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多乐够级游戏交易:资本狂热背后李飞飞的冷思考:关于超级智能、中国AI与人类的最后防线_附原文
来源:多乐够级游戏交易    发布时间:2025-11-28 09:07:38
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  距离ChatGPT问世已过去三年,当全世界都在为算力与模型狂欢时,斯坦福大学教授李飞飞却给出了这样的判断。作为AI领域的拓荒者,她眼中的未来不仅是代码的进化,更是对人性的拷问。从“空间智能”的全新构想到对下一代教育的深刻忧虑,李飞飞为我们描绘了一幅既充满希望又暗藏危机的未来图景。

  · 关于AI的本质与人类角色: AI 是一把兼具潜力与风险的双刃剑。 我们必须确保其发展始终处于人类的引导与控制之下,以科技服务于人,而非凌驾于人。

  · 关于 AI 技术普及: AI 技术应走向普惠与开放,使每个人都能平等、负责任地参与其使用与塑造,打破少数科技巨头对技术路径与资源的垄断。

  · 关于中美 AI 格局: 中国无疑是 AI 领域的重要力量,当前全球公认的 AI 领跑者正是中美两国。 世界各地的创新活力令人振奋,这种渴望在 AI 领域占据一席之地的进取心是都会存在的。

  · 关于个人际遇与文化认同: 人生充满偶然,虽无法预知在中国的另一种发展路径,但对真理的追求与好奇心是永恒不变的,无论身处何地都会投身 AI 探索。 中国文化是其身份认同的重要基石,而科学无国界,AI 让她更倾向于将自己定义为一名世界公民。

  · 关于下一代 AI: “空间智能”将是 AI 进化的下一关键阶段, 它赋予机器在三维空间中理解、感知、推理与交互的能力,与现有的视觉智能形成深度互补,共同构建更完整的机器感知体系。

  · 关于社会影响与责任共担: AI 对教育、就业及社会结构的深远影响需全社会一同面对。个人、企业与公共部门应一同承担责任,积极应对由技术引发的职业结构变革与社会转型。

  · 关于超级智能的治理逻辑: 超级智能所带来的挑战,根源不在技术本身,而在于人类的治理能力。我们亟需建立有效的国际监管框架与责任机制,以引导其朝着符合全人类利益的方向发展。

  · 关于可持续发展路径: 面对 AI 算力增长所带来的能源与环境压力,我们应务实推进可再次生产的能源与绿色技术创新,将能源政策转型作为 AI 长期发展的基础支撑。

  · 关于教育的根本使命: 在 AI 时代,我们更应回归教育的本质:培养小孩子的好奇心、批判性思维与责任感,使他们成为技术的驾驭者,而非依赖或滥用科技的被动个体。

  问:自 ChatGPT 向公众发布至今已三年,这期间涌现了许多新模型、新应用和巨额投资。你对此有何感受?

  李飞飞: AI 对我而言并不陌生。这样的领域我已深耕25年,从职业生涯起步至今,每天都在与之相伴。然而,就其产生的巨大影响力而言,此刻我仍感到一种近乎“超现实”的震撼。这是一种足以改变文明进程的技术。 作为推动此事发生的科学家群体之一,我必须承认,我未曾预料到它的规模会如此庞大。

  问:你认为转折点出现在何时?是技术发展加速,还是世界突然将目光投向了像你这样的研究者?

  李飞飞: 这两者本就相互交织。但对我而言,将 AI 定义为“文明级技术”,并非因为外界的关注,甚至不单是因其能力强大,而是它已经触及了每一个人的生活。每个人的工作、福祉与未来,都将以某种方式与 AI 产生联结。

  李飞飞: 技术从来都是一把双刃剑。自人类文明起步,我们创造工具的初衷本是为了善用。但在过程中,既可能有人故意误用,也可能会产生意料之外的后果。

  问:目前这项技术的权力似乎集中在少数公司手中,且多数是美国企业。你怎么样看待这一现象?

  李飞飞: 确实如此,当前主要科技公司正通过其产品对社会产生深远影响。而我个人希望见到这项技术走向普及。不论由谁构建或掌控这项技术,都必须以负责任的方式发挥其影响力。我也坚信,任何一个人都应感受到自己有能力去参与并塑造技术的未来。

  李飞飞: 我是 World Labs 的联合发起人兼首席执行官。我们正在探索 AI 的下一前沿——“空间智能”。目前大众对此了解不多,因为整个行业仍聚焦于大语言模型。但我相信,空间智能与语言智能同等重要,且互为补充。

  (注:World Labs 在2024年正式推出前已募集超过2亿美元。李飞飞在同年的 TED 演讲中强调:“如果我们大家都希望 AI 超越当前能力,就不能只停留在‘会看会说’上,我们应追求能让 AI‘行动’的技术。”)

  问:我了解到你最初的学术兴趣其实是物理学。是什么促使你跳脱出那个领域,转向更广阔的探索?

