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李飛飛對話輝達首席科學家：AI就像電力，給它設定單獨監管機構沒意義
如果說去年的GTC爐邊談話，黃仁勳與OpenAI首席科學家Illya進行的是一場對科技未來的漫談，那麼今年這場爐邊談話就是李飛飛對人類未來的呼籲。
在這次對談中，李飛飛講了個故事。當她完成自己書的初版時，她的好朋友，哲學家、斯坦福以人為本AI研究院聯合主任約翰·埃奇門迪看了初稿後建議她去重寫。他說很多人都在寫關於AI的書，但李飛飛有一段獨特的歷程。能代表了許多覺得自己在AI領域沒有發言權或找不到認同感的人。這些人包括移民、年輕女性、各行各業的人，他們不一定是典型的矽谷AI人士。如果李飛飛能給他們一個聲音，這將更有力量。
李飛飛，她的一面是史丹佛大學教授，美國工程學院院士，AI視覺領域的頂尖專家，被業界稱為AI教母。她的另一面是出生在北京，長於四川，直到12歲才隨雙親前往美國，也因生活拮据不得不去餐廳打工。這就是艾奇門迪提到的李飛飛的「獨特的經歷」。
在整場對談，李飛飛都用一種很不同的思考AI的視角，來給這個AI時代失語的普通人一個聲音。
那是一種更有人文情懷的，更具社會責任，也更女性細膩的視角。
在這次訪談中，李飛飛直接回答關於AI的技術發展路徑和未來應用這些具體的行業問題只佔了全部討論的不到1/4。這不是對談者，輝達的首席科學家Bill Dally沒問這些問題。他問了Sora的發展會如何影響影視產業，李飛飛的回答卻是宮崎駿動畫的無可取代，以此證明「只有人能利用AI創作那些能觸動他人、啟發他人或服務他人的內容，而AI做不到」。他問了AI科學未來的影響，李飛飛的答案是人工智慧在醫療領域的應用可能是最深遠的。答案很中規中矩，但她的理由是那些在這個領域工作的女性和有色人種可以藉由AI擺脫艱苦的，被忽視的照護工作；老年人可以透過科技獲得更有尊嚴的暮年。
就算是在那些關於科技路徑的問題中，她的回答也朝向著人的細膩和獨特。像辛頓，楊立昆一樣，李飛飛不相信單純依靠縮放定律就能高效的解決一切問題，她認為我們需要一個結構化的模型去引導AI。但與其他人不同，她最終理想的模型是感知的，超越語言互動的模型，只有能掌握人類在5.4億年的時間裡形成的那些細微的，比文字更人性的感知，AI才算有了基礎模型。
在其他的時間裡，她都在聊公共部門在AI發展中面對的困境，聊AI的監管模式。這些看似離人們非常遠的話題。但她還是站在每個人的角度思考著。公共部門意味著公共利益，意味著與每個人相關。只有公共部門得到足夠的支持，才能推動科學發現創新、為大眾提供客觀解釋、培養負責任的人才，讓AI的繁榮落在每個人頭上。
在她那裡，所有AI的發展都是關於人，具體的人的。
在整場對談的最後一分鐘半，Bill Dally的問題已經問完。他請李飛飛講講她想傳遞給所有人的話。
李飛飛先講了自己的故事，一個住在美國鄉鎮裡愛跳舞的女孩的故事——她不是計算機科學家，不是理科畢業的，甚至家裡連電腦都沒有，但她還是和AI產生瞭如此多的聯繫，在AI的發展中扮演了一個角色。
所以我們不要被那些時髦的術語嚇到，不要迷惘於AI時代自己的角色。只要把AI當成一個工具，人類不僅是工具的創造者，我們也是如何運用工具的決策者。去擁抱它，去做那個決策者，做那個讓它被正確使用，變得更好的人。我們在AI時代的未來一定會像馬丁路德所想的那樣，讓人類文明的弧線朝著正義、希望、仁愛的方向發展。
這就是我們每個人，每個普通人，而非矽谷精英應該在這個AI時代的角色。
這也是這位「AI教母」對每個人的懇求：在AI發展中有一個角色。
以下為GTC爐邊訪談的全文：
Bill Dally：歡迎大家，感謝來到GTC。我相信大家跟我一樣，都對李飛飛教授要說的話充滿期待。讓我們開始吧。你是史丹佛以人為本AI研究院（HAI Stanford）的共同創辦人。到目前為止，你認為AI對人類影響最大的領域是什麼?你認為未來AI將在哪些領域產生最大影響?
