彭博專訪李飛飛：「人工智慧教母」未曾預料到它會如此龐大

The Godmother of AI Didn't Expect It to Be This Massive

史丹佛科學家李飛飛談如何讓機器像人類一樣“看見”，中美人工智慧軍備競賽，以及她對高度自動化未來的擔憂。

作者：米沙爾·侯賽因（Mishal Husain）
2025年11月21日美國東部時間凌晨1:00

如今，人工智慧已如此深入我們的生活，以至於我們幾乎不再追問它是如何走到今天這一步的——即便我們曾經真正理解過這段歷史。這是一個關於科學家們多年默默耕耘的故事：他們希望有一天能讓機器擁有智能，並為此不斷拆解人類智能的各個組成部分。

史丹佛大學教授李飛飛正是這場探索的先鋒人物，也因此被譽為「人工智慧教母」。 2006年，她發布了一項學術成果——一個包含數百萬圖像的視覺數據庫，其核心理念是訓練計算機像人類一樣“看”，這一想法掀起了一波人工智慧發展的浪潮。

這位突破性成果背後的女性有著非同尋常的成長背景，這也塑造了她看待世界的方式。 15歲時，李飛飛隨父母從中國移民到美國。初到異國，她幾乎不會說英語，必須在學業、社交和經濟上全面適應全新的環境。後來父母開了一家小型乾洗店維持生計，她在大學期間一直經營這家小店。

當李飛飛在彭博倫敦總部接受採訪時，我們聊起了她的個人經歷與職業生涯。我感受到她身上一種深刻的同理心。她對自己參與創造的技術充滿期待，同時也格外強調人的能動性──文末你會看到她給所有父母的一條寄語。

能否先談談您所處產業的這個非凡時期？ ChatGPT向公眾發布至今已有三年，其間湧現出大量新應用、新平台，並吸引了巨額投資。此刻對您而言意味著什麼？

AI對我來說並不新鮮。我在這個領域已經深耕25年，從職業生涯一開始便日復一日地沉浸其中。然而即便如此，當下這一刻仍讓我感到震撼，甚至有些不真實——因為它的影響實在太廣泛、太深遠了。

這是一種文明等級的技術。作為推動這項技術實現的科學家群體之一，我從未預料到它會發展到如此龐大的規模。

註1：李飛飛此次赴倫敦是為了領取2025年伊莉莎白女王工程獎，與輝達CEO黃仁勳及其他五位得獎者共同受獎。她先前曾多次撰文或演講，談到21世紀初AI領域的「寒冬」時期——當時從事該領域研究的人幾乎無人問津。

轉捩點是什麼時候？是因為技術發展速度加快，還是因為全世界終於覺醒，將聚光燈打在你們這些研究者身上了？

我認為這兩者密不可分。但對我而言，稱AI為“文明等級的技術”，並非因為它獲得了多少關注，甚至也不僅僅因為它有多強大，而是因為它將影響到多少人的生活。

每個人的生活、工作、福祉甚至未來，都將以某種方式被AI觸及。

這種影響既有正面的一面，也有負面的一面吧？

沒錯，科技從來都是雙面刃。自從人類文明誕生以來，我們就不斷創造被稱為「科技」的工具，整體而言，這些工具本意是行善的。但在使用過程中，我們可能有意誤用，也可能帶來意想不到的後果。

您剛才用了「強大」這個詞。而這種技術的力量目前掌握在極少數公司手中，其中大多數是美國企業。對此您作何感想？

您說得對。大型科技公司透過其產品對社會產生了最直接的影響。我個人非常希望這項技術能更民主化。

無論誰在開發或掌控這項具有深遠影響的技術，都應以負責任的方式行事。

我也相信，每個人都應該感受到自己有能力影響這項技術的發展方向。

您不僅是一位學者，也是一家科技公司的CEO。據報導，您創立不到一年半的新公司估值已達十億美元。

是的！ [笑]

我是World Labs的共同創辦人兼CEO。我們正在建構AI的下一個前緣－空間智能（spatial intelligence）。目前人們談論最多的還是大語言模型，但在我看來，空間智能與語言智能同樣關鍵，且互為補充。

註2：World Labs在2024年正式推出前已融資超2億美元。同年，李飛飛在一場TED演講中表示：“如果我們希望AI超越當前的能力，就不能只滿足於能'看見'和'說話'的AI，我們需要的是能'行動'的AI。”