  李飞飞: 物理学是如此辽阔,你可以仰望星空、追问宇宙的起源;凝视一片雪花,又能潜入物质的微观结构。它让我的想象力抵达肉身无法亲临之境。直到今天,物理最吸引我的,仍是那种敢于对世界、对宇宙、对生命起源提出最根本、最大胆问题的勇气。

  李飞飞: 没错。我所敬佩的物理学家,从牛顿、麦克斯韦到薛定谔与爱因斯坦,他们都曾提出震撼时代的问题。而我在大学期间,也逐渐找到了属于自己的命题——从对“物质”的思考转向对“智能”的探索。智能是什么?它怎么样产生?最吸引我的是:我们能否创造出智能机器?这成了我学术生涯的“北极星”。

  问:我注意到你的知识涉猎十分普遍。听说你关键的突破,正是来自于对其他学科(比如心理学与语言学)的借鉴?

  李飞飞: 前沿科学的魅力就在于此:当没有人知道答案时,你必须跨出去寻找灵感。我很自然地去观察人类大脑与心智,试图理解我们怎么样才能做到所见即所知。在探索视觉智能的早期,我曾思考:人类是如何在脑海中组织数以万计的物体概念的?是按字母?按颜色?还是大小?

  (注:李飞飞在 Caltech 读博期间已意识到大规模数据集对 AI 发展的关键作用。后来她受神经科学家 Biederman 一篇论文的启发,该文推测普通人约能识别3万种不同物体。)

  李飞飞: 可以这样理解。后来我偶然接触到一个语言学项目“WordNet”,它用一种特定的分类法去组织语义概念——不是图像,而是词语与概念之间的关系。

  李飞飞: 比如在字典里,“苹果”和“家电”这两个词可能排列得很近,但在真实世界里,“苹果”和“梨”才是真正相关的——它们同属水果,而“家电”则属于完全不同的类别。这个发现让我认识到:视觉概念的组织方式可能更贴近真实世界的关联性。 苹果和梨在视觉和本质上确实比苹果与洗衣机相近得多。

  更重要的是规模带来的启发。当你审视语言所能描述的物体总量时,就会意识到这个体系何等庞大。这让我恍然大悟:人类智能建立在海量数据的感知基础上,而要让机器获得真正的理解力,就必须赋予它们处理同等规模数据的能力。

  李飞飞: 确实,这个词当时甚至还不存在。我们当时使用的数据集规模非常有限。

  (注:虽然“大数据”一词在20世纪90年代就已出现,但直到2010年左右才被普遍的使用。如今看来,大规模数据对机器学习的重要性不言而喻,但当时并非共识。毕竟人类儿童仅需少量样本就能掌握复杂规则。而事实上,现代 AI 的性能表现与可用数据规模紧密关联。)

  李飞飞: 在图像识别领域,当时大多数研究者使用的数据集仅包含4到6个最多20个物体类别。但三年后我们创建的 ImageNet,已经包含了2.2万个物体类别和1500万张标注图像。

  问:是什么让你能建立这些独特的跨学科联系?你少年时期才开始有效学习英语,这影不影响了思维方式?

  李飞飞: 人类的创造力至今仍是个谜。虽然 AI 能力强大,但我始终认为它无法完全替代人类的思维机制。或许是我的个人经历与学术兴趣共同塑造了这种视角。在科研中,我从不畏惧提出非常规的问题,也乐于寻找突破框架的解决方案。对语言与视觉关联的敏锐度,很可能确实得益于我学习新语言的亲身体验。

  问:青少年时期移民美国的经历是怎样的?这一个年龄段本身就很敏感,还需要面对语言和文化的双重挑战。

  李飞飞: 确实很不容易。15岁来到新泽西的帕西帕尼时,我们全家人的英语都不流利。虽然年轻人学习速度快,但对我父母而言适应过程艰难得多。当时家里经济拮据,父母做过收银员,我也在中餐馆打工。后来因为母亲健康原因,我们决定经营一家干洗店来维持生计。

