山不在高，有仙則名。水不在深，有魚則靈。大家好！我是張有魚，你們的老朋友@北大AI魚博士。開篇：時代之問，AI何往？ChatGPT的橫空出世，讓人工智慧(AI)以前所未有的速度和熱度席捲全球。興奮、期待、焦慮、迷茫……複雜的情緒交織在一起，一個根本性的問題擺在所有人面前：AI的未來將走向何方？我們是駕駛著這艘快船駛向星辰大海，還是在不經意間打開了潘多拉魔盒？帶著這些深刻的疑問，我們深入解讀了全球人工智慧領域的領軍人物、斯坦福大學教授李飛飛在2025年5月13號的在一次深度對話中的思考。作為ImageNet的建立者之一，她不僅是推動這輪AI浪潮的關鍵人物，更是“以人為本AI (Human-Centered AI)”理念的堅定倡導者和踐行者。在這篇萬字訪談精華中，李飛飛教授將為我們揭示AI的本質、未來的機遇與挑戰，以及最重要的——我們如何掌好舵，確保這項“文明級技術”真正為人類福祉服務。一、核心解碼：AI——重塑文明的力量，而非簡單工具在對話的開篇，李飛飛教授就拋出了一個極具份量的論斷：“人工智慧是一項足以影響文明的技術 (AI is a civilizational technology)。現在我們都清楚，人工智慧對我們社會的變革性影響已毋庸置疑。”這一定位，將AI從單純的技術工具提升到了關乎人類社會結構、經濟模式乃至地緣政治的戰略高度。它不僅僅影響著我們的工作方式（“這關乎就業”），更深刻觸及政府治理、國際關係。面對如此深遠的影響，我們不禁要問，人類該如何引領其發展方向？李飛飛教授的核心答案是：以人為本。二、核心解碼：追光者——驅動一位AI先驅的“雙子星”李飛飛教授在AI領域的卓越成就，源於其內心深處持久而純粹的驅動力。回顧她的科研歷程，從早期對物理學的痴迷，到毅然投身尚處“寒冬”的人工智慧研究，再到主導建立ImageNet這一里程碑式的項目，直至創立斯坦福以人為本AI研究所(HAI)和探索空間智能的World Labs，她的每一步都閃耀著理想的光芒。在她的世界裡，有兩顆“北極星”始終指引著方向：李飛飛的科研“北極星”第一顆星：永不熄滅的好奇心 (Curiosity)李飛飛坦言，她對智能科學和製造智慧型手機器的探索欲，是她科研生涯最原始也最持久的動力。她被物理學家那種敢於提出“最大膽問題”（如宇宙邊界、最小粒子）的精神深深吸引，並將其融入AI研究中，不斷向未知領域發起挑戰。第二顆星：堅定不移的技術向善 (Benevolence of Technology)隨著AI技術的飛速發展和影響力的劇增，李飛飛越來越深刻地認識到技術背後的人文關懷。“我堅信技術可以為人類造福，”她說道，“這種信念指引我去做那些以人為本、符合我所信仰的人類價值觀的事情。”正是這兩顆“北極星”，讓她在面對AI發展過程中的喧囂與不確定性時，始終能保持清醒的頭腦和堅定的方向。“飛飛金句”： “我這一代人，包括我自己的工作，已經將人工智慧以一種我從未夢想過的、更具變革性和影響力的方式帶給了世界。強大的力量也伴隨著巨大的影響。”三、實踐藍圖：“以人為本”AI如何落地？“以人為本”並非一句空洞的口號，李飛飛教授為其建構了清晰的實踐框架——一個“三重同心圓”價值模型。“以人為本”AI價值同心圓模型內圈：賦能個體，尊重尊嚴與隱私AI技術首先應服務於每一個具體的人。李飛飛教授以她在斯坦福的醫療健康研究為例，利用智能感測器幫助老齡人口和慢性病患者，目標是“賦能人們，尊重人們的尊嚴”，同時必須警惕技術對個人隱私和自主權的潛在侵犯。中圈：促進社群共榮與創造力AI應成為社群發展的催化劑，而非取代者。例如在生成式AI時代，技術應賦能創作者，提升其創作效率和可能性，而不是剝奪其創意價值和勞動成果。關鍵在於“增強人類的能力，而不是取代”。外圈：實現社會普惠與共同繁榮在更宏大的社會層面，AI作為“文明級技術”，其發展必須指向提升整體生產力，並“確保共同繁榮”。這涉及到就業結構調整、教育體系革新、以及更公平的資源分配等重大議題。在“以人為本”的框架下，李飛飛教授也敏銳地洞察到AI技術發展的新前沿——空間智能 (Spatial Intelligence)。她認為，理解3D空間並與之互動，對人類智能至關重要，也將是下一代AI的核心能力之一。“飛飛金句”： “空間智能的根本在於3D，因為空間是3D的。能夠對3D空間進行建模，從而創造出3D的或者說數學意義上是3D的世界，這打開了前所未有的大門。”空間智能核心價值與應用場景圖四、未來展望：AI的星辰大海——機遇、挑戰與我們的角色人工智慧的潛力遠不止於我們目前所熟知的聊天機器人或圖像生成。李飛飛教授展望，AI將在更廣闊的領域掀起變革的浪潮。機遇的廣闊天地： 從利用AI加速新藥研發、實現個性化精準教育，到助力氣候模型預測、提升農業生產效率，再到賦能政府提供更高效的公共服務，AI的應用前景幾乎遍及所有行業。“任何有晶片的地方，未來都將有人工智慧。”李飛飛預言道。