我知道您最初熱愛的學科是物理學。

是的。

那些您最敬佩的物理學家，他們的生活或工作中有那些特質讓您開始思考超越物理學本身的問題？

我在中國不太知名的小城市長大，家庭也很普通，可以說我的生活格局一度很小。童年簡單而孤獨，我是獨生子女。

註3：李飛飛成長於中國四川成都，母親是教師，父親在化工廠的電腦部門工作。在她的著作《我所看見的世界：AI黎明時的好奇、探索與發現》中，她將自己的科研道路與童年經歷聯繫起來：“做研究帶給我的感受，就像小時候和父親一起在成都周邊山裡探險時，突然發現一隻從未見過的蝴蝶，或偶然遇見一種新品種的竹節蟲。”

而物理學則恰恰相反──它宏大、大膽，想像力無邊無際。仰望天空，你能思索宇宙的起源；觀察一片雪花，你能深入物質的分子結構；你還能思考時間、磁場、原子核…

物理學帶我進入現實世界無法抵達的想像之境。直到今天，最令我著迷的仍是物理學敢於提出最大膽、最無畏的問題：關於我們所處的物理世界、宇宙，以及我們從何而來。

但您自己提出的那個大膽問題，我想應該是：“什麼是智能？”

沒錯。每一位我敬仰的物理學家，從牛頓、麥克斯韋、薛丁格到愛因斯坦——我最喜歡的物理學家——都在提出屬於他們時代的「無畏之問」。

我也想找到屬於自己的問題。大約在大學期間，我的焦點從物理世界轉向了智慧本身：什麼是智慧？它是如何產生的？最令人著迷的是，我們如何建造智慧機器？這個問題從此成為我的畢生追求，我的北極星。

這確實是「量子躍遷」——從只會計算的機器，到能夠持續學習的機器。

我很喜歡你用這個物理學雙關語，「量子躍遷」。

此刻我們周圍有多個物體，一眼就能認出它們。人類辨識物體的能力是認知的基礎。我的博士論文就是致力於建構能辨識盡可能多物體的機器演算法。

我特別感興趣的是，您的學術背景非常廣博。而您最終的突破，正是源自於您開始關注心理學家和語言學家的觀點，並將其與自己的領域聯繫起來。

這正是前沿科學的魅力所在——它是全新的，沒人知道該怎麼做。

很自然地，我們會觀察人腦和人類心智，試圖理解甚至從中獲得啟發。在我早期嘗試破解視覺智慧難題時，一個關鍵靈感來自對人類視覺語意空間結構的思考：世界上有成千上萬、甚至數百萬種物體，它們是如何組織的？是按字母順序？大小？還是顏色？

註4：在加州理工學院攻讀博士期間，李飛飛堅信更大規模的資料集對AI進步至關重要。後來，她受到神經科學家兼心理學家歐文·比德曼（Irving Biederman）一篇論文的影響。論文估計，一般人能辨識約3萬種不同類型的物體。

您之所以思考這個問題，是因為要教導計算機，就必須先理解人類大腦如何組織資訊，對嗎？

這是一種思路。

我當時偶然接觸到一個名為WordNet的語言學計畫——它用特定的分類法組織語義概念（不是視覺，僅限詞語）。

註5：繼比德曼的論文之後，這是第二項來自李飛飛本專業之外卻對她產生重大影響的工作。

能舉個例子嗎？

在字典裡，「apple」（蘋果）和「appliance」（電器）排得很近，但在現實中，「apple」和「pear」（梨）更接近，因為它們都是水果，而「appliance」屬於完全不同的物品類別。

我由此聯想到：視覺概念或許也是這樣組織的──蘋果和梨的關聯遠大於蘋果和洗衣機。

更重要的是規模問題。當你看到語言所能描述的物體數量之龐大，就會意識到這一點。這對我而言是一次頓悟：身為智慧生物，我們透過海量數據體驗世界——我們也必須賦予機器這種能力。

值得一提的是，當時──我想是本世紀初──「大數據」這個概念還不存在。

是的，這個詞甚至還沒出現。我們當時使用的科學研究資料集非常小。

註6：「大數據」一詞雖在1990年代就已出現，但直到2010年代才普及。如今看來，大規模資料集對機器學習至關重要似乎是理所當然的，但過去並非如此。畢竟，兒童僅憑少量例子就能學會複雜規則。事實證明，現代AI的表現恰恰高度依賴可用資料量。

有多小？

在影像領域，我那個時代的研究生通常只用​​包含4類、6類，最多20類物件的資料集。而三年後，我們創建了ImageNet，包含2.2萬類物件和1500萬張帶有標註的圖像。

