Meta内部混乱持续：FAIR自由不再，LeCun考虑辞职

Meta内部混战又有新剧情了，这次主角是FAIR实验室。

据The Information报道，两位知情人士透露，Meta最近对FAIR实验室施加了一项新政策： 所有研究成果在公开发表前，必须通过额外的内部审查。

这项政策在FAIR内部引起了轩然大波。多位员工认为，这一变化严重限制了他们此前享有的学术自由，即在Meta之外自由分享研究成果的权利。

长久以来，开放的研究氛围一直是FAIR吸引顶尖人才的基石。 然而，随着Meta全面重塑其AI业务，公司开始要求FAIR更多地为内部产品服务，同时减少可能助益竞争对手的外部研究分享。

这些变化让FAIR的联合创始人Yann LeCun深感困扰。据知情人士称，他甚至在九月份私下向同事透露，或许应该辞去首席科学家的职位。

LeCun的不满早有征兆，几个月来，他对公司新成立的、统管所有AI业务的Meta超级智能实验室 （MSL） 的内部状况已日益失望。

今年7月，MSL任命了来自OpenAI的研究员赵晟佳担任首席科学家。 一位知情人士称，LeCun对于外界“他已被降职”的看法感到十分恼火。尽管Meta最终允许LeCun继续专注于自己的研究并自由发表，但紧张气氛已然形成。

同时，关于Lecun要向28岁的Alexandr Wang汇报的消息也一度引发争议。

另外，自从Meta投入数十亿美元革新AI业务以来，数千名原有的Gen AI员工，不得不适应一批新的领导者以及数十位从OpenAI、Google等公司高薪挖来的研究员。 这直接导致了“新旧两派”间的紧张关系，一些元老级研究员对新部门的保密文化以及新同事们传闻中的天价薪酬感到不满。

超级智能实验室：雄心与混乱并存

目前，Meta超级智能实验室仍处于早期整合阶段，组织变革带来的“成长的烦恼”在所难免。

今年6月，Meta聘请了前Scale AI首席执行官Alexandr Wang和前GitHub首席执行官Nat Friedman共同领导该组织。 8月，该部门被重组为四个小组：

• TBD Lab：一个高度机密的实验室，负责开发下一代大语言模型Llama 5。

• 产品与应用研究团队：专注于Meta AI助手等产品的落地。

• 基础设施团队：负责底层技术支持。

• FAIR：继续进行基础AI研究。

这个新组织承载着Meta多年来最大的赌注，因此让所有员工步调一致至关重要。

为了聘请Alexandr Wang，Meta与Scale达成了一项价值143亿美元的交易，该交易为包括Wang在内的Scale股东带来了巨额回报，据称Meta还授予了Wang本人价值超过2亿美元的股票。

如今，Wang面临的艰巨任务是：实现CEO扎克伯格对“超级智能” （超越人类智慧的AI） 的宏大愿景。

Meta的AI业务向来有内部摩擦的历史。 一位前研究员将Meta之前的Gen AI部门的文化描述为“抢占地盘、狙击项目、窃取成果”，并将其比作“转移性癌症”。如何理顺内部文化，显然是新领导层面临的巨大挑战。

Meta的一位发言人在声明中表示：“研究是Meta超级智能实验室的主要支柱之一；我们没有限制研究人员发表论文。”他们补充说，LeCun作为FAIR首席科学家的角色没有改变。

新旧团队的文化冲突

新组织的成立也在Meta内部的其他部门引发了连锁反应。

• 功能争议

Meta AI聊天机器人的独立应用原本由首席产品官Chris Cox的团队负责，主要用于管理Meta的智能眼镜。如今，它被划归超级智能实验室管理。

当该应用准备在9月增加一个 AI生成的短视频信息流 （名为Vibes） 时，公司内部论坛上充满了来自Reality Labs可穿戴设备团队成员的抱怨，一位员工直言不讳地写道：“我绝不想要这个功能。”

• TBD Lab的“围城”

作为新部门的明星项目，负责开发Llama 5的TBD Lab吸引了最多的资源和关注。然而，并非所有人都渴望加入，一些被邀请的研究员拒绝了offer。

有内部人士称， 巨额的资金投入和高度关注，反而催生了一种高压、无情的工作氛围。 许多老员工不愿加入，尤其是当他们的薪酬与传闻中新同事的天价待遇相去甚远时。

• 工作制度分歧

TBD Lab要求研究员每周五天必须在加州门洛帕克的总部现场办公，这也让许多习惯了混合办公的员工感到反感，因为 Meta其他AI研究员通常只需每周到岗三天。

人事动荡也持续不断，例如，Alexandr Wang的幕僚长Bill Long于6月加入Meta，但现已返回Scale。

面对内部的种种问题，新领导层已在寻求改善。在8月的一次会议上，Nat Friedman表示， 他希望赋予团队技术成员更多权力，并减少繁文缛节，特别是要减少内部会议的频率。

对于承载着Meta未来的这个庞大而雄心勃勃的AI巨舰而言，能否平稳渡过内部整合的阵痛期，仍是一个未知数。

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本文来自微信公众号： 机器之心 （ID：almosthuman2014） ，作者：+0，题图来自：AI生成