浪潮下的清醒認知：挑戰與應對然而，機遇與挑戰並存。李飛飛也直言不諱地指出了當前AI發展面臨的隱憂：面對這些挑戰，她為技術人員和政策制定者都提出了寶貴的建議：對技術者：“保持那份謙遜。我們接受訓練是為了尋求真理，並在技術、科學和人性的面前儘可能保持謙遜。”對政策制定者：必須遵循三大基石——1.科學，而非科幻：政策應基於事實和資料，而非誇張的想像。2.實用主義，而非意識形態：關注AI在具體應用中的實際影響，務實監管，避免扼殺上游創新。3.生態共榮，而非壟斷：大力扶持整個創新生態，包括學術界、初創企業，確保技術發展的普惠性。1.資訊氾濫與公眾教育缺失：AI生成內容的便捷性可能加劇虛假資訊的傳播，而公眾對AI的認知亟待提升。2.創新生態失衡風險：AI研發資源（如算力、資料）高度集中於少數巨頭，可能不利於整個生態的長期健康和多元化創新。“飛飛金句”： “我們正處在一個歷史性的時刻，AI的發展不僅僅是技術問題，更是關乎我們想要一個什麼樣的未來的社會問題。”五、行動號召：共塑AI未來，你我皆是參與者李飛飛教授的洞見，如同一盞明燈，照亮了AI發展的前路，也引發我們每個人更深層次的思考。人工智慧的未來並非預設的劇本，它的走向，掌握在每一個關注並參與其中的“我們”手中。關於AI的未來，你最關心什麼？你認為“以人為本”的AI應該如何更好地實現？歡迎在評論區留下你的思考與見解，讓我們一起探討，共同塑造一個更智能、也更美好的未來。如果這篇文章讓你有所啟發，請不吝分享，讓更多人聽到來自AI前沿的真知灼見。------------ ------ ------以下對話來自 Hugo 和 Duncan 主持的播客節目翻譯，嘉賓為人工智慧領域的知名學者李飛飛（Fei-Fei Li）。全文約14000字，閱讀約15分鐘左右，精彩紛呈，建議收藏、轉發>>>------------ ------ ------開場 (Hugo):人工智慧是一項足以影響文明的技術。 現在我們都清楚，人工智慧對我們社會的變革性影響已毋庸置疑。 這關乎就業，關乎政府如何被人工智慧影響。 它還觸及地緣政治。我們該如何應對這一切？如何與立法者合作？ 如何與普通公民合作？如何確保這項技術不會撕裂我們的社會？ 我們如何確保利用技術提高生產力的同時，也能保障共同繁榮？ 這些都是與以人為本的人工智慧相關的更大的社會問題。 因此，所有這些以人為中心的同心圓環對於當今的人工智慧時代都至關重要。剛才大家聽到的是李飛飛關於人工智慧作為一項文明技術，以及為何我們需要在塑造其未來時以人類價值觀為中心的論述。 在本期 High Signal 節目中，Duncan Gilchrist 和我將與李飛飛一同探討她卓越的職業生涯，這段旅程橫跨物理學、神經科學、ImageNet，以及現在空間智能和 3D 基礎模型的前沿領域。 我們將從人工智慧的早期階段談起，那時該領域尚處於某種意義上的寒冬，並回顧李飛飛的工作如何助推了深度學習革命。 我們將討論好奇心如何成為指路明燈，以人為本的人工智慧在實踐中究竟意味著什麼，以及她的初創公司 World Labs 如何重新構想我們與空間、感測器和機器的互動方式。 這是一場關於科學、責任以及下一波人工智慧浪潮可能如何在研究實驗室乃至整個社會中展開的對話。如果您喜歡這些對話，請給我們留下評論，給我們五星好評，現在，在進入採訪之前，我們先和 Duncan聊幾句。Hugo: 我現在和來自 Delfina 的 Duncan 在一起。嗨，Duncan。Duncan: 嗨，Hugo。你好嗎？Hugo: 我很好，謝謝。 那麼，在我們開始與李飛飛的對話之前，我希望你能和我們談談你在 Delfina 的工作以及我們製作 High Signal 的原因。Duncan: 在 Delfina，我們正在為資料科學建構人工智慧代理。 通過我們的工作性質，我們會遇到該領域的許多領導者。 因此，通過播客，我們分享這些高價值的資訊。Hugo: 的確如此。我們與李飛飛的對話非常精彩，馬上就要開始了。 但我想知道，這次對話中讓你印象最深的是什麼？Duncan: 在我的職業生涯中，我一直將人工智慧和機器學習視為一種提升表現的槓桿。 最佳化模型，提升指標，逐步提升業務水平。 而李飛飛的一句話讓我為之震顫，她說人工智慧是一項文明技術。 它不是一項功能，也不是一個行業，而是關乎文明。 就業、地緣政治、社會結構本身都包含其中。 今天的對話直面了這項工作的機遇與重任。 讓我們開始吧。Hugo: 嗨，李飛飛，歡迎來到節目。李飛飛: 嗨，Hugo。謝謝你。Hugo: 非常榮幸能邀請到你。你的職業道路非常出色，涵蓋了研究、創業、教育等多個不同領域和工作類型。 我很好奇，在你看來，這段發展歷程中有那些關鍵的轉折點？李飛飛: 謝謝你的問題。我很感激我職業生涯的經歷，以及其中的一些關鍵時刻。 第一個轉折點是發現我的初戀。我的初戀絕對是物理學。 在我十幾歲的時候，大概 12 歲左右，發現了物理學的世界，那很簡單，對吧？ 