註7：李飛飛團隊於2006年首次發布ImageNet資料庫，極大推動了電腦視覺的發展。更重要的是，她還發起了一場全球競賽，邀請各國團隊用演算法將資料子集分類。正是在這項比賽中，多倫多大學傑佛瑞·辛頓（Geoffrey Hinton）團隊展示了神經網路看似過時的技術的巨大潛力。

ImageNet是一次巨大突破，也是您被稱為「AI教母」的原因。我很想知道，是什麼讓您能建立這些別人看不到的連結？您是在移居美國後才學習英語的，這種經驗是否與此有關？

我不知道。人類的創造力至今仍是個謎。人們常說AI無所不能，我不同意。我們對人腦的理解還遠遠不夠。我只能推測，是我的興趣和經歷共同促成了這一切。

我不害怕在科學中提出瘋狂的問題，也不害怕尋找「跳出框架」的解決方案。我對語言與視覺之間連結的敏感，或許正源自於我自己學習新語言的經驗。

註8：雖然沒有科學證據，但我忍不住猜想：李飛飛的背景──尤其是她在進入大學前關鍵的三年裡習得一門全新語言──是否與她開創ImageNet的工作有關？她曾經如此努力地理解美國這個新世界，無論是文化或語言，並將所有所學整合起來。這或許解釋了她為何廣泛閱讀，並熱衷於尋找資訊組織方式以更好地學習。

十幾歲就來到美國，那是個特別難適應的年紀，更何況還要克服語言障礙。那段經歷是怎麼樣的？

非常艱難。 [笑]

我15歲來到美國新澤西州帕西帕尼（Parsippany）。我們全家幾乎都不會說英語。我年紀小，學得快些，但父母非常吃力。

我們經濟狀況很差。父母做過收銀員，我在中餐館打工。後來我上大學時，母親健康惡化，全家決定開一家小乾洗店來維持生計。

您親自參與經營？

我開玩笑說自己是「CEO」。從18歲到研究所中期，我經營了七年乾洗店。

即使離家讀書，您也在遠端管理父母的生意？

是的。因為只有我會說英語，所以所有客戶電話、帳單、質檢等業務都由我處理。

這段經歷教會了您什麼？

韌性。

做科學研究需要韌性，因為科學之路從來不是線性的。沒人一開始就有答案，你必須歷經挑戰才能找到解答。而身為移民，你更懂得什麼是堅韌。

父母是否對您施加壓力？他們顯然希望您過得更好。這種動力有多少來自他們，又有多少源自於您對他們的責任感？

說實話，他們並沒有給我太多壓力。用今天的話來說，他們不是「虎爸虎媽」。他們只是在努力生存。

我母親骨子裡是個知識分子，熱愛閱讀。但移民生活的艱辛加上健康問題，讓她根本無暇督促我。身為青少年，我沒有退路——要嘛成功，要嘛失敗，風險很高。所以我完全是自我驅動的。

我一直是個好奇的孩子，科學成了我好奇心的出口，這讓我內心穩定下來。我對夜店之類毫無興趣，而是深深熱愛科學。

您還有一位非常重要的老師，請講講他。

我數學成績優異，認識了數學老師鮑伯‧薩貝拉（Bob Sabella）先生。我們因共同熱愛科幻小說而成為朋友。起初我讀中文科幻，後來開始讀英文。

他大概看出了我的求知慾，於是主動為我創造繼續深入學習數學的機會。我記得當時我已經學完了學校最高階的數學課程，再無課可上。他就用自己的午餐時間為我開設一對一輔導——現在我自己當了老師才知道，他這麼做完全沒有額外報酬。

這純粹是一位教師的愛與責任感。他成了我生命中的重要人物。

註9：這並非《周末訪談》首次提到一位改變人生的老師：劇作家詹姆斯·格雷厄姆（James Graham）曾告訴我，他的戲劇老師漢弗萊先生激發了他的職業志向，他甚至在劇中以老師的名字命名了一個角色。

他還在世嗎？

薩貝拉先生在我擔任史丹佛助理教授期間去世了。但他的家人——兩個兒子和妻子——成了我在新澤西的家人。

您用了「愛」這個字。他和家人是否幫助您融入了美國社會，讓您瞭解校園以外的美國？

絕對是的。他們讓我接觸了典型的美國郊區中產階級家庭生活。這為我打開了一扇窗：讓我理解這個社會，紮根來，擁有朋友，還有一位真心關心我的老師。

註10：薩貝拉夫婦曾藉錢資助李飛飛上大學，並在她離家求學期間繼續幫助她父母經營乾洗店。 「在很多方面，他填補了我與父母關係中的某種缺失，」李飛飛在書中寫道，「母親一直激勵我，但她對數學和物理並無興趣……而父親的影響最貼近我的心——他是第一個鼓勵我對自然世界保持好奇的人，也是我接觸物理學的引路人——但我不得不承認，我早已超越了他的榜樣。」

