據 AI 研究者王威廉推特訊息，位元組跳動 AI 實驗室總監李磊重返學術界，進入加州大學聖巴巴拉分校擔任助理教授。

對於該訊息，李磊表示：非常激動加入 UCSB，也非常高興和威廉等學者一起工作。

李磊是 ACL 2021 最佳論文合著作者之一，上海交通大學 ACM 班 2002 級校友，一直以“做研究並且能真正做到業務上產生重大價值”為目標。

▲圖注：ucsb 官網上已經有相關教職資訊

其在 2016 年加盟位元組，在位元組期間，升任 AI 總監之後負責技術方向規劃，制定部門短期及遠期技術發展和積累的目標。在一次講座中，李磊也表示了當時選擇加入位元組的原因“它給了我讓前沿技術在產品中產生重大作用的機會”。

至於為什麼入職加州大學聖巴巴拉分校，知乎上有網友討論，“位元組不得人心”、“AI 的產出不盡如人意”、“對學術真理的追求”....

而李磊作為馬維英之後的又一位從位元組重返學術界的科研人員，這在某種程度上說明位元組跳動 AI 實驗室人員結構的重大變動，也說明了 AI 領域學術界和工業界資源流動在加速。

1、誰是李磊？

業內公認的最權威的 NLP 科學家之一，此前為百度美國深度學習實驗室少帥科學家，2016 年被位元組跳動招致麾下，擔任人工智慧實驗室總監一職。當時美國計算機協會傑出科學家，前微軟亞洲研究院常務副院長馬維英、ACM 傑出科學家、IEEE Fellow 李航均為該實驗室成員。

李磊本科畢業於上海交通大學計算機系，是 ACM 班的第一屆學生。ACM 班由上海交通大學教授俞勇於 2002 年發起並設立，旨在培養中國最頂級的電腦科學家。ACM 的命名源於美國計算機學會 Association of Computing Machinery，它是世界上第一個、最有影響力的計算機組織，圖靈獎也有由該組織設立和頒發。當時與李磊同為 ACM 班成員的還有林晨曦、張雷、周健等人。

之後，李磊前往卡耐基梅隆大學計算機系攻讀博士學位。本科期間，李磊曾在有著人工智慧黃埔軍校之稱的 MSRA 實習，積累了豐厚的業界資源。而之所以選擇讀博，林晨曦的建議給了他很大的決心。他說，“如果要做研究，一定是要去國外讀博，因為如果你要學武功，那你一定要去少林寺，去世界上第一流的地方看看高手們是如何過招的。”

2014 年，李磊從伯克利大學博士後畢業後正式轉入業界，在 Google、Facebook、BAT 等眾多大公司丟擲的橄欖枝中，他選擇了美國百度研究院。此時的他，對於職業選擇更看重：人、事、公司/學校前景三個關鍵點。“如果把職業選擇看成一個函式和一個優化過程，就要定下優化的目標”。

2016 年，李磊決定回國發展，並選擇了剛剛成立不久，但聚集了眾多學術大咖的位元組跳動 AI Lab。然而時隔五年，繼馬維英離職加入清華大學後，李磊也轉戰學術界，加入了加州大學聖巴巴拉分校。對於此次離職的原因，他並未給出明確的說明。

不過，此前李磊在 AAA 校友會校會演講曾透露，職業發展最重要的能否有長期不斷髮展的機會。他說，張鈸院士 80 歲時還在 KDD 大會親自講很技術的 talk，使他深受觸動，他希望自己能夠在非常長的時間內做一些事情，而這些事是比較有影響力的。

值得一提的是，就在剛剛結束的 ACL 2021 會議上，李磊作為通訊一作發表的“Vocabulary Learning via Optimal Transport for Neural Machine Translation”論文被組委會評為最佳論文。截止目前，他已在機器學習、資料探勘和自然語言理解領域於國際頂級學術會議發表論文 40 餘篇。

谷歌學術顯示，其學術成果共獲得 4084 個引用，高引用論文大多數是在 2016 年之後獲得，而 2016 年正是他剛剛加入位元組跳動的時期，可見這五年來，李磊在位元組跳動 AI Lab 的貢獻和影響力。

此外，據公開資料顯示，他在近五年曾先後擔任 CCF 中文資訊處理專委委員，2017 KDD Cup、2018 KDD Hands-on Tutorial、2019KDD Sponsorship 聯合主席，IJCAI2017 和 AAAI 2019 資深程式委員、EMNLP2019 領域主席和 NeurIPS、ICML、KDD、IJCAI、AAAI、NAACL、EMNLP 等大會程式委員。

2、反映了怎樣的趨勢？

李磊加入位元組已經 5 年，今日他選擇離開企業，選擇繼續“教書育人”，無疑是對當前 AI 研究人員紛紛重返學界這一趨勢的印證。

這一趨勢最早從吳恩達開始，隨後李飛飛、張潼、張亞勤、賈佳亞等科學家也不斷重返學校。

而在幾年前，對應的正是 AI 基礎研究者紛紛離開學術界，加盟工業界：代表性的標誌事件是在 2011 年的 NIPS 大會上，Hinton 接受了 Google 的邀請，正式加盟 Google；此後 Facebook、Amazon、Uber 以及國內百度、阿里、騰訊、滴滴等巨頭也紛紛跟進，而另一方面，產業界所能提供的海量資料以及資源投入對於 AI 研究者也具有莫大的吸引力，長期從事理論研究的他們也需要一個平臺驗證他們的想法，這也正是當時 AI 人才從學術界流向產業界的原因。

現在這些 AI 大牛從產業界重返學術界，有人將其視為 AI 科學家的“水土不服”，並進而得出“AI 熱度正在放緩”的結論。但從另一個角度上，我們也可以看到這些科學家們在產業界檢驗了自己之前的研究之後，帶著新的問題回到學術界開展新的研究。

例如，原騰訊 AI Lab 主任張潼在被問及為什麼迴歸學術界時，他回答：“我最關心的是 10 年以後，AI 能夠在技術理論等方面實現重大的突破，並且自己能夠在整個學術研究上有更多的貢獻。”而對於加入創新工場，張潼則表示：“我在進行學術研究的同時，也希望這些學識成果能夠跟產業相結合。”另一位 AI 大牛賈佳亞，在離開騰訊優圖之後並未遠離產業界，而是成立了一家創業公司思謀科技，以另一種方式做到連線學術與產業。

拿 AI 屆的黃埔“微軟亞洲研究院”來說吧，他幾任歷任院長中，李開復創辦了創新工場，以孵化器模式推動中國本土的科技與 AI 公司的發展；張亞勤牽頭籌建“清華大學智慧產業研究院（AIR）”，迴歸學術界並得到了馬維英的襄助，“出走半生歸來仍是少年”；沈向洋在擔任清華大學兼職教授的同時，也還投資並擔任 News Break 董事長；而進入投資界的張巨集江，更是在以資本投票的方式踐行著對 AI 的認知。這些頂尖人才的流動，無論是從學術界到產業界，還是從產業界到學術界，最終都是 AI 的進步。