僅僅是力學、光學、電磁學就為我打開了一扇門，我想那種痴迷、那種好奇心、那種科學世界的奇思妙想從那時起就一直伴隨著我。 所以那是一個關鍵時刻。另一個關鍵時刻是在人工智慧的早期階段從事人工智慧研究，我的博士階段，那在一種非常私人的層面上是關鍵性的，因為那時人工智慧默默無聞，沒有如今這般喧囂，世界也幾乎不談論人工智慧，事實上，那時正值人工智慧的寒冬，人工智慧這個詞都很少被提及。 但正是那時，我發現了一門直擊智能核心的科學，它為我打開了研究智能如何運作以及製造智慧型手機器的大門，特別是視覺智慧型手機器，那是一段令人難以置信的旅程。 尤其是在早期，那些 formative years，對我來說非常關鍵。當然，ImageNet 是一個關鍵時刻。 它從構思到執行，再到忍受不被認可，直到 ImageNet 挑戰賽以及摺積神經網路和深度學習借助 ImageNet 和 GPU重獲新生，整個過程持續了好幾年。 那整個長達五年的旅程，對我來說是一個不可思議的時刻，或者說是一段漫長的關鍵時刻。快進到大約 2018 年，作為一名電腦科學家、技術專家和人工智慧教育者，我頓悟到人工智慧不再僅僅是我個人的熱愛。 我這一代人，包括我自己的工作，已經將人工智慧以一種我從未夢想過的、更具變革性和影響力的方式帶給了世界。 強大的力量也伴隨著巨大的影響。 它已經成為一項文明技術，既給我們帶來巨大的希望和機遇，也帶來了深刻影響人類的巨大後果。 那一刻我意識到，我應該回到斯坦福大學，建立以人為本的人工智慧研究所，真正去研究、探索並推廣將人類價值觀置於人工智慧發展核心的理念。 所以，對於像我這樣的技術人員來說，那是一個意識到我所熱愛的科學不僅僅是技術本身的時刻。我就不一一列舉了。 最後但同樣重要的是，我現在正在進行的這段最新旅程，就是成為一名企業家，創立 World Labs，並在 World Labs 與我以前的學生和優秀的的技術人員一起工作，在當今的人工智慧時代，特別是生成式人工智慧時代，創造一種我們認為世界前所未見的技術和產品。 這真的非常令人興奮和有趣。Hugo: 太酷了。 感謝你如此詳盡地分享了許多對你產生影響以及你所產生影響的事情。 我非常期待能深入探討以人為本的人工智慧、空間感知以及你在 World Labs 的工作。 但回顧你的歷程，從最初對物理學的熱愛，到電腦視覺、摺積神經網路和 ImageNet，再到如今人工智慧領域發生的驚人進展，當然還有以人為本的理念，這是一段複雜性不斷增加的旅程，對吧？ 物理學的世界固然令人興奮且充滿挑戰，但與這些系統互動和思考所需的複雜性相比，它似乎還算簡單，然後才是接近以人為本的層面。 我在想，你剛才描述的這段旅程，雖然並非線性，但現在看來是一條清晰的道路。 我相信，這條路的訊號並非一直都那麼明顯。 所以，我很好奇，在整個旅程中，你是否有自己的個人“北極星”，或者是什麼驅動著你，以及你如何找到那些讓你能夠沿著這條路走下去的訊號？李飛飛: 是的，謝謝你 Hugo 問這個問題。很多年輕人問過我這個問題，因為回過頭來看，它似乎是線性的，但這確實如此。 尤其是一位科學家的旅程，我認為企業家的旅程也是如此。 你常常走在黑暗的道路上。你常常走在不確定的道路上。 未知遠多於已知。最近我寫了一本書《我所看見的世界》(The Worlds I See)，事實上，那本書的核心論點就是關於“北極星”。 我想說，一直指引我的絕對的“北極星”始終是好奇心。 我認為這對於人類的價值觀和創造力來說是如此核心。 我一直都非常執著，甚至有點天真地勇敢地去追求好奇心，因為我覺得這本身就很有趣，它超越了個體，甚至超越了我們眼前的事物。 那就是一顆“北極星”，而我的好奇心一直是關於智能科學和製造智慧型手機器，這在我職業生涯的道路上引領了我很遠。 隨著我作為一名科學家的職業生涯不斷深入，我認為另一個重要的“北極星”是真正相信技術可以為人類造福。 我認為這種對技術為人類帶來福祉的信念和樂觀主義，指引我去做那些以人為本、符合我所信仰的人類價值觀的事情。 那是另一顆持續指引我的“北極星”。Hugo: 我喜歡這個說法。我發現很多我覺得有趣並且在該領域做著有價值工作的人，也同樣被這兩件事驅動著。 我對好奇心很感興趣。我想稍微深入探討一下，因為在當今的環境下，有太多事物可以引起人們的好奇心。 每周都有新的模型、新的工具等等出現。 那麼，好奇心會過頭嗎？或者當你的好奇心可以將你引向任何地方時，你如何決定關注什麼？李飛飛: 嗯，這其實是個很好的問題。我想你總是可以“過於”怎樣，然後在後面加上一個形容詞。 回想起來，我之所以熱愛物理學，不僅僅是因為牛頓定律、麥克斯韋方程組以及後來的量子方程。 實際上是因為它能夠提出大膽的問題。 在所有科學家中，物理學家似乎對提出最大膽的問題有著令人難以置信的興趣和信念，例如什麼是時空、宇宙的邊界、最小的粒子，以及如何統一各種力等等，其中一些問題至今沒有答案。 