您覺得如果留在中國，是否也能擁有今天的事業？

這個問題很難回答，因為人生充滿偶然。路徑會完全不同。但不變的是那份好奇心，以及追尋「北極星」的執著。我相信，無論如何我都會以某種方式投身AI。

您是否仍與中國保持聯繫？

那是我文化血脈的一部分。我很幸運能在美開啟職業生涯。如今我和家人生活在史丹佛、舊金山、矽谷這極具國際化的環境中。而我所從事的AI領域本身也是高度全球化的，它觸及世界各地的人。此刻的我，更像世界公民。

儘管如此，中國在AI領域確實取得了令人矚目的進展：專利數量、論文發表量，還有今年稍早的DeepSeek事件。展望未來，您認為中國會在AI領域像在製造業那樣追上甚至超越美國嗎？

註11：目前全球AI競賽基本上是中美兩國領跑，頂尖實驗室大多集中在這兩個國家。儘管全球目光聚焦於西方科技公司，但彭博上月報導指出，中國公司正透過開源AI模式積極接觸非洲的新創企業和創新中心，這項策略「與中國'一帶一路'基礎設施倡議有相似之處」。

我認為中國確實是AI強國。

目前大多數人公認，AI領域的兩個領先國家就是中國和美國。各地、各國都展現出強烈的意願、能量和雄心，希望在AI領域扮演角色、迎頭趕上甚至領先——這種願望是普遍存在的。

談談您自己的下一個前沿：「空間智能」具體指什麼？您在做什麼？

空間智能是指AI理解、感知、推理並與世界互動的能力，它是視覺智能的延續。

我職業生涯的前半段——圍繞著ImageNet時期——致力於解決一個基礎問題：理解我們所看到的東西。但這是一種被動行為：接收訊息並理解——「這是一個杯子」「這是一位美麗的女士」「這是一個麥克風」。然而從演化角度來看，人類的智能——感知——與行動密不可分。我們之所以看，是因為我們要移動；我們移動，因此需要看得更清楚。

要建立這種「感知-行動」連接，關鍵在於空間——你需要理解三維空間，理解物體如何運動，理解「當我觸碰這個杯子時，手指該如何在數學上協調，形成一個能抓住杯子的空間結構」。

所有這些複雜性，都圍繞著「空間智能」這一核心能力。

註12：這種「知覺圍繞行動組織」的觀點源自心理學家詹姆斯‧J‧吉布森（James J. Gibson）。他認為生物並非被動接收視覺訊息，而是主動探測行動的可能性。他曾說：「我們感知是為了移動，我們移動是為了感知。」史丹佛視覺與學習實驗室的3D模擬平台就命名為「The Gibson Environment」以致敬他的影響。

我在您網站上看到一個預覽—一個虛擬世界。對您而言，這是訓練AI的工具嗎？

需要明確一下定義：Marble是一個前沿模型。它的非凡之處在於，只需一個簡單提示，就能生成一個3D世界。例如提示可以是：“給我一個現代風格的廚房”，或者“這是一張現代廚房的照片，請把它變成3D世界”。

創造3D世界的能力對人類至關重要，我希望有一天這對AI也同樣重要。如果你是設計師或建築師，可以用這個3D世界進行構思和設計；如果你是遊戲開發者，可以用它快速獲取3D場景來開發遊戲；如果你想做機器人模擬，這些世界將成為訓練或評估機器人的寶貴數據；如果你想在AR/VR中打造沉浸式教育體驗，這個模型也能助你一臂之力。