李飛飛：這是一個非常宏大的問題。首先，非常榮幸受邀來到GTC。AI目前對人類的影響是什麼？我認為AI可能是21世紀最深刻的技術，它正在改變我們的生活、工作和未來。AI是一種智慧技術。老實說，在這之前，人類的科技發明大多停留在不涉及智慧的層面，無論是發明工具讓我們走得更快、飛得更高，還是發明工具讓我們能看到人眼看不到的東西，這些都還是機械性的。但AI的發明，如理解語言、翻譯語言、做決策、發現模式等，這些都是人類的基本能力，現在都受到了這項深刻技術的挑戰。所以在我看來，AI的影響是對人類的本質、能力和定義的深刻影響。
Bill Dally ：但你認為在人類的某些特定領域，如醫療、教育或交通等，AI會產生比其他領域更大的影響嗎?
李飛飛：我認為AI的應用非常廣泛。在我擔任Google雲端首席科學家時，我看到商業分析是AI的一大應用領域。我完全同意你的看法。醫療、交通、教育、軟體工程等領域，AI的影響將是無邊無際的。
Bill Dally ：一些業界名人如伊隆馬斯克和山姆奧特曼認為AI可能對人類構成生存威脅。你怎麼看？AI可能帶來的最大風險是什麼？是換臉技術還是失業？AI的不利影響有哪些？
李飛飛：我認為這是一個合理的問題。身為大學裡的人，尤其是在大學校園工作，我們應該被允許提出各種問題，包括AI是否對人類構成生存威脅。從智力角度來說，這是一個重要的關於未來的問題。作為一個物種，人類應該認識到，我們發明的一切，不僅是AI，還包括我們正在改變地球的方式，改變我們與環境的關係的方式，都需要我們審慎對待。但就AI而言，我更關注更直接和緊迫的災難性風險。你提到的一些風險是深層的社會問題。例如，AI可能因為錯誤訊息而影響民主，可能取代工作或改變勞動市場格局，可能影響我們與數據的關係、隱私和公平性。如果我們不能很好地管理這項技術的應用，所有這些都可能帶來災難性的社會風險。
Bill Dally：你最近寫了一本關於AI的科學回憶錄，我這裡有一本。大家現在都應該從亞馬遜訂購這本書。能告訴我們一些關於這本書的情況嗎？為什麼要寫這本書？
李飛飛：這本書是一本科學回憶錄。就像你說的，我把「科學」這個字放在第一位。這本書有一個雙螺旋結構，透過我作為電腦視覺科學家的視角講述了AI的發展歷程。我看到，智能在自然界的演化始於對世界的感知。在過去十幾年裡,AI的進化,特別是深度學習的歷史，與電腦視覺這個領域的進化緊密交織在一起。所以這是AI在過去十年左右的發展歷程，也與一個年輕科學家的個人成長歷程交織在一起。
我之所以覺得有必要寫這本書，是因為當我被要求寫一本關於AI的科普書時，我確實花了一年時間在COVID大流行期間寫了一本只關於AI的書。但我們的好朋友,哲學家、史丹佛以人為本AI研究院聯合主任約翰·埃奇門迪看了我的初稿,基本上說我應該重寫。我當時非常沮喪。他說，看，很多人都在寫關於AI的書，但你有一段獨特的歷程。你代表了許多覺得自己在AI領域沒有發言權或找不到認同感的人。這些人包括移民、年輕女性、各行各業的人，他們不一定是典型的矽谷AI人士。如果你能給他們一個聲音，這將更有力量。因此，我把這本書的結構改成了雙螺旋結構。
Bill Dally：非常有趣。AI的發展歷程與你身為科學家的成長歷程交織在一起。假設AI在十年後變得成熟的話，如果你要為這本書寫一個續集，你認為它會是什麼樣的？