我認為，這種找到一個極其大膽、難以解決或找到答案的問題的能力，再加上它提供了一個向量方向，讓你可以在多個方向上探索。 但當有了一個向量方向時，用物理學的話來說，它幾乎就像一個場。 一旦你有了一個場，你的好奇心就有了一個可以對齊的方向。 至少對我自己而言，在物理學和人工智慧領域受過訓練後，我被大膽的問題所吸引。 我被那些以前沒有人解決過的大問題所吸引。 然後我讓我的好奇心去填補通往那個目標的旅程。Hugo: 太棒了。 所以我聽到的是，好奇心是以問題為條件的。 我開玩笑說我可能是一個貝葉斯主義者，因為你永遠不能說你是一個貝葉斯主義者。 我也從條件機率的角度思考問題，我完全同意關於物理學的觀點。 我以前是純粹數學家，人們認為那有點不切實際，但我總是說我們總是在追趕物理學家，對吧？ 就像他們會做一些在數學上毫無意義的事情，比如狄拉克δ函數，然後數學家們不得不追趕上來，說“哦，讓我們把它形式化”，所以我完全同意物理學思維方式的觀點。我想談談“以人為本”，你之前提到過，我知道這是你工作中非常關注的一個方面。 所以我想知道你是否可以定義一下，或者給我們一些啟發性的方法，讓我們思考在當今人工智慧系統的背景下，以及未來可能的情況下，“以人為本”意味著什麼？李飛飛: 是的，對我來說，“以人為本”是人工智慧的另一個“北極星”，即人工智慧可以是一個技術家族，也可以是產品和服務。 但對我來說，那個“北極星”是為人類和個人造福。 這就是我如何看待“以人為本”，當然，這會受到我們所處社會的價值觀的引導。 在我腦海中，我將“以人為本”想像成三個同心圓。 最內層是個體，我們希望創造能夠幫助個體、賦能人們、尊重人們尊嚴的技術。 我在斯坦福大學做了很多醫療保健方面的工作，特別是利用智能感測器幫助老齡人口和慢性病患者更好地生活，並捕捉那些可能導致不良後果（如果得不到護理）的臨床相關時刻。 即使懷著這樣美好的初衷，人工智慧技術也可能無意中跨越一些界限，這些界限實際上對我們的價值觀提出了質疑，無論是隱私問題還是剝奪個人自主權。 因此，在開發這類技術時，我們需要非常清楚地意識到如何將個人價值、個人尊嚴以及對個人的尊重設於核心地位，這是個體層面。然後，在同心圓的中間稍大一點的層面，對我來說是社群。 人們聚集在一起形成社群，而人工智慧是一種可以在幫助社群方面發揮巨大作用的技術。 例如，在當今的生成式人工智慧時代，創作者們創作了大量內容。 現在生成式人工智慧也可以創作內容。 那麼，生成式人工智慧與創作者之間的關係是什麼？我們如何賦能他們？ 我堅信我們是為了增強人類的能力，我們利用技術來賦能人們。 我們不是要剝奪創造力，也不是要剝奪本應屬於藝術家和創作者的東西。 這些都是我們需要以人為本的方式去努力解決的價值觀和問題。最後但同樣重要的是社會層面，人工智慧是一項文明技術。 我們現在知道，我認為現在幾乎毫無疑問，人工智慧對我們社會的影響是變革性的。 這與就業有關，與政府如何受到人工智慧的影響有關。 它觸及地緣政治。我們如何應對這一切？如何與立法者合作？ 如何與普通公民合作？如何確保這項技術不會撕裂我們的社會？ 我們如何確保利用技術提高生產力的同時，也能保障共同繁榮？ 這些都是與以人為本的人工智慧相關的更大的社會問題。 因此，所有這些以人為中心的同心圓環對於當今的人工智慧時代都至關重要。Hugo: 當然。 我很喜歡你將它描述為從個體到社群再到整個社會的同心圓。 我完全同意我們正在經歷一場如此基礎性和根本性的變革。 我不是第一個這麼說的人，但我確實認為，即使基礎模型的開發今天就停止（顯然不會），我們仍需要幾十年的時間來探索應用和如何使用它們。 我完全同意你的評估，即試圖弄清楚它們如何幫助大規模組織運作，因為我認為，我個人的看法是，生成式人工智慧工具目前對於小團隊和個人來說非常棒，但大型組織還沒有弄清楚如何將它們整合到自己的流程中，因此目前它們實際上可能會減慢這些組織的速度。 我喜歡你給出的例子，我很期待能深入探討空間感知、基於感測器的技術，或許還有物聯網方面的內容。 但我想知道，你是否可以分享一些對你形成以人為本的人工智慧方法影響最大的經歷？李飛飛: 我是一名移民，我認為這本身就是一種非常深刻的經歷。 特別是我 15 歲時從中國搬到紐澤西，那是一個極具塑造性的時期。 在我的書中，我確實談到了被移植到一個擁有新語言和新文化的全新社會，這在某種程度上是極具衝擊性甚至是創傷性的，但對於一個青少年來說，也是一種全新的體驗。 我非常感激的是，在我家庭之外的人們，給予了我人性的溫暖，向我展現了善良和同情的光芒。 在我的書中，我特別提到了一個家庭，那就是我的高中數學老師 Bob Sabella 和他的家人，他們是如何真正地向我伸出援手，幫助我和我的家人，幫助一個真正的青少年。 那種同情心，就像一顆最美麗的人類價值觀的種子，在我年輕的時候就種在了我的心裡。 