  李飞飞: 我常开玩笑说自己是家里的“CEO”。从18岁到研究生中期,七年间我一直负责打理这家干洗店,哪怕是在异地求学期间。 因为我是家里英语最好的,所以客户沟通、账单处理、质量检查都由我承担。

  李飞飞: 最重要的是培养了韧性。 科学研究本就是充满未知的探索,没有现成答案,必须要学会在挑战中坚持。移民经历同样如此,你不得不快速成长,变得坚韧。

  李飞飞: 很幸运,他们从不过分施压。用现在的话说,他们并非“虎爸虎妈”。在艰难的移民生活和健康问题的双重压力下,他们只是努力生存。作为一个青少年,我深知没有退路,成败全靠自己。这种环境反而激发了我的内在驱动力。从小我就对世界充满好奇,而科学恰好为这份好奇心提供了出口。当同龄人沉迷派对时,我却享受着探索科学奥秘的乐趣。

  李飞飞: 是的,我的数学老师鲍勃·萨贝拉(Bob Sabella)先生。因为都对科幻文学着迷,我们成了忘年交。他发现了我在数学上的天赋,当时我已经修完最高阶的数学课程,他就利用午餐时间为我单独授课,且这些付出都是无偿的。

  李飞飞: 人生充满偶然,这样的一个问题很难假设。若在中国,我的发展路径必然不同。但不变的是对世界的好奇心,对真理的追求。我相信无论如何,我都会走上探索人工智能的道路。

  李飞飞: 中国文化始终是我身份认同的重要部分。很庆幸我的学术生涯在美国展开——斯坦福、旧金山、硅谷的环境极具国际视野。而 AI 这个学科本身就没有国界,它影响着全世界的人们。从这个方面说,我更愿意把自己看作世界公民。

  问:AI 确实是全球性领域,但中国近年表现亮眼:无论是专利数量、学术论文产出,还是今年 Deepseek 引发的关注。你认为中国会重现制造业的追赶路径,在AI领域与美国并驾齐驱吗?

  李飞飞: 中国无疑是 AI 领域的重要力量。当前全球公认的 AI 领先国家就是中美两国。 世界各地的创新活力令人振奋,许多国家都渴望在 AI 领域占据一席之地,这种进取心是都会存在的。

  李飞飞: 空间智能是让 AI 具备理解、感知、推理并与三维世界互动的能力。这可以看作视觉智能的自然演进。

  我职业生涯前半段聚焦于解决“识别图像”的基础问题,那还是一种相对被动的认知过程。但观察人类智能的进化就会发现,感知与行动密不可分:我们为了行动而观察,也因为行动需要而发展出更精准的感知能力。

  实现这种能力的重点是空间认知。AI 需要理解三维空间的结构,把握物体的运动规律,甚至要能计算出抓取一个杯子时手指的最佳运动轨迹。这些复杂能力共同构成了空间智能的核心。

  问:在你网站上看到的演示,本质上是一个虚拟世界。这是否意味着你将其视为训练 AI 的工具?

  李飞飞: 让我们先厘清概念。Marble 其实就是一个前沿的基础模型,其独特之处在于能通过简单指令生成完整的3D 世界。比如说“设计一个现代风格厨房”,或是上传一张厨房照片要求“将其转化为3D 空间”,它都能实现。

  构建三维空间的能力是人类认知的基石,我相信这也将是 AI 进化的重要方向。 对设计师而言,这将成为创意实现的画布;对游戏开发者,这是构建虚拟世界的基石。在机器人训练领域,它能提供逼真的模拟环境;在教育领域,更是打造沉浸式 AR/VR 体验的核心技术。

  李飞飞: 正是如此。想象向八岁孩童解释细胞结构:未来我们大家可以构建细胞内部的虚拟世界,让学生“走进”细胞,直观观察细胞核、酶和细胞膜的运作。这种沉浸式认知将开启无限可能。

  问:这个行业面临诸多紧迫议题。请谈谈你对这几个问题的见解:首先,AI 会大规模取代人类工作吗?