李飛飛：首先，我不認為我想寫續集。（但如果這麼做的話）這肯定是一項充滿愛的工作。如果我要為這本書寫續集，我想寫一個人類勝利的故事。我要講述我們如何利用這項技術讓生活和工作變得更好。我這麼說並不是出於盲目的樂觀，因為我知道世界非常複雜。對年輕人來說,這個世界有時甚至感覺有點反烏托邦。但如果你看人類文明的發展歷程，它是很長的。正如馬丁路德金恩所說，如果我們能以正確的方式使用技術，人類文明的弧線是朝著正義、希望、仁愛的方向發展的。
就像在這次GTC大會上，我們只是看到了（科技改變生活的）冰山一角。我們看到如何利用這項技術改變醫療，從藥物發現到個人化治療再到醫療服務。我們才剛開始思考教育如何從根本上被改變，因為突然之間我們有了一個教學助手，可以進行深度個別化學習和教學。我們看到，科學發現可以在強大的機器和認知助手的幫助下加速，這些助手可以真正加速人類已經進行了數百年的科學發現過程。這一切都給了我們希望之光，希望我們在五到十年內能利用AI尋找氣候解決方案，普及醫療服務，照顧好地球和我們自己。
如果我要寫續集，我想寫的就是這些。
Bill Dally：我希望這就是我們要寫的未來。這是一個非常樂觀和積極的世界觀。
李飛飛：我之所以樂觀，是因為我們正一起努力。我不是坐在這裡空談，而是真的相信，如果我們相信，我們就去做。
Bill Dally：沒錯。所以我們一起努力創造我們想要的未來。
李飛飛：是的。
Bill Dally：你一直呼籲為學術界提供資源，以推進AI研究。但迄今為止，真正掌握訓練模式所需GPU和資料的，還是那些資金雄厚的大公司。你認為未來這種情況會如何發展？國家AI研究資源(NAIRR)能否實現並民主化AI，讓學術界和小公司也能接觸到？還是人才將繼續從學術界流向大公司？
李飛飛：首先，我認為我們兩個現在都在白宮的各種顧問職位。你是總統科技顧問委員會(PCAST)的成員，我是拜登總統NAIRR特別工作小組的成員。對於那些不知道NAIRR是什麼的人，NAIRR是國家人工智慧研究資源試點計畫。
幾年前，史丹佛HAI倡導聯邦政府考慮增加對公共部門AI的資源投入，尤其是計算資源和資料資源。這轉化為一項目前仍在國會討論的法案，名為「創建AI法案」（CREATE AI BILL）。如果這項法案獲得通過和撥款，它將創建聯邦基金，用於建立一個國家AI雲以及供公共部門使用的資料儲存庫。
史丹佛HAI一直在引領這場運動。我之所以在華盛頓特區花這麼多時間，是因為我相信公共部門AI和私部門AI同樣重要。但就像Bill說的，現在的平衡是如此失衡。這個國家現在沒有一所大學能訓練出一個GPT聊天模型。我們沒有成千上萬的GPU，更不用說A100、H100或B200了。
有些人可能會問，這有什麼問題？反正我們有偉大的公司，偉大的大型科技公司正在創造偉大的技術。我認為這是事實。私營部門正在蓬勃發展。但我想讓大家體認到，公共部門創造公共利益。什麼是公共利益？公共利益有幾個向度，對我們當下和未來都很重要。
首先，公共利益包括好奇心驅動和知識驅動的發現與創新。這太重要了。你們現在所知道的關於AI的一切，最初都始於學術界那些無人知曉的好奇心驅動的研究課題。從感知機到反向傳播演算法再到ImageNet，這些都來自公共部門。這種天馬行空式的、好奇心驅動的研究至關重要。它是一種公共利益，對我們社會的持續創新很重要。
公共利益的第二部分是作為公眾值得信賴的合作夥伴去解釋、教育和評估技術。私營部門有自己的目標。那誰來身為值得信賴的合作夥伴，讓我們了解這項技術有多安全？透明度指數是多少？數據是否有偏差？我們如何以公平、值得信賴的方式使用這個推論？這些都是公部門正在做而且可以幫助大眾的重要議題。
