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(shù)卻被指有抄襲和泄露商業(yè)機密的嫌疑。

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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(shù)人員 Zlateski 重現(xiàn)了今天 PyTorch 上的關鍵神經(jīng)網(wǎng)絡加速技術(shù)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(shù)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(shù)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(shù)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。

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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(shù)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。」

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(shù)與 Glow 有關？

究竟是哪種技術(shù)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(shù)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(shù)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)。

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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(shù)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(shù)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。