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機器之心報道

參與：澤南、杜偉、蛋醬

PyTorch 今天已經(jīng)成為全球最主流的深度學習框架之一，然而其開源的一些重要技術卻被指有抄襲和泄露商業(yè)機密的嫌疑。

近日，一份起訴書成為了深度學習社區(qū)的熱點話題：Facebook 從創(chuàng)業(yè)公司 Neural Magic 挖來的技術人員 Zlateski 重現(xiàn)了今天 PyTorch 上的關鍵神經(jīng)網(wǎng)絡加速技術并將其開源。因為這件事，F(xiàn)acebook 被告上了麻省法庭。

在科技巨頭面前，創(chuàng)業(yè)公司的保密協(xié)議和競業(yè)協(xié)議能否發(fā)揮應有的效力？

據(jù)外媒報道，在波士頓（馬薩諸塞州）地方法院，由 MIT 研究科學家 Alex Matveev 博士和 MIT 電氣工程與計算機科學教授 Nir Shavit 共同創(chuàng)立的 AI 公司 Neural Magic 對其前技術總監(jiān) Aleksandar Zlateski 和 Facebook 提起了訴訟。

Neural Magic 起訴前員工 Zlateski 違反了保密協(xié)議和競業(yè)禁止協(xié)議，而 Facebook 靠著挖角 Zlateski，竊取和公開了屬于 Neural Magic 核心技術與知識產(chǎn)權(quán)的「專有算法」。

Neural Magic 是 MIT 教授 Nir Shavit 和 MIT 研究科學家 Alex Matveev 在 2017 年合伙創(chuàng)辦的公司，地址位于馬薩諸塞州的薩默維爾市。Neural Magic 的核心技術之一就是方才提到的算法，該算法可使得計算機在不配備專用硬件的前提下，就能運行復雜的數(shù)學函數(shù)，并使用更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。

Nir Shavit 是麻省理工學院電氣工程與計算機科學系和 CSAIL 實驗室的一名教授，主要研究方向為多芯片加速算法的設計與實現(xiàn)。

它的軟件解決方案算是「無硬件 AI 模型」中的先驅(qū)。這一軟件程序可以在 CPU 上處理深度學習工作負載，不需要常用的計算專用硬件，通過安裝在 CPU 上的軟件使其達到媲美 GPU 的水平。

Zlateski 是 Shavit 教授手下的一名博士后，也是第一位加入創(chuàng)業(yè)公司 Neural Magic 的員工，年薪 16.5 萬美元，擔任技術總監(jiān)職位。Zlateski 能夠獲取公司的所有商業(yè)秘密、機密信息、專有信息和未來的商業(yè)計劃。Zlateski 也是創(chuàng)建軟件以及封裝 Neural Magic 專有算法的編譯器源代碼的重要人物。

2019 年 7 月，Zlateski 從 Neural Magic 離職，隨后加入 Facebook，并保證新工作的內(nèi)容與原公司無關。Neural Magic 選擇信任 Zlateski——基于他此前和公司簽訂的保密協(xié)議和競業(yè)協(xié)議。

但是，2019 年 11 月，F(xiàn)acebook 在 GitHub 上發(fā)布并開源了包含 Neural Magic「專有算法」的編譯器。此外，Neural Magic 在訴訟中提到，在編譯器算法的發(fā)行公告中，F(xiàn)acebook 甚至對 Zlateski 在解決算法關鍵難題中發(fā)揮的重要作用公開表示感謝：「團隊認可并高度贊揚 Zlateski 在稀疏內(nèi)核和統(tǒng)一代碼緩存方面所做的貢獻?！?/p>

這家公司去年 11 月從 Comcast Ventures、NEA、Andreessen Horowitz、Pillar VC、 Amdocs 等投資機構(gòu)籌集了 2000 萬美元，解決方案正在出售給英偉達、AMD、華碩等企業(yè)。