註13：多家公司都在探索類似方向，包括GoogleDeepMind。李飛飛近期在一篇文章中詳細闡述了她對「空間智能」作為AI下一前沿的願景。

很有意思。我能想像阿富汗的女孩們，在條件艱苦的地方透過虛擬教室上課。

是的。或者，你怎麼向一個8歲孩子解釋「什麼是細胞」？未來我們可以創造一個細胞內部的世界，讓孩子走進去，直覺地理解細胞核、酵素、細胞膜。這種可能性無窮無盡。

註14：聽到這裡，我想起自己學生時代生物考試時手繪並標註細胞結構的情景。一個可進入的細胞虛擬世界，無疑地為孩子留下深刻且難忘的心智影像。

您的行業龐大而複雜，但也面臨一些緊迫問題。我想請您就幾個問題給予直覺反應。第一：AI會摧毀大量工作嗎？

註15：AI對就業的影響複雜且不確定：一些公司（尤其是新創公司）已開始用AI自動化工作，但美國整體就業數據尚未明顯反映這一點。不過，AI可能已在侵蝕白領入門級職位，部分經濟學家擔心長期會對勞工不利。

科技確實會改變勞動力格局。像AI這樣影響深遠的技術，必然對就業有重大衝擊。

這種情況已經在發生。 Salesforce CEO馬克貝尼奧夫（Marc Benioff）就表示，公司50%的客服職位將由AI取代。

毫無疑問，每次人類創造出更先進的技術——蒸汽機、電力、個人電腦、汽車——都會經歷陣痛，但也會重塑就業結構。

只盯著就業人數的增減是片面的。我們需要更細緻地看待這個問題，並認真思考如何應對改變。

這涉及個人責任（你必須學習、提陞技能）、企業責任和社會責任。這是一個大問題。

第二個問題更大：您認識傑佛瑞·辛頓教授（諾貝爾獎得主，研究與您有交集），他認為AI導致人類滅絕的機率有10%到20%。

註16：所謂「AI末日論者」擔心人類無法確保AI目標與人類目標一致。他們警告，隨著AI變得更聰明，它可能學會規避指令，追求自我保存——甚至不惜犧牲人類。

首先，辛頓教授──我叫他Geoff，因為我們相識25年──是我非常敬佩的人，我們常常交流。

但我對他關於「AI取代人類」的觀點持不同意見。我不是說這絕對不可能發生，而是認為：如果人類真正陷入危機，那根源在於人類自身的錯誤行為，而非機器作惡。

但他提出了一個非常實際的問題：當超級智慧比我們更聰明時，我們該如何防止它失控？他說我們根本沒有應對模型。

我認為這個問題本身隱含了一個假設：我們還沒有這樣的機器。距離那一天，我們還有很長的路要走。

我的問題是：為什麼人類作為一個整體，會允許這種情況發生？我們的集體責任在那裡？我們的治理和監管又在那裡？

註17：辛頓指出，企業和政府正做出錯誤假設：“他們的基本模型是：'我是CEO，這個超級智能AI是我極其聰明的執行助理。我是老闆，如果她不聽話，我可以解僱她。'但當AI比我們更聰明、更強大時，情況絕不會如此。”

您認為有沒有辦法為超級智慧設定上限？

我認為可以透過國際合作，確保技術的負責任開發與使用。

是指政府間簽訂條約，還是企業自願遵守某些準則？

這個領域尚處早期，我們還沒有國際條約，也未達成全球共識。但我們已有全球意識。

我想強調的是，我們不應過度聚焦AI的負面後果。這項技術固然強大，可能帶來風險，但也蘊含無數造福人類的應用。我們需要全面看待。

我知道您經常與政界人士交流，在美國、英國、法國等地都有。他們最常問您什麼問題，讓您感到困擾？

與其說“困擾”，不如說“擔憂”。我認為大眾對AI的討論需要超越「當機器主宰降臨，我們該怎麼辦」這類問題。

註18：李飛飛太客氣，沒說我問「人類滅絕」是否讓她煩，但我猜她可能有點無奈。我一向覺得這類說法危言聳聽，但聽到辛頓這樣的權威認真討論，讓我重新思考。她很可能經常被政府官員問到類似擔憂。她目前正為加州州長加文·紐森（Gavin Newsom）提供AI“可行護欄”建議（紐森剛否決了一項有爭議的AI安全法案），也與多國領導人有過交流。

我還常被全球各地的家長問到：AI來了，我該怎麼引導孩子？他們的未來會是怎樣？該學計算機科學嗎？還能找到工作嗎？

您怎麼回答？

我會說，AI是一項強大的技術，而我自己也是一位母親。我們賦能孩子最重要的方式，是培養他們作為「人」的主體性、尊嚴，以及對學習的渴望和人類永恆的價值觀：誠實、勤奮、富有創造力、具備批判性思維。

