Immagine: Springer Nature
Nature, il più prestigioso giornale scientifico al mondo, ha annunciato che nel 2019 avrebbe lanciato una nuova rivista interamente dedicata all’intelligenza artificiale e al machine learning, Nature Machine Intelligence. Un annuncio non molto gradito dalla comunità scientifica di riferimento, che teme gli effetti dell’ingresso di un editore privato nel campo, e ha lanciato una petizione per un boicottaggio che contiene oltre 3.000 nomi, con firme di rilievo non solo da Università e centri di ricerca ma anche da Google, Facebook e IBM.Segui Motherboard su Facebook e Twitter.
Springer Nature, l’editore accademico dietro a Nature, da più di 15 anni ha deciso di espandere il numero di altre testate più specialistiche sotto il proprio ombrello: da Nature Methods a Nature Geoscience, passando per Nature Chemistry, sono ora 53 le testate collegate al nome più celebre nell’editoria scientifica. La testata Nature è generalista, e continua a essere la rivista più ad alto impatto sul mercato, in grado da sola di cambiare la carriera di un ricercatore, ma solo le scoperte più interessanti e più “sexy” riescono a passare la difficile selezione. Sempre più spesso quindi ricerca di qualità finisce sulle cugine più specialistiche, e accresce il valore del marchio Nature in generale.Può sembrare quindi che la nascita di una rivista sull’intelligenza artificiale gestita da Nature sia una buona notizia, ma i ricercatori del campo non sono d’accordo: non hanno mai pagato, e non hanno intenzione di cominciare a farlo.
“Perché dovremmo volerlo?“ chiede Neil Lawrence, professore dell’Università di Sheffield e uno dei promotori del boicottaggio, in un editoriale sul Guardian. “Cosa può offrire agli autori o ai lettori una rivista commerciale con abbonamento quando esiste già una comunità aperta che condivide le sue idee liberamente?”
Il valore dato dagli editori scientifici è in discussione da anni: sono gli scienziati che scrivono gli articoli e fanno revisioni e peer review. E dopo la pubblicazione, le Università e gli enti di ricerca pagano un abbonamento agli editori per il diritto di accedere agli articoli, pagando prezzi molto spesso esorbitanti. Nel caso degli atenei pubblici il cittadino paga due volte, sia per finanziare la ricerca, sia per poter accedere ai risultati.
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Nell’ambito della computer science, dell’intelligenza artificiale e del machine learning si utilizzano da sempre pratiche open access, molto più che in altre discipline. Questo si traduce anche in strumenti disponibili gratuitamente per il pubblico, come Google Brain, o il framework TensorFlow. È il vantaggio di essere un campo di ricerca relativamente nuovo: puoi creare un nuovo sistema da zero, senza dover dipendere per la diffusione delle idee da riviste scientifiche che utilizzano lo stesso sistema più o meno immutato da quasi 60 anni. Uno degli autori della lettera di protesta, Thomas Dietterich, presidente e fondatore dell’International Machine Learning Society, spiega chiaramente cosa gli scienziati vorrebbero dagli editori: “le riviste accademiche dovrebbero servire in primo luogo le esigenze della comunità scientifica di riferimento, in particolare fornendo un accesso immediato e universale agli articoli, a un prezzo che non escluda nessuno”. Nature Machine Learning, dal canto suo, sostiene che la rivista è d’accordo con i principi dell’open access, facendo riferimento alla policy di Nature che permette di pubblicare il pre-print, cioè la versione pronta per la stampa, su piattaforme di libero accesso come arXiv. “Per pubblicare contenuti di qualità che siano accessibili oltre alla ricerca primaria servono investimenti” ha dichiarato un portavoce di Nature a Motherboard US “e allo stato attuale delle cose il modo migliore per garantire la sostenibilità a lungo termine delle riviste è dividere i costi su molti lettori, invece che su pochi autori”.Che la comunità del Machine Learning sia reticente ad accettare forme di editoria più tradizionale non è una novità: nel 2001, quando per via di una fusione editoriale la rivista Machine Learning Journal rischiava di diventare a pagamento, il comitato editoriale si è dimesso in massa, fondando un nuovo titolo open access, il Journal of Machine Learning Research, che ora è tra i più importanti del campo. Ma la comunità di riferimento è molto cambiata da allora, e non è del tutto chiaro quale sarà l’effetto di questo nuovo boicottaggio. L’editoriale sul Guardian conclude sostenendo che “l’adozione di questa testata come punto di riferimento per la comunità del machine learning sarebbe un passo indietro”, ma è anche vero che pubblicare su una rivista collegata a Nature è spesso un passo avanti nella carriera di un ricercatore. Il supporto dei giganti tecnologici potrebbe fare la differenza: tra i firmatari del boicottaggio c’è Yann LeCunn, direttore della ricerca in Intelligenza Artificiale di Facebook, ma anche Jeff Dean, l’equivalente di Google. La questione è ancora aperta, e si tratta di una delle più interessanti battaglie nel mondo dell’Open Access. Chi ha veramente il coltello dalla parte del manico, il marchio o la comunità?Segui Alessandro su Twitter: @Prosopopea“Cosa può offrire agli autori o ai lettori una rivista commerciale con abbonamento quando esiste già una comunità aperta che condivide le sue idee liberamente?”