最後但同樣重要的是，公共利益的一種形式是最重要的，那就是人才。這是為了明天的人才。我們肩負很大的責任，去教育出不僅能發展未來科技的勞動力，而且是能對世界負責任的勞動力。這些勞動力不僅要學習如何寫AI程式碼，還要學習AI的道德框架，AI的社會影響。所以這些都是公共利益，支持公共部門AI很重要。
Bill Dally：在人才這個主題下繼續，如果我們要發展公共部門AI，就意味著我們需要把AI專家吸引到公共部門。鑑於目前AI人才市場的情況，那裡正在上演激烈的競價戰，開出的薪酬是聯邦政府工資等級所能支付的好幾倍。所以你設想如何吸引真正優秀的AI人才進入公部門？
李飛飛：這是一個很好的問題，Bill。我記得十年前你還是系主任，想把人才吸引到學術界。
首先，在這個國家，進入私部門的學生總是會更多，所以我們不是要達到50/50的平衡。但對於那些一心想留在公共部門或去學術界的人來說，我真的希望給他們資源非常重要。他們不是在尋求輝達級別的薪酬，他們想要獲得的是計算資源。就我個人而言，我和我的學生們希望有這樣的運算資源，這樣我們就可以與史丹佛醫院合作，從事可能需要數百個GPU的專案。他們想要一個不會不斷流失人才的社區。他們的同學、同事以及公共部門與私營部門的合作關係，在為他們提供資源方面可以發揮很大作用。
但我也想呼籲公共部門本身的創新。我們的公共部門，我們的機構，這個國家已經有幾百年的歷史了，那裡的結構需要創新。這是為了應對當今快速變化的產業格局和人才格局。所以我們自己應該做一些工作，但我希望雙方都能努力，讓情況變得更好。
Bill Dally：在公私合作的標題下，你對NAIRR試點計畫有何看法?正如你所知，我們非常勤奮的國會公共代表正在推動法案，以授權和撥款NAIRR。同時，一個試點計畫已經啟動，主要是捐贈資源，輝達提供了3000萬美元，微軟提供了相當數量的GPU。這會產生影響嗎？你認為這會如何運作？
李飛飛：很好的問題。對於那些不知道的人，NAIRR試點項目，就像Bill說的，是總統去年11月AI行政命令撥款的一小部分計算資源。所以這是行政命令的一部分。我積極地看到私人公司走到一起,試圖支持這項工作。身為學者，我太忙於支持NAIRR，錯過了申請這些算力的截止日期。所以這一輪我不會受益，但我確實看到全國各地申請這個計畫的同事有可能受益。
但我也直言不諱地說，這個計畫太小了，我不知道這算不算是杯水車薪。我不是想否定它，這是一個很好的第一步，但我希望沒有人對此感到滿足。我希望白宮、國會、產業領袖們都不要滿足於此，因為它實在太小了。考慮到當前大模型的規模、數據的規模以及公共部門可以用這些計算資源做的事情的潛力，這真的只是滄海一粟。我們還有很多工作要做。
Bill Dally：你一直在把公部門和私立大學混為一談。如果把它們分開，問一下你認為政府實際上會如何使用AI？它會更好地為人民服務嗎？它會簡化各種政府服務的途徑嗎？真正的公共部門應用有哪些？
李飛飛：順便說一下，即使是私立大學也是非營利組織，所以我說的公共部門更多的是非營利組織。但你提出了一個很好的問題，關於政府使用AI這件事，因為就AI而言，政府既是服務提供者，也是監管者。我認為政府扮演這兩個角色。在史丹佛HAI，我們有頂尖的學者與美國政府合作，無論是國稅局、環保署或其他機構，我們都在利用AI實現政府服務的現代化。