我也感覺到，在我職業生涯的道路上，尤其是在人工智慧的早期階段，那是一個如此嶄新的領域，每個人都充滿了好奇心。 我的導師、我的教授、我的同事們，那是一個充滿好奇心和支援的世界。最後但同樣重要的是，在我的書中，我多次提到一個人，那就是我的母親，她是一位非常堅強的女性，但幾十年來身體一直不太好。 我們之間存在一種共生關係。 表面上看，我照顧她，我是她的翻譯，我是她的看護人，我是她的醫療個案經理。 我經歷過從急診室到救護車、從手術到重症監護室、從住院到你能想到的所有醫療場景。 另一方面，她也是一位如此堅強的女性。 她向我展示了那種信念，尤其是一位母親對我熱情的信念。 即使在移民生活中最艱難的日子裡，尤其是在經濟和醫療方面，她對我熱愛科學、對人工智慧的熱情、對我成為一名科學家的熱情，比我自己還要堅定不移。 那種信念和熱情的火花，以及無條件的支援，也向我灌輸了我如此珍視的價值觀。 這些只是一些例子。 總而言之，我見證了人性中最美麗的部分——同情與善良，並且我相信它們。Hugo: 當然。感謝你分享如此私人的故事。 你知道，我現在回到了澳大利亞，但我父親已經 85 歲了。我是一個早產兒，這也是我搬回來的原因之一，所以我能理解很多這些事情。 這是我經常思考的問題，但我從中聽到的是一種張力，即隨著年齡增長，人類身體的脆弱性與人類精神令人難以置信的強韌和活力之間的張力，以及這兩者如何結合。 這對我來說很有意義。當然，無論如何，這也是你對老年護理特別感興趣的原因。那麼，這就引出了我的另一個問題：像老年護理、氣候變化這樣的應用領域，你認為那些領域尤其凸顯了以人為本的人工智慧方法的重要性？李飛飛: 是的，Hugo，坦率地說，人工智慧是如此具有橫向性，我真心認為它幾乎涵蓋了所有領域。 當然，在醫學領域它非常具有說明性，正如你所說，由於我個人的經歷，我特別關注人類醫療保健服務的提供以及幫助弱勢群體。 無論是我們談論的環境智能感測器、未來的機器人，還是僅僅是更好的診斷工具，這些都是非常棒的領域。 你也提到了可持續性和氣候問題。 人工智慧在幫助繪製我們的生物多樣性、瞭解我們的海洋、模擬天氣和氣候，以及幫助我們發現新能源形式方面，都有著令人難以置信的機遇。 兩年前，核聚變領域的突破很大程度上是美國國家實驗室機器學習方法改進的結果。但還有例如教育領域。 我非常興奮地看到，教育，我們的人類教育體系並沒有改變，特別是在西方發展起來並主導著整個世界的教育體系，在過去一百多年甚至兩百多年裡一直保持不變，尤其是 20 世紀初形成的教育結構。 但是資訊編碼、傳輸和分發的方式已經發生了翻天覆地的變化，對吧？ 就像我們現在擁有電腦、網際網路和人工智慧。 所以我實際上認為，生成式人工智慧確實是對教育系統的一次警醒，這不僅僅是 K到12 年級的教育，現在我們觸手可及。 我們擁有實現終身持續學習的工具，這是人工智慧應用的另一個非常重要的以人為本的例子。我還認為，人工智慧有一些不太引人注目或不那麼受讚譽的應用實例。 例如，農業。 農業實際上對全球福祉至關重要。 但是如何提高農業效率？ 如何幫助人類減輕繁重的體力勞動？ 這些都是人工智慧可以幫助實現的深刻變革。最後但同樣重要的是，我還想特別指出全球範圍內的政府本身。 每個社會都在與政府打交道，而政府更有效地為人民服務對每個人都有好處。 人工智慧在利用技術幫助服務人民方面是一個巨大的機遇。 因此，在每一個行業，我們都能找到以人為本的人工智慧應用實例。Hugo: 當然。 我喜歡所有這些例子。我在教育領域工作很多，我認為這是一個非常關鍵的例子。 而且我對個性化教育的未來感到非常興奮，因為很多教育仍然是廣播模式，對吧？ 而不是針對個體。 所以我認為這是一個非常豐富的領域，我很期待去探索。我也喜歡這次對話正朝著我稱之為“未來音樂”的方向發展，對吧？ 因為我們正在討論所有這些我們開始發現的應用，而我們迄今為止所取得的成就令人難以置信地興奮。 我們經歷了所謂的“聊天 GBT 時刻”。 在此之前，當然，我們經歷了，恕我直言，一個“穩定擴散時刻”，我認為這同樣重要，儘管不像前者那樣引人注目和在文化上被廣泛討論。 但桌面上還有如此多令人興奮的事物，你也暗示了其中的一些，例如基於感測器的技術，甚至機器人技術和空間感知。 所以我們現在，聊天 GBT 在某些方面似乎顯得有些過時，哦，你現在可以和軟體對話了，太棒了，但還有更多更豐富的機會擺在面前。我知道空間感知是你思考和研究很多的領域。 所以我想知道你是否可以給我們做一個簡要的介紹。 什麼是具有空間感知能力的人工智慧，它為什麼重要？李飛飛: 是的，我對所謂的空間智能感到非常興奮。 我認為它是整個智能，或者你稱之為人工智慧 (AI) 或通用人工智慧 (AGI) 的一個重要組成部分，因為理解 3D 空間並能夠與之互動，以及能夠在其中創造、創新和做很多事情，對於動物智能，特別是人類智能來說是至關重要的。 它對於電腦、機器人、虛擬代理等等也將是至關重要的。 所以這就是空間智能的總體框架。 