所指技術與 Glow 有關？

究竟是哪種技術讓 Neural Magic 決定與科技巨頭 Facebook 對簿公堂？在起訴書中 Neural Magic 將其解釋為「由公司 CEO Nir Shavit 牽頭研發(fā)的，可在 CPU 中高效運行多種神經(jīng)網(wǎng)絡，而無需專用處理單元（如 GPU）的創(chuàng)新方法，消除了機器學習和人工智能領域的硬件壁壘?！惯@項技術被形容為充滿價值，可讓機器學習變得無處不在，并開啟下一階段 AI 研究的熱潮。

至于其價值如何，Neural Magic 公司表示因為此技術獲得了 2000 萬美元的融資。

這樣的形容方式讓我們想到了 Facebook 試圖「一統(tǒng)所有 AI 芯片」的深度學習編譯器 Glow。在 2018 年剛推出時，F(xiàn)acebook 將其形容為一種幫助深度學習模型渲染成用于硬件加速的字節(jié)代碼的加速方法。該編譯器包括多個工具，如用來生成用于芯片特定內(nèi)存配置的指令排程器、線性代數(shù)優(yōu)化器、內(nèi)存分配器，以及用來測試硬件準確率的基于 CPU 的推斷實現(xiàn)。

使用通用處理器作為 AI 算力，顯然可以大大擴展人工智能應用的范圍。Facebook 推出 Glow 之后很快就宣布了多家重量級芯片公司成為合作伙伴，其中包括英特爾、Marvell、高通、Esperanto 和 Cadence。

在本次訴訟中成為被告的 Aleksandar Zlateski 在 2018 年 3 月成為了 Neural Magic 的第一名非創(chuàng)始成員。2019 年 11 月，原本被 Neural Magic 列為商業(yè)機密的算法被 Facebook 開源在了 GitHub 上。

現(xiàn)在相關方法可能已被多家公司和機構(gòu)所使用。

訴訟中也提到，目前，F(xiàn)acebook 并沒有理會 Neural Magic 發(fā)給公司和 Zlateski 關于刪除 GitHub 發(fā)布內(nèi)容的信函。在一系列信件中，F(xiàn)acebook 和 Zlateski 的律師表示拒絕刪除代碼，也不同意停止使用 Zlateski 作為 Facebook 員工時挪用的 Neural Magic 專有機密信息。

截至今日，兩家公司對此事均未置評。

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的競業(yè)協(xié)議

近年來，競業(yè)禁止一直是勞動法中的熱點問題，也是商業(yè)秘密保護的有效手段之一。就美國而言，大多數(shù)州都對競業(yè)協(xié)議持支持態(tài)度，年限一般不超過 2 至 3 年，不過科技行業(yè)發(fā)達的加州一直拒絕執(zhí)行限制員工流動的合同。公司在雇傭員工時簽署競業(yè)禁止協(xié)議，目的是包含公司的技術與知識產(chǎn)權(quán)。一旦離職員工將原公司的商業(yè)秘密透漏給新就職公司，或者自主創(chuàng)業(yè)，則會對原公司造成無以復加的打擊。

作為以技術和知識為導向的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，競業(yè)禁止協(xié)議可能會更加嚴格。在國內(nèi)外，因違反競業(yè)禁止協(xié)議而被判巨額賠償?shù)陌咐龑乙姴货r。近年來沸沸揚揚的谷歌告 Uber 事件就是一個典型的例子。本月初，谷歌前工程師、無人駕駛公司 Otto（后被 Uber 收購）創(chuàng)始人 Anthony Levandowski 因違反競業(yè)協(xié)議被判賠谷歌 1.79 億美元。Anthony 雖對裁決提出異議，但法院駁回了其請求。最后，Anthony 申請破產(chǎn)保護，稱罰款遠超其資產(chǎn)。

谷歌和 Uber 的案例或許為 Neural Magic 帶來了獲勝的信心。職場人行職場事，既要積極維護自己的正當權(quán)益，也應遵守職業(yè)道德以及與公司簽署的各項合法、合理協(xié)議。

參考內(nèi)容：

https://www.universalhub.com/files/neuralmagic-complaint.pdf

https://www.americaninno.com/boston/inno-news-boston/neural-magic-sues-facebook-for-publishing-trade-secrets/

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原標題：《PyTorch核心加速技術涉嫌抄襲？MIT教授創(chuàng)業(yè)公司將Facebook告上法庭》

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