老實說，我們在座的人都會受此影響。我們可能覺得許多政府部門的服務缺乏現代化，所以我認為AI真的可以像幫助企業一樣，無論是呼叫中心還是個人化幫助，AI都可以大有作為。此外，在金融部門或公共部門的金融領域，AI可以進行詐欺檢測,可以幫助確定案件的優先順序。上週我在華盛頓特區與退伍軍人事務部部長交談，討論我們如何利用AI更好地服務退伍軍人。所以政府確實有許多應用，只是為了實現服務的現代化，讓服務更有效率、更有效率。
Bill Dally：你提到的政府在AI方面的另一個角色是監管。歐盟最近通過了一項AI監管法案。在美國，當然也有一些參議員和國會議員在談論做類似的事情，在許多情況下，他們覺得自己在社群媒體上錯過了機會。他們不想在AI上落後。你認為AI監管將走向何方？它會帶來好處還是壞處？
李飛飛：這是一個非常深刻的問題。當然，就安全至上的監管而言，歐盟往往在時間上領先美國。而美國作為一個社會引以為傲的是我們的創新環境。我絕對是個中間派，這讓我很無聊。
Bill Dally：但你絕不無聊。
李飛飛：謝謝。我絕對相信監管有它的作用。就像如果你有一個房子，如果你家裡有孩子，就會有一些準則，對吧？所以對每項創新，你都要設計對應的安全帶。想想安全帶拯救了多少生命，臨床監管努力使我們的藥品更安全，儘管還不完美。AI是一項如此深遠的技術。我們不能不監管它。但如何進行有效監管非常關鍵。
你也在PCAST任職，從政府的角度來看，我們有兩種方向的力量：一種是讓社會創新，利用這項技術，提升每個人和社會的繁榮。另一種是確保它安全、可信、公平、透明。我認為這就是監管和激勵之間的張力。我們必須深思熟慮地去做。
舉個例子，我個人確實相信垂直領域，尤其是醫療、金融、交通等這些我們已經有監管框架的垂直領域，是時候更新它了。因為確實有許多迫切的用例，現在確實是時候讓他們審視AI的影響了。例如，醫療器材。我們有許多醫療器械，它們受到很寬鬆的FDA檢查或許可。我們應該真正關注這些垂直領域，看看我們如何在產品和服務中確保AI的安全，讓其在這些領域中發揮作用。
更深層的監管措施，例如它如何影響我們的民主，社群媒體。我必須承認，這是公民社會、學術界、政府等許多部門正在進行的一場複雜的鬥爭。我認為在過去二十年，或至少十五年裡，我們做得併不好。我同意你的看法，Bill，讓我們希望我們不要繼續犯錯，至少我們需要從中學到教訓，對吧？
Bill Dally：我同意關注垂直領域是正確的做法，每個垂直領域，無論是監管汽車AI的NHTSA，還是監管醫藥AI的FDA等等。我認為你也可以將其應用於社群媒體，它對應的監管機構是FCC。FCC監管通信，無論是廣播還是互聯網。有人建議，我們實際上需要一個新的機構來監管AI，獨立於應用領域。這對我來說沒有任何意義。你怎麼看？
李飛飛：我認為AI在某種程度上類似於電力或電腦。我認為我們不能為電力或電腦設立一個機構。所以我很難想像一個獨立的AI機構。AI是如此的橫向。
Bill Dally ：從蛋白質折疊到天氣模擬，AI正在迅速加速科學發展。過去一個博士生折疊一個蛋白質，而AlphaFold一夜之間就完成了大約20萬個。你認為AI在科學領域最大的應用是什麼？你認為這將如何改變科學事業？
李飛飛：我認為這是最令人興奮的。我已經提到，如果你看人類文明的歷史，最終還是這些科學發現和創新產生了深遠影響。而AI作為輔助科學發現的新工具，是我們這個世紀的機會。
我很榮幸坐在史丹佛校園裡，與來自神經科學、材料科學、奈米科學、航空航天、腫瘤學、化學等領域的朋友和同事交談。不管我把目光投向哪裡,我都能看到他們對AI所產生的數據的興奮，對它們形成的新假設的興奮，以及AI如何成為加速他們發現過程的超級力量的討論。