空間智能的根本在於 3D，因為空間是 3D 的。 能夠對 3D 空間進行建模，從而創造出 3D 的或者說數學意義上是 3D 的世界，這打開了前所未有的大門。例如，任何創作者都知道，為了真正進行創作，他們在創作過程中需要一種可控性和一致性。 無論是設計家具、室內佈置、創作電影、製作行銷材料，還是僅僅為了好玩，或者我們看到的電子商務。 所有這些，創作者都需要令人難以置信的控制力，而空間智能人工智慧可以真正幫助普及這項技術，降低創作中的能量壁壘。另一個例子是，全球市場的大部分都涉及到與不同空間的互動。 當然，如果你有孩子，你自然會舉出遊戲的例子，這確實如此，對吧？ 遊戲具有極強的互動性，而且大多是 3D 空間。 但除了遊戲之外，還有更多。你在教育領域工作，無論是職業教育還是 K12 教育，很多教育體驗，為了理解某些東西，想像一下教孩子太陽系，如果它是 3D 的，就會容易得多。 當然，今天的孩子們可以在課堂上製作實體的太陽系道具，但這只是一個例子，說明如果我們擁有數位化的虛擬能力，可以創造出 3D 的虛擬世界與之互動，那麼從遊戲到互動體驗，再到職業培訓，無論是體育運動、學習成為外科醫生、做煎蛋捲，還是你能想到的任何事情，都將打開新的機遇之門。所以這是另一個領域。 最後但同樣重要的是，我只舉三個例子，我們對機器人的未來非常興奮。 它們不僅僅是能夠在複雜世界中導航並做事的人形外星機器，以便它們能夠幫助人類。 你可以稱之為某種類型的機器人，包括汽車本身。 為了讓機器人在世界上導航並能夠在世界上幫助做事，無論是更換燈泡、在倉庫中搬運東西，還是在自然災害中救人，所有這些都需要空間導航，理解正在發生的事情，這就是空間智能。所有這些例子都告訴你，正如你所說 Hugo，它超越了語言，它需要一種不同的語言，而那種自然的語言，空間的語言，就是空間智能和 3D 表徵。Hugo: 我喜歡這個說法，也喜歡所有這些例子。 我有很多朋友是建築師，這對我來說是一個玩具般的例子，但我認為它是我認為這種哲學的一個範例。 建築軟體通過 CAD 之類的東西讓我們遠離了現實世界，對吧？ 但是人工智慧和具有空間感知能力的人工智慧能夠讓我們在仍然使用軟體的同時回到那些空間，我認為這非常令人興奮。 所以，正是計算讓我們能夠再次接觸到現實世界。我對多模態模型的發展感到非常興奮。 一個例子是 Gemini 2.5，老實說，我覺得它非常引人入勝。 它不是一個經典的 LLM，但它具有很多 LLM 的能力，而且它——我不知道它是如何做到的，但也許它進行了一些剪輯預處理之類的操作來進行圖像分析，然後建立圖像。 我確實想知道，你是否設想未來會出現基礎模型或其他形式的模型，它們是 LLM 和視覺模型的結合體，並且具有空間感知能力，甚至可能是機器人化的？李飛飛: 當然。我認為將會出現越來越複雜的基礎模型。 你知道，我的公司 World Labs 正在為空間智能和 3D 世界生成開發基礎模型。 如果你指的是一個結合了一切的單一巨型模型，那是一個有趣的思考方式。 我相信會有人嘗試。 這將非常消耗資源，特別是資料和計算資源，但這幾乎就像愛因斯坦想做的那樣，統一所有的力。 它幾乎有那種味道。 所以這是一個偉大的智力假設。 但在我們得到那個單一的巨型大腦人工智慧（人類確實擁有）之前，我們將看到越來越多針對不同多模態、具有不同焦點的基礎模型。Hugo: 太酷了。我其實骨子裡是個駭客。 所以人工智慧領域讓我喜歡的一點是，至少最近，它讓我們回歸了 Unix 哲學——不同模型的模組化、可組合性等等，這非常有趣。我對一個問題很感興趣，因為目前關於具有空間感知能力的人工智慧的公開討論還不多。 所以我想知道你是否能幫助我們思考一下，具有空間感知能力的系統有那些你認為可能被低估的實際意義？李飛飛: 我認為最被低估的一點是，3D 是一種用於計算、用於程式設計的語言，因為我們看到很多像素被生成出來，而且它們很漂亮。 但其中一個問題是，如果你只是在平面螢幕上生成像素，它們實際上缺乏資訊。 測量平面螢幕上兩個像素之間的距離非常困難，這與 3D 世界中兩個像素之間的距離有著根本的不同。 當你把它們放在平面螢幕上時，你能用它們進行的計算非常少，對吧？ 你如何加入陰影？如何改變相機角度？如何處理遮擋？ 如何重新打光？如何測量？如何在其中放置東西？ 如何取出東西？所有這些都變得非常困難。 所以我認為，一旦我們擁有了真正 3D 意義上的空間智能，這種情況就會改變，我對此非常興奮。Hugo: 太棒了。 我很感興趣。我知道我不是在打探任何商業機密，也不想過多地刺探 World Labs 的情況，因為我知道很多事情都還在保密階段，但我想知道關於你對大規模世界建模的願景，以及是什麼促使了 World Labs 的工作，你能分享一些什麼？李飛飛: 我認為激勵我的有兩個原因。 一是，我認為有太多的用例，我們剛才已經談到了一些，對吧？ 從創造力到體驗和互動，再到機器人技術、教育、醫療保健、製造業和農業。 