杨立昆主管FAIR之前，明白了领先企业这样公开研究成果的道理，LeCun认为AI领域当时这么做主要有5个原因：

第一，最重要的原因，如果当时禁止优秀的研究人员发表论文，企业就根本不可能吸引到优秀的人才为企业工作，因为对于优秀人才来说，其职业生涯的成功最终还是取决于对科学和技术的影响。他们的工作是通过文章传达给世界的，而要发表文章，必须由同行所在的评审委员会进行匿名评估，只有通过了评估，文章才能得以正式发表。简而言之，对于优秀的研究人员，没有论文发表，就没有职业评价与职业地位，这也就解释了为什么对研究保密的公司难招揽到优秀人才，而对研究公开的公司则能够源源不断吸引优秀人才加入。

第二，经过同行的评审筛选，研究内容的质量和信息的可靠性也能得到一定的保障。而且，由于基础研究有时难以衡量，所以其他学者的引用就成了一个贡献重要性的标准。因此，优秀的技术企业，不仅应该鼓励研究人员发表文章，在评估他们的工作时还应该考虑其文章的影响力。

第三，任何一个技术发明和产品突破都不是凭空出现的，它们需要一定的时间，需要经历反复摸索、酝酿和检验。在此过程中，研究人员会与其他实验室的同事进行交流互动，专业知识得以互补，这样的沟通往往是富有成果的。但是，要与行业研究人员进行讨论，必须做出自己的贡献并提出想法。所以，只有公司本身具备最优秀的人才队伍，才能从与该领域的引领者的交流中受益。

第四，一个工业实验室的价值依赖于所属公司识别有潜力的发展方向并及时地在该领域进行布局的能力。实验室必须时刻做好准备，能够轻松地与运营或产品部门进行协作。但是，公司的运营或产品部门不一定能够捕捉到某个技术突破的潜在影响，他们需要科学界的验证，才能确信自己的实验室能在该领域产出新技术！

第五，输出科学出版物，会带给公司巨大的创新声誉，这种声誉如果需要花钱达到，那么需要花多少钱能够达到同样效果，或者说这种声誉通过别的方式去达到，不管花多少钱，能达到吗？企业也要会算这笔帐。

现在国外高水平AI研究的趋势是闭源，不再公开技术细节和代码，大家可以对照上述5条，看看是什么条件发生变化了。