所以我認為，回到公部門,特別是大學的角色這個問題上，我認為加倍、三倍地投入科學發現，正是大學應該做的，這就是機會所在。
Bill Dally ：你個人非常投入將AI應用於醫學的許多努力。在這個領域，你認為目前最令人興奮的是什麼？你認為這個領域十年後會是什麼樣子？
李飛飛：說到寫這本書的續集，如果我要寫續集，我希望一半的內容是關於醫療保健和醫學，因為我認為AI在醫學中的應用可能是最深遠、最廣泛的。我個人並沒有從事上游的藥物發現、生物化學、基因組學等工作，但在那裡，AI和生物技術的結合正在迅速加速。
在過去十多年裡，我剛好從事醫療保健最下游的工作，也就是醫療服務提供。這是護士、醫生、家庭護理工作者照顧病人、老人和慢性病患者的地方。這裡安全是一個問題、也存在著勞動力短缺。即使有護理人員，這也是一個非常不平衡的市場，往往主要是女性和有色人種在這個領域工作，但他們甚至沒有被計入GDP。所以，醫療服務提供存在著許多不平衡、低效率和人類苦難。
所以，我看到的機會是，AI真的可以成為守護天使或輔助守護天使。例如，我與史丹佛醫院合作，在病房中安裝被動感測器，非侵入性的、保護隱私的被動感測器，幫助醫院監測重要的臨床相關事件：例如病人即將跌倒的危險，病人病情突然惡化的徵兆，臨床醫生不當的手部衛生習慣等。這些都是當前醫療保健中尚處於黑暗空間的臨床相關工作，而作為一種智慧感測器的AI真的可以幫助照亮那個黑暗空間。未來它甚至可以進入家庭。
如果我們相信科技將帶來繁榮，將轉變工作，那麼我們需要相信人類生活需要繼續以更有尊嚴、更獨立、更自尊的方式生活。隨著社會老化，我們希望老年人擁有尊嚴、獨立和良好的生活環境。AI可以幫助確保這一點：即使你獨自生活，即使你患有慢性病，AI感測器和AI技術也可以在不侵犯你的空間的情況下關注你，與你的護理人員或家人保持關於你健康狀況的溝通。
這就是我工作的醫療服務提供領域，我對此充滿熱情。
Bill Dally：這是一個非常令人興奮的未來。我們已經看到模型從早期ImageNet時代的ContralNets，到用於語言的RNN，再到Transformer，它發展得非常快。接下來會是什麼？這些新的狀態空間模型是否有前景？或者你認為未來我們的主導網路模型會是什麼？
李飛飛：目前最新的是擴散模型，但我還沒有一個名字給你。如果我有，我現在就會去註冊。
但我認為，首先，我繼續相信數據的縮放定律。我認為我們還沒有看到這方面的終點。關於我們是否已經看到了語言數據的極限有很多猜測，但我不知道答案，因為我沒有從事語言領域的工作。
但就世界數據、多模態數據而言，還有很多（數據可用）。人類和大自然正在生產並利用這些數據。繼續看好使用支援這些資料的模型架構。
Bill Dally：如果你把這種chinchilla縮放定律應用於LLMs，應用於多模態數據，那就意味著隨著我們獲得越來越多的世界數據進行訓練，我們需要越來越大的模型。你認為事情正朝著這個方向發展嗎？
李飛飛：我認為這是一個方向。我相信的另一個方向是世界的結構。我有點嫉妒我那些搞NLP的同事，因為從根本上來說，語言就是一個一維結構。而我從事視覺工作。它從根本上是三維的。如果加上時間，就是四維的。三維結構豐富得多，但也複雜得多。
所以當我們用大數據進行擴展時，如果是完全盲目的擴展，那麼我想輝達會很高興，你們會賣出更多晶片。但我想看到的是結構化建模，或著說偏向三維感知和結構的模型與大數據結合。我認為，要真正創造出空間智能，創造出我們今天仍然缺乏的世界模型。
