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反轉(zhuǎn)?MIT女博士遭質(zhì)疑:代碼貢獻(xiàn)太少,黑洞照片功臣另有其人

新聞 前端
人類首張黑洞照片火了,“洗”出照片的MIT女博士也火了。她為黑洞最終現(xiàn)出原形,開(kāi)發(fā)了一種關(guān)鍵的算法。并因?yàn)檫@件事,成為聞名全球的風(fēng)云人物。甚至她的形象,都被網(wǎng)友制作成如上的樣子。

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人類首張黑洞照片火了,“洗”出照片的MIT女博士也火了。

她為黑洞最終現(xiàn)出原形,開(kāi)發(fā)了一種關(guān)鍵的算法。并因?yàn)檫@件事,成為聞名全球的風(fēng)云人物。甚至她的形象,都被網(wǎng)友制作成如上的樣子。

然而,這件事很快就有了“反轉(zhuǎn)”。

29歲、笑容親切的凱蒂(Katie Bouman),仿佛也要被黑洞反噬,陷入了一場(chǎng)未曾預(yù)料的爭(zhēng)議之中。

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被指代碼貢獻(xiàn)太少

誰(shuí)也不知道從何時(shí)開(kāi)始,誰(shuí)也不知道誰(shuí)是始作俑者。一股反對(duì)凱蒂的意見(jiàn)悄悄出現(xiàn)。

最知名一條出現(xiàn)在國(guó)外最火的論壇reddit上,一個(gè)帖子被頂了1.2萬(wàn)次,留下3900多條評(píng)論,這個(gè)帖子的直指凱蒂:

功勞不屬于她!

反轉(zhuǎn)?MIT女博士遭質(zhì)疑:代碼貢獻(xiàn)太少,黑洞照片功臣另有其人

這個(gè)帖子還引用了數(shù)據(jù)進(jìn)行說(shuō)明。在GitHub上,發(fā)現(xiàn)黑洞的算法代碼庫(kù)里,凱蒂貢獻(xiàn)了大約2000行代碼,而另一個(gè)成員Andrew Chael,貢獻(xiàn)了85萬(wàn)行代碼。

而且Andrew Chael對(duì)代碼的貢獻(xiàn),從始至終長(zhǎng)達(dá)兩年,基本貫穿了項(xiàng)目的全程,而凱蒂只在去年底才開(kāi)始有所貢獻(xiàn)。

反轉(zhuǎn)?MIT女博士遭質(zhì)疑:代碼貢獻(xiàn)太少,黑洞照片功臣另有其人

我們查詢了GitHub上的代碼庫(kù),確實(shí)數(shù)據(jù)是這樣。如上圖所示,achael(也就是Andrew Chael)的貢獻(xiàn)度,klbouman(也就是凱蒂)的貢獻(xiàn)度第四。

“如果說(shuō)有人配得上這份榮耀,應(yīng)該是他。”

發(fā)帖人說(shuō)。

很快,各種評(píng)論洶涌而來(lái)。

有人為凱蒂辯護(hù)說(shuō),她從來(lái)沒(méi)有獨(dú)攬過(guò)這些榮譽(yù),如果你看過(guò)她在TED上的演講,就知道她談了很多團(tuán)隊(duì)的貢獻(xiàn)。另外,在接受BBC采訪的時(shí)候,她也提及整個(gè)黑洞拍照項(xiàng)目涉及200多名科學(xué)家,“沒(méi)人可以獨(dú)自完成任務(wù)”。

但畢竟在黑洞照片發(fā)布后,凱蒂可能是最受關(guān)注的那個(gè)人。所以也有評(píng)論說(shuō),這就是學(xué)術(shù)界,要么你是第一個(gè)作者,要么你就是“其他人”。

當(dāng)然也少不了“政治正確”的參與。

微軟一位產(chǎn)品負(fù)責(zé)人Dare Obasanjo關(guān)于此事的評(píng)論,在推特上被轉(zhuǎn)發(fā)了3000多次,他的推文是這樣寫的:

作為一名女性科技工作者是種怎樣的體驗(yàn)?

你是MIT的博士,“洗”出了第一張黑洞照片,然后一堆技術(shù)男跑出來(lái)搜索你的GitHub,證明你寫的代碼少于項(xiàng)目中的男性。

呸。

類似的說(shuō)法真的不少。reddit熱帖的作者后來(lái)補(bǔ)充說(shuō),他發(fā)了這個(gè)貼之后,有一半人說(shuō)他是incel(非自愿獨(dú)身者,類似剩男),一半人來(lái)講女權(quán)主義。

“但我只是說(shuō)了一個(gè)自己的觀察。”

男同事:想拿我當(dāng)槍使?一邊去

但是,被“反轉(zhuǎn)”派視為貢獻(xiàn)大的Andrew Chael不干了,他連發(fā)了7條推特,說(shuō)明了凱蒂的重要貢獻(xiàn),順便把那些攻擊凱蒂的人懟了回去。

顯然,網(wǎng)上有人(我希望只是個(gè)別人)利用我是EHT圖形軟件代碼庫(kù)的主要貢獻(xiàn)者來(lái)抹黑我的同事和朋友凱蒂·布曼,針對(duì)她進(jìn)行了可怕且性別歧視的攻擊,請(qǐng)停止這種行為。