用例非常豐富。 如果你看看全球市場在媒體和娛樂、遊戲、AR/VR/XR 等新興技術以及機器人技術方面的覆蓋範圍，那真是令人興奮。 與此同時，從智力和技術角度來看，世界也應該擁有世界模型，而空間 3D 智能世界模型是生成式人工智慧時代一個基本缺失的部分，我認為這是一個巨大的機遇。Hugo: 非常棒。 我很想知道，在不超出任何已公開資訊的前提下，World Labs 是否有一些用例可以幫助說明這個方向？李飛飛: 我想我已經提到了所有這些，對吧？創造力、創作者空間、互動體驗、機器人技術，這些都是用例。Hugo: 非常棒。 轉向人工智慧的其他領域。 我想知道目前人工智慧領域有那些進展真正讓你感到興奮？ 那些你認為正在推動該領域向前發展的事物。李飛飛: 我認為開源讓我感到興奮。 我認為現在全球範圍內有一場關於開放原始碼的運動，這確實進一步促進了這個領域的發展。 這是我感到興奮的一個全球趨勢。 另一個讓我感到興奮的全球趨勢是，利用人工智慧來極大地推動科學發現的機遇，這尤其可以而且應該發生在我們的大學校園裡。 因為有些人可能會有這種悲觀的猜想，即在人工智慧需要大量資源（如晶片和資料）的時代，高等教育和大學已經無足輕重。 我實際上強烈反對這種觀點，因為我認為高等教育是真正進行藍天探索、由好奇心驅動的研究持續發生的地方。更實際地說，有太多跨學科的工作正在發生，無論是臨床醫學研究、生物學、心理學、天體物理學還是土木工程，你隨便說出大學校園裡的任何一個系，你都會意識到人工智慧可以成為他們的工具，利用人工智慧幫助這些學科進行科學發現和創新是一個我真正感到興奮的巨大機遇。Hugo: 我完全同意。例如，我使用了很多智能體系統來為我進行模擬，就像你可以派出智能體去做各種各樣的事情。 我知道這是 Duncan 經常思考的問題，當然也是他在 Delphina 的工作內容。 Duncan，我想知道你是否可以補充一下，你如何看待智能體系統幫助我們完成工作？Duncan: 我其實想追問李飛飛一個問題，很明顯，學術界是非常著眼於長期的，並且真正投入於深層次的進展。 而在當今世界，我們在 Twitter 和 LinkedIn 上看到了如此多快速的反應。 那麼，你個人是如何在當今世界的真正進展和炒作之間劃清界限的？李飛飛: 問得好，Duncan。 首先，我的人生一直由“北極星”指引，這確實幫助了我，因為如果你理解了“北極星”，你就可以用它來衡量炒作，或者有時你會看到一些真正令人難以置信的真實事物，那就是一顆“北極星”實現了。 但那始終是我的參考體系。 我也認為尊重知識和專業技能仍然很重要。 僅僅因為某人在 Twitter 上以全球規模大聲疾呼，有時並不一定意味著他們擁有深厚的專業知識和學識。 所以我仍然尊重聲音的來源。這實際上是一個非常深刻的問題，Doug，在聊天 GPT 的時代，在人工智慧的時代，資訊無處不在。 我們如何教導我們的孩子，甚至公眾，去辨別資訊，去防範虛假資訊？ 我們還沒有談到這方面的擔憂。 我在這個人工智慧時代最大的擔憂之一是缺乏良好的公眾教育。 我認為人們，包括政府本身，出於自身目的，有時會帶著或明或暗的議程來談論人工智慧，這造成了一定的真空——也許這個詞用得太重了，有些人正在努力，至少 HI 一直在努力——但實際上，在良好、可信、客觀的人工智慧公眾教育方面，幾乎是一個真空。 這確實讓我擔憂，因為你、我以及 Hugo 可能不容易受到影響，可能不那麼脆弱，因為我們受過高等教育。 我們有幸生活在世界上可以獲取資訊的地區，但並非每個人都是如此。 人工智慧加劇了這個問題。 我們需要非常小心。Duncan: 這是一個非常棒的回應。 我想，在我們思考我們的社區和社會如何利用人工智慧時，教育這部分對於人工智慧生態系統的健康發展來說，似乎是一個非常關鍵的因素。 教育非常重要。 我很好奇，您能否進一步談談，一個健康的人工智慧生態系統還有那些關鍵因素或組成部分？開源是否在學術界發揮了作用？ 我很想更深入地探討這個問題。李飛飛: 是的，我認為“生態系統”這個詞本身就表明生態系統必須是多方利益相關者的。 生態系統不僅僅是雙贏，在一個健康的生態系統中可能是多方共贏。 以美國為例，尤其是在二戰後，政府或多或少扮演了一個相對積極的角色，向公共部門和私營部門的生態系統注入資源，從而推動了技術創新健康生態系統的發展。 這就是為什麼我們今天看到的所有人工智慧進展，從微晶片到網際網路、巨量資料再到神經網路演算法等一些基礎性進展，都可以追溯到幾十年的研究。 所以擁有一個健康的生態系統至關重要，這不僅僅關乎資源。它還關乎人，對吧？ 一個健康的生態系統是人們接受教育、找到工作、並回饋生態系統的地方。 這非常關鍵，我對此實際上感到擔憂。 我曾公開表示過這一點，因為人工智慧發展得太快了。 現在大部分資源不僅集中在私營生態系統中，而且實際上集中在極少數私營公司手中，這對創新和教育的整體生態系統以及社會的長期健康發展都是不利的。