Bill Dally：你在暗示類似許多類型科學模擬中使用的物理資訊神經網路。你會擴展到利用人類對世界的先驗知識，用它來讓這些世界模型更有效？
李飛飛：是的，物理學就是對動力學和結構資訊的輸入及推導。
Bill Dally：那你認為基礎模式是會出現在世界層次？也就是說我們可以問它任何關於世界的問題，而它會以多模態四維格式回答我們嗎？
李飛飛：我確實認為基礎模型會出現在世界層面。我認為你不需要只是問它問題。這是一種以語言為中心的互動方式。我認為實際上你應該可以與它互動。看看人類，或是生物體，身為電腦視覺人，我想提醒大家一件事，自然花了5.4億年的時間來創造感知大腦。而創造語言大腦只花了幾十萬年。所以感知是非常非常深刻的。
Bill Dally ：這是一個很好的觀點。感知領先語言幾百萬年。或者說感知更難，所以需要更長時間。人們對AI的一個擔憂是它會擾亂就業市場。你可以說它會創造就業機會，也可能讓其他工作變得不那麼重要。你認為什麼樣的人類工作是AI或機器人永遠無法取代的？
李飛飛：這是一個很棒的問題，Bill。你應該提前告訴我你要問這個。這些問題我幾天前都給你發了（笑）。
這是一個危險的問題。自人類文明開始，我們的祖先想像過的每一種工作基本上都是由機器協作完成的，對吧？移動、飛行、計算等。所以我覺得工作的定義是什麼？如果工作是一項任務，例如抓起某樣東西或做一個煎蛋，我想它會被機器完成。但如果工作是人性的一部分，是定義我們創造力的一部分，定義我們的獨特性，定義我們的意圖、我們的同情心、我們與他人獨特的情感聯繫，以及我們每個人對他人或對社會可能產生的獨特貢獻。我認為這些永遠不會被完全取代。我們會利用機器來幫助我們更好地完成這類工作。但我沒有看到一個根本性的取代。讓我們再次回到醫療保健領域，我花了幾十年在醫院照顧我年邁的外籍父母。每次我帶著父母走進病房，我都會看著人類照顧人類，或是人類需要人類來照顧人類。在這種關係和互動中有一些非常深刻的東西，是任何機器人、AI、電腦、AR/VR，或你認為的任何下一代技術都無法完全取代的。
老師和孩子、父母和孩子也是如此，我們真正珍惜的服務，我們所做的旅行。在人性方面，在人與人的互動方面，有太多超越了計算、計算、機械的東西，我認為這些將是那種會保留下來並不斷演變的工作。這樣我們將越來越多地被機器賦予超能力，但作為人類的核心不會被取代。
Bill Dally ：很明顯，觀眾被你深深打動了。你以一種人性關懷的方式與他們建立了聯繫。但你是在暗示同理心、情感連結和關懷……還有創造力。創造力是人類的核心特質，但如果我們選擇訓練AI模型有這些特徵，我們能做到嗎？我們可以建立有同情心的AI模型，讓它能夠在情感上與人連結嗎？
李飛飛：某種程度上可以。我再次強調一下，我從事電腦視覺工作。現在已經有了深度創造性的文本到圖像以及文本到視頻的生成（模型）。但我也認為，就像這裡沒有人能預測下一個愛因斯坦會是誰一樣，這種創造力，創造力的不確定性，將永遠存在於我們人類社會中。所以無論你如何訓練機器，你都無法訓練出那種人類智慧或人類創造力。這不只是愛因斯坦，還有貝多芬、莎士比亞、梵谷。還有太多太多了。而且不一定要是那麼聰明的人。我自己的孩子，我不認為任何機器都能創造出那麼甜美、聰明、幽默的小傢伙。
Bill Dally ：這是獨一無二的人性，機器無法取代。說到創造力，生成式AI正在做一些了不起的事情。OpenAI最近推出了Sora，你可以輸入一個提示，就能得到一個看起來很棒的影片。我們最終，也許當你在十年後寫續集時，是否會發展到如果你想看一部電影，只需寫幾行提示，它就會為你生成一部兩小時的電影？