  李飞飞: 技术演进始终在重塑就业形态。以 AI 的颠覆性特质,其对劳动力市场的深远影响毋庸置疑。

  问:变革已在发生。Salesforce 首席执行官马克·贝尼奥夫就透露,半数的客服岗位将被 AI 取代。

  李飞飞: 这是必然进程。从蒸汽机到电力,从个人电脑到无人驾驶,每次技术革命都伴随阵痛,但最终都催生了新的就业图景。单纯讨论岗位数量增减有失偏颇,我们应该更立体地审视这场变革: 个人需要持续学习升级技能,企业要承担转型责任,社会更要建立支持体系。这是需要一同面对的系统工程。

  问:第二个问题更为严峻。与你研究领域有交集的诺奖得主杰弗里·辛顿教授认为,AI 导致人类灭绝的概率高达10%-20%。

  (注:所谓“AI 末日论”者担忧,当系统智能超越人类后,可能为自我保存而摆脱控制。)

  李飞飞: 我十分敬重辛顿教授,我们常进行深入交流。但对这个观点,我持不同见解:如果人类文明真的面临危机,根源将在于我们自身的决策失误,而非机器的反叛。

  问:但他指出了一个现实困境:当超级智能超越人类时,我们缺乏有效的控制模型。

  李飞飞: 这个假设本身超前于现实。我们距离那个阶段还有相当长的路程。更关键的是:为何人类文明会坐视这种情况出现?我们的集体责任意识何在?全球治理体系又该如何构建?

  (注:辛顿在近期访谈中指出,企业和政府仍固守陈旧思维,将超级智能简单类比为“可解雇的助理”,严重低估了其潜在风险。)

  李飞飞: 这个领域尚处早期,国际条约和全球共识都需时间培育。当前最重要的是凝聚全球认知。我们一定要认识到,过度聚焦负面假设同样危险。这项技术蕴藏着解决人类重大挑战的潜力,我们应该保持辩证视角。

  李飞飞: “困扰”并非准确表述,我更倾向于用“关切”。当前公共讨论亟需超越“机器主宰人类”的科幻叙事,转向更务实的建设性对话。更普遍的压力来自普通家长:面对 AI 时代,该如何规划子女教育?他们的未来在哪里?是否一定要选择计算机专业?这些关切折射出时代变迁下的集体焦虑。

  李飞飞: 作为一位母亲,同时也作为 AI 研究者,我的回答是:我们要帮助孩子建立属于“人”的核心优势——赋予他们自主思考的能力,守护他们的尊严,激发他们永葆求知欲。 比掌握任何特定技能更重要的,是培养他们成为诚实、勤奋、富有创造力且具备批判性思维的人。

  李飞飞: “焦虑”不是处理问题的钥匙。真正重要的是清醒认知:我们的孩子将成长在 AI 无处不在的时代。我们要做的是根据每个孩子的特质,帮他们准备好。与其焦虑,不如行动。

  问:关于行业现状,大量资本正涌入 AI 领域。这是否会重蹈互联网泡沫的覆辙?

  (注:当前对 AI 投资过热的担忧与日俱增。知名投资者迈克尔·伯里近期披露做空英伟达,彼得·蒂尔的对冲基金也在上季度清仓了英伟达股份。)

  李飞飞: 首先需要明确,我们公司仍处于创业阶段。当前巨额资本主要流向的是科技巨头。AI 作为新兴领域,仍有大量科学难题待解,这些都需要持续投入。我相信 AI 在软件工程、医疗健康、教育等领域的应用前景广阔,市场需求真实存在。

  问:但 AI 算力消耗的能源成本及其气候影响呢?有专家警告这可能引发生态危机。

  李飞飞: 这确实是个关键问题。但我们要认识到,数据中心未必只能依赖传统能源。这正是推动能源创新的契机,各国在建设数字基础设施的同时,可完全将此作为发展可再次生产的能源的新机遇。

  李飞飞: 我既不是盲目乐观的技术乌托邦,也不是悲观论者,或许可称为“务实的中间派”。我始终相信,工具本身无善恶,重点是使用工具的人。就像火种的发明,既推动了文明,也可能带来灾难。

  我最关切的是教育第一线的工作者。从我个人的成长经历深知,教师才是社会的基石。我们应该思考:是否给予了教师们足够的支持?他们是否准备好运用 AI 工具来提升教学?又能否指导学生正确使用这一些技术?

  李飞飞: 其实我现在在家还是会亲手洗衣服。我深深想到自己肩负的责任,既是将这项技术带给世界的科学家,也是培养未来人才的教授,还是探索前沿的创业者。每个决定都可能会产生深远影响。正因为如此,我始终强调:在 AI 时代,主导权必须牢牢掌握在人类手中。

  李飞飞: 最根本的原则是:不要让你的工具使你变愚蠢。 比如依赖 AI 完成本该自己思考的作业,或是制造虚假信息伤害他人。这些不仅是技术问题,更是价值观的体现。

  李飞飞: 你可以称之为传统,但我更愿视其为永恒。作为教育者和母亲,我深信某些人性中的光辉是任何技术都无法替代的。

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