者们（包括学生和PI），但都没收到回复。

终于，去年11月份就提交到arXiv的论文，在今年4月更新代码仓库了！

——但，更新的只是自述文件，只说代码即将发布。

然后几个月过去了，那已成了该仓库最后一次更新。

而这位网友也终于联系上了作者，却得到了这样的回应：

论文实际上是基于经验的改进，没有有效代码来复现结果。

这下这位网友可是真的炸了：“我等了你们这么久，付出了巨大的努力联系你们。不发布就不发布，一开始就别承诺啊，也更不该‘玩失踪’啊。”

他表示，他知道这种“声称开源却实际并未发布代码”的事情在机器学习论文中越来越多。

当他实验室的本科生问他“为什么我应该如此费力地整理代码并发布，而别的人早已开展下一个有趣的项目去了”时，他也没法儿解释。

但事情不应该是这样：

我强烈地认为这种事情必须被改变，而且只有我们说出来，这种现象才能被改变。

于是，也就有了前文我们看到的这篇论文被挂在网上“社死”的事情。

谁之过？应该怎么办？

看到这个帖子，许多网友的第一反应确实是：这不新鲜啊。

“CVPR 2019都还有篇论文的代码现在还没发布。原作者还亲口告诉我有代码且已上线呢……”

不过，这不排除有人是在论文被接收后又偷偷删除链接的……

毕竟，有网友指出，有人不发就是因为担心自己“透露”的太多，被别人反超成果……

emmmm……

当然，更普遍的也可能是自己的代码遇到问题了，不过：

“Paper + Bad Code >>>> Paper + No Code。”

许多人表示，论文能公开代码还是要公开，即使有错误、别人跑不起来，但也尽量发出来，大家还可以做逆向工程——毕竟总比啥都没有强。

而关于不发布代码的原因，这里面还出现了“对于你来说开源代码可能就是30分钟的事儿，但有人真的很忙需要耗费数周才能完成，所以你不该责怪他们”的论调，但显然他没有抓住本次事件真正的问题所在：

不能开源代码的情况会有，可以原谅，但你不应该把“代码已在X发布”写在论文中。不诚实才是最大的问题。

而另一边，网友也把矛头指向了评审。

“我已经说过很多次了，会议/期刊/审稿人应该确保论文中提到的代码是真正发布了的。”

许多人一致认为先不提有没有验证代码是否能复现，没有复现代码能过审就让人费解，所以给复现代码挂了个空仓库的论文一开始就应该被拒稿，审稿人应该好好把关。

不过说是这么说，有人算了算：

ICLR今年收到了大约3400篇提交，每篇论文应该有4条评论，所以总共需要13000+条评论。而一个好的评审总共需要4-5个小时在一篇论文上。

这需要耗费的时间不敢想象，但审稿又是“义务劳动”，你“审的好”不会给你带来什么附加收益，对你找工作、升职加薪什么的也不会有帮助，所以……

那你可能会说，付费评审吧。

但这不且提每小时约100美元的市场价格带来高得离谱的成本，有的人给钱他都不一定有那么多时间呢。

再扯远点，最不缺的是审稿人，而是真正有水平的审稿人。

所以也就发生了太多空代码论文“钻空子”的情况。

不过，也不是完全没有办法。

有网友支招，面对那种承诺已有代码实际就是没有的，可以把它提交到下面这个网站：

会有人专门帮你联系作者，其审核严格，也会显示每篇论文的处理进度。

从申请理由中，我们也可以看到，代码有问题的论文也可以提交的。

良心网站。

“涉事”论文作者被“炸”出来了

令人没想到的是，原帖网友私下三番五次联系不上“涉事”论文作者，发了这个帖子后，倒是一下子把他“炸”出来了。

他首先道歉，表示自己刚刚进入一家公司工作很忙，没有及时跟踪到这篇论文的邮件。

并承诺在最近的NeurIPS之前会发布代码，到时大家有啥问题就可以问他了。

还给出了代码用到的数据集来自哪篇论文以及根代码库的链接。

以上，你怎么看？

参考链接：
https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/qrbkc7/d_calling_out_the_authors_of_trajformer_paper_for/

— 完 —

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