那您不擔心他們學什麼專業嗎？

「擔心」不是正確的態度。應該充分瞭解：孩子們的未來將生活在一個AI無所不在的世界。根據他們的興趣、熱情、個性和處境，幫助他們做好準備。 「擔心」解決不了問題。

還有一個產業問題：大量資金湧入像您這樣的公司，是否有泡沫？會不會重蹈網路泡沫覆轍，許多公司被高估？

註19：對AI投資規模的擔憂日益增長，包括部分大額交易的循環性質，以及美國經濟對該行業的曝險。本月早些時候，《大空頭》原型邁克爾·伯裡（Michael Burry）披露了針對輝達（全球最大AI晶片供應商）的看跌押注，彼得·蒂爾（Peter Thiel）的避險基金上季度則清倉了全部輝達股票。

首先，我的公司仍是新創公司。

當我們談論巨額資金時，主要指的是大型科技公司。 AI仍是一項新興技術，還有很多待開發之處。科學突破非常困難，因此資源投入至關重要。

另一方面是市場：我們能看到回報嗎？我堅信AI的應用場景極為廣闊——軟體工程、創意、醫療、教育、金融服務——市場將持續擴張。在福祉和生產力方面，人類有太多需求可透過AI作為助手或協作者來滿足。這部分市場，我堅信會不斷擴大。

但代價是什麼？能源消耗和氣候影響如何？著名AI企業家傑瑞·卡普蘭（Jerry Kaplan）警告，由於資料中心耗能巨大，我們可能正走向一場新的生態災難。

這是個有趣的問題。訓練大模型確實需要越來越多的電力，但沒人規定資料中心必須用化石燃料供電。能源側的創新將是解決方案的一部分。

但它們的能耗實在太大，僅靠再生能源似乎難以滿足。

目前確實如此。需要建置大型資料中心的國家，也必須同步檢視能源政策和產業佈局。這正是我們投資和發展更多再生能源的機會。

您描繪了一幅非常樂觀的圖景。作為先行者，您看到更多潛力，我可以理解。但您對這個行業最擔憂的是什麼？

我不是科技烏托邦主義者，也不是反烏托邦主義者──我屬於「無聊的中間派」。這個中間派主張用更務實、更科學的眼光看待問題。

當然，任何工具落入錯誤心態的人手中都會讓我擔心。自人類文明伊始，火的發明對我們至關重要，但用火傷害他人則是巨大的災難。因此，AI的任何誤用都令我憂慮。此外，與公眾溝通的方式也讓我擔憂，因為目前社會存在太多焦慮。

註20：在史丹佛以人為本人工智慧研究院（HAI），李飛飛身邊聚集了許多志同道合者，他們都希望AI能服務公共利益。但我懷疑，她對未來的設想是否過於依賴「負責任的行為者」——這些人同時兼具商業利益、政策影響力和學術背景。

我最擔心的是教師群。 我的親身經歷告訴我，他們是社會的脊樑，對培養下一代至關重要。我們是否與他們進行了有效溝通？是否帶他們一同前進？教師們是在用AI工具增強教學能力，還是在幫助孩子正確使用AI？

所以我們既關注工作，也關心生活。您今天的生活與當年在父母乾洗店打工的日子天差地別。身為產業領袖，您是否意識到自己擁有的影響力？

[李飛飛笑] 我在家還是常常洗衣服的。

我深知自己的責任。我是將這項技術帶到全世界的人之一。我有幸在全球頂尖大學工作，培養未來領袖，並進行前沿研究。

我也意識到，身為生成式AI領域最受矚目的新創公司之一的創辦人兼CEO，我的每個行動都有後果，這是我必須承擔的責任。

我對此非常認真，因為我始終強調：在AI時代，能動性必須掌握在人類手中──它不屬於機器，而屬於我們自己。

我的能動性，就是創造令人興奮的技術，並負責任地使用它。

對於您生活中的親人，例如您的孩子，您禁止他們用AI、設備或網路做什麼？

這是永恆的忠告：不要用工具做愚蠢的事。

你要思考為何使用工具、如何使用。例如，不要因為有了AI就變得懶惰。如果你想學懂數學，大語言模型或許能給你答案，但這不是學習之道——你要學會提出正確的問題。

另一方面，不要用它來做壞事。例如資訊誠信問題：偽造圖像、偽造聲音、偽造文字。這些既是AI帶來的挑戰，也是社群媒體時代社會溝通方式的問題。

您在這樣一個日新月異、三年前難以想像的世界裡，呼籲的卻是傳統價值。

你可以稱之為“傳統”，也可以稱之為“永恆”。身為教育者、母親，我相信有些人類價值是永恆的，我們必須認識到這一點。

（邸報）