Hugo: 所以我喜歡你從長期健康的角度來闡述這個問題。 我很好奇你對人工智慧的長期看法。 例如，我們正處於人工智慧的早期階段。 我認為一個我喜歡的類比是（雖然在某些地方不完全適用），在人類能夠利用電力的早期階段，我們沒有燈泡，也沒有電網。 我認為愛迪生建立創新實驗室就是為了弄清楚如何利用這些技術。 所以我們正處於那些早期階段。 我很想知道，當我們回顧這個時代時，你認為人工智慧會被視為像網際網路或電腦、印刷術那樣的東西，還是像火或文字那樣更偉大的東西？李飛飛: 我認為人工智慧是電力和電腦的結合體。 首先，我認為人工智慧是新的計算方式。 任何有晶片的地方，無論是燈泡、飛機引擎、機器人還是冰箱，今天或明天任何有晶片的地方，就有計算。 任何有計算的地方，就會有人工智慧。 從軟體的角度來看，人工智慧只是一種更智能的計算形式。 所以對我來說，這一點非常清楚。 我稱之為電力，因為它具有非常強的橫向性。 這種計算技術賦能了每個人。 因此，它是一個我們社會應該提供的基礎性基礎設施，我們將拭目以待它的發展。 現在還處於非常早期的階段。 過去只是私營公司和一些大學參與其中，但現在國家正在採取非常有力的措施進行資源投入，每個國家都有自己的政策，但這確實是自 2022 年底、2023 年初以來最大的變化之一，即人工智慧在政策領域受到的前所未有的關注。Duncan: 這太棒了。 緊接著這個問題，您認為對於技術人員來說，在駕馭人工智慧如此瘋狂快速的發展過程中，那些指導原則或經驗法則最有用？李飛飛: Duncan，我將從兩個方面回答你的問題。 一是針對技術人員，另一個實際上是針對政策制定者的指導原則。 對於技術人員，我深信像我們這樣接受過技術人員、科學家培訓的人，我們的基本價值觀是尋求真理，遵循事實。 我們本身並非真理。 我確實擔心，作為人工智慧技術人員，尤其是有幸擁有發言平台的人，有時我們會把自己看得太重，彷彿我們就是真理本身。 我認為我們必須保持那種謙遜。 我們接受訓練是為了尋求真理，並在技術、科學和人性的面前儘可能保持謙遜，並忠於我們最初開始這項事業的原因。 我開始這項事業是因為我是一個對世界如何運作、自然如何運作、智能如何運作充滿好奇的青少年。 而這至今仍在激勵我，也讓我保持謙卑。 我認為這很重要，因為有時人工智慧的炒作也會產生不必要的自負。 所以這是針對我們技術人員自身的。對於政策制定者，我實際上也公開發表過相關文章。 我認為我們可以遵循一些原則來深思熟慮地思考和行動，以應對人工智慧。 首先是科學，而非科幻小說。 我真的非常擔心，當政策制定或政策制定者受到誇張的科幻故事或猜想的驅動，並據此制定政策甚至法律時。 例如，一兩年前有很多關於人工智慧導致人類滅絕的誇張言論，我實際上看到並感到不安的是，一些重要的全球政府會以此為前提發佈政策，這是不健康的。 我們需要非常尊重資料、測量結果和科學事實，這對於人工智慧政策制定至關重要。其次是實用主義，而非意識形態。 我認為最大的爭論之一是，我們應該在多大程度上監管上游的 NI 研究，而不是下游的應用。 我深信，總的來說，我們應該採取務實的方法，關注實際應用，並關注下游應用。 如果我們擔心醫療保健人工智慧裝置，那麼我們就應該看看 FDA 對醫療裝置的現有框架，並利用人工智慧和新的人工智慧知識對其進行更新，無論是金融、環境還是交通運輸領域，我們都可以利用新的知識更新我們的監管框架，而不是扼殺上游的創新。 這幾乎等於說，汽車確實會致人死亡並造成傷害，但我們沒有引入安全帶和限速，而是在 20 世紀初關閉了所有汽車公司，重新使用馬匹。 這不是社會應該進步的方式。最後但同樣重要的是，在政策制定的框架內，我們已經提到要為生態系統提供資源，振興生態系統，不僅要讓大公司蓬勃發展——這對每個人都很重要，它們是大型僱主，是我們政府的重要納稅人——而且還要讓企業家、公共部門，特別是布斯凱大學的研究機構也能蓬勃發展，因為這關乎社會的長期健康。Hugo: 非常感謝李飛飛，我認為你為我們指明了一個建設更健康的人工智慧生態系統（惠及所有利益相關者）的方向，這非常精彩。 我也喜歡汽車的例子。 我們知道，安全帶最初是為男性在試驗中開發的，對吧？ 然後我們開發了對每個人都更好的系統。 但我認為這個例子確實說明了，在我們建構的系統中，以穩健和有原則的方式考慮所有不同的人和所有不同的利益相關者的實際需求。 並且關注教育、開發者和開源生態系統，同時也在政策層面努力提高公眾對可能性的認識，並揭開炒作的神秘面紗，以及那些是行不通的。所以，我想說的是，節目時間差不多了，但非常感謝你，不僅感謝你過去幾十年來所做並將繼續做的工作，也感謝你慷慨地抽出時間與我們以及我們的聽眾分享你的智慧。 所以，我們非常感激，李飛飛。李飛飛: 謝謝你，Hugo 和 Duncan，感謝你們提出的深思熟慮的問題。 我很享受與你們的交談。Hugo: 謝謝你，李飛飛。 (北大AI魚博士)
