摘要：ChatGPT的横空出世，让人工智能(AI)以前所未有的速度和热度席卷全球。兴奋、期待、焦虑、迷茫……复杂的情绪交织在一起，一个根本性的问题摆在所有人面前：AI的未来将走向何方？我们是驾驶着这艘快船驶向星辰大海，还是在不经意间打开了潘多拉魔盒？

开篇：时代之问，AI何往？

ChatGPT的横空出世，让人工智能(AI)以前所未有的速度和热度席卷全球。兴奋、期待、焦虑、迷茫……复杂的情绪交织在一起，一个根本性的问题摆在所有人面前：AI的未来将走向何方？我们是驾驶着这艘快船驶向星辰大海，还是在不经意间打开了潘多拉魔盒？

带着这些深刻的疑问，我们深入解读了全球人工智能领域的领军人物、斯坦福大学教授李飞飞在2025年5月13号的在一次深度对话中的思考。作为ImageNet的创建者之一，她不仅是推动这轮AI浪潮的关键人物，更是“以人为本AI (Human-Centered AI)”理念的坚定倡导者和践行者。在这篇万字访谈精华中，李飞飞教授将为我们揭示AI的本质、未来的机遇与挑战，以及最重要的——我们如何掌好舵，确保这项“文明级技术”真正为人类福祉服务。

一、核心解码：AI——重塑文明的力量，而非简单工具

在对话的开篇，李飞飞教授就抛出了一个极具分量的论断：

“人工智能是一项足以影响文明的技术 (AI is a civilizational technology)。现在我们都清楚，人工智能对我们社会的变革性影响已毋庸置疑。”

这一定位，将AI从单纯的技术工具提升到了关乎人类社会结构、经济模式乃至地缘政治的战略高度。它不仅仅影响着我们的工作方式（“这关乎就业”），更深刻触及政府治理、国际关系。面对如此深远的影响，我们不禁要问，人类该如何引领其发展方向？李飞飞教授的核心答案是：以人为本。

二、核心解码：追光者——驱动一位AI先驱的“双子星”

李飞飞教授在AI领域的卓越成就，源于其内心深处持久而纯粹的驱动力。回顾她的科研历程，从早期对物理学的痴迷，到毅然投身尚处“寒冬”的人工智能研究，再到主导创建ImageNet这一里程碑式的项目，直至创立斯坦福以人为本AI研究所(HAI)和探索空间智能的World Labs，她的每一步都闪耀着理想的光芒。

在她的世界里，有两颗“北极星”始终指引着方向：

李飞飞的科研“北极星”

正是这两颗“北极星”，让她在面对AI发展过程中的喧嚣与不确定性时，始终能保持清醒的头脑和坚定的方向。

“飞飞金句”： “我这一代人，包括我自己的工作，已经将人工智能以一种我从未梦想过的、更具变革性和影响力的方式带给了世界。强大的力量也伴随着巨大的影响。”

三、实践蓝图：“以人为本”AI如何落地？

“以人为本”并非一句空洞的口号，李飞飞教授为其构建了清晰的实践框架——一个“三重同心圆”价值模型。

“以人为本”AI价值同心圆模型

在“以人为本”的框架下，李飞飞教授也敏锐地洞察到AI技术发展的新前沿——空间智能 (Spatial Intelligence)。她认为，理解3D空间并与之交互，对人类智能至关重要，也将是下一代AI的核心能力之一。

“飞飞金句”： “空间智能的根本在于3D，因为空间是3D的。能够对3D空间进行建模，从而创造出3D的或者说数学意义上是3D的世界，这打开了前所未有的大门。”

空间智能核心价值与应用场景图

四、未来展望：AI的星辰大海——机遇、挑战与我们的角色

人工智能的潜力远不止于我们目前所熟知的聊天机器人或图像生成。李飞飞教授展望，AI将在更广阔的领域掀起变革的浪潮。

“飞飞金句”： “我们正处在一个历史性的时刻，AI的发展不仅仅是技术问题，更是关乎我们想要一个什么样的未来的社会问题。”