我們的論文用了三個(gè)獨(dú)立的成像軟件庫(kù),包括一個(gè)我朋友Kazu Akiyama編寫的,我主要寫的是其中的一個(gè),凱蒂也對(duì)這個(gè)軟件做出了巨大的貢獻(xiàn),如果沒(méi)有她和其他人寫代碼、debug、搞懂如何在EHT數(shù)據(jù)集上用這些代碼,這個(gè)軟件是沒(méi)法用的。

除此之外,凱蒂還開(kāi)發(fā)了成像框架來(lái)對(duì)三個(gè)軟件進(jìn)行嚴(yán)格的測(cè)試,并且塑造了整篇論文。因此,這可能是無(wú)線電干涉測(cè)量史上審核過(guò)最多次的圖像。

我很高興看到凱蒂的工作得到了認(rèn)可,她成為了女性在STEM領(lǐng)域中的領(lǐng)導(dǎo)力榜樣,激勵(lì)許多人前進(jìn)。我也很高興她說(shuō)這是包括女性在內(nèi)的許多年輕科學(xué)家的團(tuán)隊(duì)成果。我們團(tuán)隊(duì)在一起,能讓彼此做得更好,GitHub的commits并不能說(shuō)明整個(gè)過(guò)程或者哪個(gè)人是不可或缺的。

所以,雖然我很感謝大家對(duì)我多年來(lái)取得的成果表示祝賀,但如果你是因?yàn)閷?duì)凱蒂的性別歧視而祝賀我,那你快取關(guān)我,琢磨自個(gè)的事去吧。不然的話,我可要開(kāi)始發(fā)推了哦,我會(huì)發(fā)更多關(guān)于黑洞和其他我喜歡的內(nèi)容,包括太空、當(dāng)一個(gè)同性戀天文學(xué)家、厄休拉·勒古恩、建筑和音樂(lè)劇。如果你有關(guān)于EHT的問(wèn)題,請(qǐng)告訴我!

另外,我也沒(méi)有寫“85萬(wàn)行代碼”,很多行是模型文件里的,現(xiàn)在的軟件里也就68000行,我不在乎里面有多少行是我自己寫的。

Andrew Chael的回應(yīng)迅速引起了波瀾。一部分人覺(jué)得,那些用代碼行數(shù)來(lái)計(jì)算工作量的人太無(wú)知:

反轉(zhuǎn)?MIT女博士遭質(zhì)疑:代碼貢獻(xiàn)太少,黑洞照片功臣另有其人

“用代碼行數(shù)計(jì)量編程項(xiàng)目就像用重量計(jì)量飛機(jī)制造項(xiàng)目一樣。”

是的。你想要更多行代碼?我給你搞就行了嘛。

另一部分人非常支持他對(duì)性別歧視者的反擊:

反轉(zhuǎn)?MIT女博士遭質(zhì)疑:代碼貢獻(xiàn)太少,黑洞照片功臣另有其人

謝謝你支持她,我想說(shuō),一個(gè)男性不得不支持他的女同事來(lái)證明她的成就,這本身就說(shuō)明我們社會(huì)的性別歧視有多嚴(yán)重。

另外,如果是一位男性取得了這個(gè)成就,沒(méi)有提及團(tuán)隊(duì),只有很少人會(huì)質(zhì)疑;但是如果一位女性取得了相同的成就并且表明這是團(tuán)隊(duì)的結(jié)果,她的信譽(yù)和貢獻(xiàn)就會(huì)被質(zhì)疑。

如果女性剛好年輕漂亮,那她的年輕漂亮將會(huì)被當(dāng)成她對(duì)社會(huì)的用處。

幾家國(guó)外媒體也報(bào)道了Andrew Chael的回?fù)?。CNN報(bào)道說(shuō),為了破壞凱蒂·布曼在黑洞照片中扮演的角色,惡魔要讓一個(gè)白人當(dāng)英雄——直到他反擊。

《華盛頓郵報(bào)》的嘲諷更明顯了一些,在互聯(lián)網(wǎng)最丑陋的角落里,惡魔打著一位科學(xué)家的旗號(hào)來(lái)攻擊凱蒂·布曼,但他們選錯(cuò)了人,搞歧視的人,舉了一個(gè)公開(kāi)出柜的同性戀當(dāng)大旗。

黑洞圖像生成算法

那個(gè)引發(fā)爭(zhēng)議的GitHub項(xiàng)目目前已經(jīng)有了超過(guò)2500顆星星,是一個(gè)用于模擬和操作VLBI數(shù)據(jù)并使用正則化似然法生成圖像的早期版本,用Python寫成。

反轉(zhuǎn)?MIT女博士遭質(zhì)疑:代碼貢獻(xiàn)太少,黑洞照片功臣另有其人

項(xiàng)目中包含了代碼、示例、模型、腳本等許多內(nèi)容,可以下載后pip安裝,需要的數(shù)據(jù)庫(kù)鏈接在后面的傳送門中。

另外,GitHub里還列出了該項(xiàng)目相關(guān)的天文學(xué)和圖像重建方向的研究論文,研究相關(guān)方向的讀者,不妨去看一下。

傳送門

GitHub:EHT-Imaging

https://github.com/achael/eht-imaging

開(kāi)源項(xiàng)目說(shuō)明文檔:

https://achael.github.io/eht-imaging/

黑洞照片重建原理PPT(2016):

https://www.dropbox.com/s/7533ucj8bt54yh7/Bouman_Chael.pdf?dl=0

VLBI重建數(shù)據(jù)集:

http://vlbiimaging.csail.mit.edu

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: 量子位
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