李飛飛：我不認為這需要十年，Bill。所以多生產一些B200，它很快就會出現。就技術而言，我認為這即將到來：創造更長的生成性世界、生成性故事情節、生成性角色互動的能力指日可待。
Bill Dally ：在這樣一個世界裡，我們有AI程式產生大部分內容，那些在好萊塢或遊戲工作室等地方的人類內容創作者的角色是什麼？
李飛飛：這又回到了人類的獨特性。我不知道你們當中有多少人是宮崎駿、吉卜力工作室的粉絲。是的，它是最棒的，我就是喜歡一遍又一遍地看他們的電影。從電腦圖形學的角度來看，它相當初級。他們不做皮克斯和夢工廠那樣的（複雜）圖形。然而，那些獨特的故事，像是《龍貓》那個故事多簡單，那部電影中人性的表達那麼單純，除了宮崎駿，沒有人，沒有人能創造出那樣的東西。我認為這仍然是人性。AI會創作電影，會創作娛樂人們的內容，但只有人能利用AI創作那些能觸動他人、啟發他人或服務他人的內容，而AI做不到。我確實看到了這種共生的可能性。
Bill Dally：你是在暗示AI基本上會接管這些創意事物的製作部分，製作真正引人注目的視頻，讓圖像看起來很棒。但最終在情感層面上與人聯繫，講述一個能讓人流淚的故事，這將是人類應該努力的部分。
李飛飛：沒錯。我一直強調的一點，Bill，就是在這個機器時代，不要忘記我們的人性，不要忘記我們的尊嚴，不要忘記彼此的尊嚴和人性。這就是我們的核心，這就是我們的獨特之處。這也是我們建構機器應用、使用機器的開端。
（掌聲）
Bill Dally：我們還剩1分32秒。還有什麼想傳達給觀眾的嗎？也許能再次讓他們給予掌聲？
李飛飛：（讓觀眾鼓掌）這是一個很高的標準。
我想說的一點是，GTC是一個特別的會議。你們來到這裡，是因為你們都以某種方式參與了AI。當我寫出這本書並與全球各地的觀眾，特別是年輕觀眾交談時，我經常被問到的一個問題。而每次有人問這個問題，我還是會被觸動──那就我（在這個AI時代）的角色是什麼？我不是電腦科學家，也不是史丹佛大學的理科專業；我不做軟體工程，我不是在有電腦的家庭長大的。我熱愛跳舞，我也會為我的一個類似農村的社區服務。
但所有這些來自各行各業的人都在問我，他們會在AI時代扮演什麼角色。因為AI看起來如此複雜，它有7000億個參數，你怎麼用自己的大腦來理解這麼龐大的東西呢？然後是所有這些花俏的詞，transformer、生成式、擴散式，它們似乎離你每個人都很遙遠。
但我真的想把它歸結為：這是一個工具。它是一個需要一些數學和計算來實現的工具。但歸根結底，人類不僅是工具的創造者，我們也是如何使用工具的決策者；我們是工具應用的創造者，我們也是工具的使用者；我們是決定如何管理工具以及管理想要使用工具的人的選民。所以在參與AI方面有很多公民的可能性。
我特別希望年輕人，那些熱愛藝術、熱愛社區、熱愛法律、熱愛醫學、熱愛化學的人，無論你的興趣是什麼，都能以負責任的態度擁抱這項技術，你們實際上可以為讓它變得更好、更好地使用它而有所作為。
這真的是我對每個人的懇求：你們在AI發展中有一個角色，請加入我們，讓它變得更好。謝謝。
Bill Dally：謝謝你，飛飛。我想你激勵了每個人，也給了我們很多思考的內容。非常感謝你抽出時間。
李飛飛：謝謝你邀請我，Bill。祝大家在GTC玩得開心。感謝大家的參與。
Bill Dally：謝謝。（騰訊科技）