五、行动号召：共塑AI未来，你我皆是参与者

李飞飞教授的洞见，如同一盏明灯，照亮了AI发展的前路，也引发我们每个人更深层次的思考。人工智能的未来并非预设的剧本，它的走向，掌握在每一个关注并参与其中的“我们”手中。

关于AI的未来，你最关心什么？你认为“以人为本”的AI应该如何更好地实现？

欢迎在评论区留下你的思考与见解，让我们一起探讨，共同塑造一个更智能、也更美好的未来。

如果这篇文章让你有所启发，请不吝分享，让更多人听到来自AI前沿的真知灼见。

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以下对话来自 Hugo 和 Duncan 主持的播客节目翻译，嘉宾为人工智能领域的知名学者李飞飞（Fei-Fei Li）。全文约14000字，阅读约15分钟左右，精彩纷呈，建议收藏、转发>>>

开场 (Hugo):

人工智能是一项足以影响文明的技术。 现在我们都清楚，人工智能对我们社会的变革性影响已毋庸置疑。 这关乎就业，关乎政府如何被人工智能影响。 它还触及地缘政治。我们该如何应对这一切？如何与立法者合作？ 如何与普通公民合作？如何确保这项技术不会撕裂我们的社会？ 我们如何确保利用技术提高生产力的同时，也能保障共同繁荣？ 这些都是与以人为本的人工智能相关的更大的社会问题。 因此，所有这些以人为中心的同心圆环对于当今的人工智能时代都至关重要。

刚才大家听到的是李飞飞关于人工智能作为一项文明技术，以及为何我们需要在塑造其未来时以人类价值观为中心的论述。 在本期 High Signal 节目中，Duncan Gilchrist 和我将与李飞飞一同探讨她卓越的职业生涯，这段旅程横跨物理学、神经科学、ImageNet，以及现在空间智能和 3D 基础模型的前沿领域。 我们将从人工智能的早期阶段谈起，那时该领域尚处于某种意义上的寒冬，并回顾李飞飞的工作如何助推了深度学习革命。 我们将讨论好奇心如何成为指路明灯，以人为本的人工智能在实践中究竟意味着什么，以及她的初创公司 World Labs 如何重新构想我们与空间、传感器和机器的互动方式。 这是一场关于科学、责任以及下一波人工智能浪潮可能如何在研究实验室乃至整个社会中展开的对话。

如果您喜欢这些对话，请给我们留下评论，给我们五星好评，现在，在进入采访之前，我们先和 Duncan聊几句。

Hugo: 我现在和来自 Delfina 的 Duncan 在一起。嗨，Duncan。

Duncan: 嗨，Hugo。你好吗？

Hugo: 我很好，谢谢。 那么，在我们开始与李飞飞的对话之前，我希望你能和我们谈谈你在 Delfina 的工作以及我们制作 High Signal 的原因。

Duncan: 在 Delfina，我们正在为数据科学构建人工智能代理。 通过我们的工作性质，我们会遇到该领域的许多领导者。 因此，通过播客，我们分享这些高价值的信息。

Hugo: 的确如此。我们与李飞飞的对话非常精彩，马上就要开始了。 但我想知道，这次对话中让你印象最深的是什么？

Duncan: 在我的职业生涯中，我一直将人工智能和机器学习视为一种提升表现的杠杆。 优化模型，提升指标，逐步提升业务水平。 而李飞飞的一句话让我为之震颤，她说人工智能是一项文明技术。 它不是一项功能，也不是一个行业，而是关乎文明。 就业、地缘政治、社会结构本身都包含其中。 今天的对话直面了这项工作的机遇与重任。 让我们开始吧。

Hugo: 嗨，李飞飞，欢迎来到节目。

李飞飞: 嗨，Hugo。谢谢你。

Hugo: 非常荣幸能邀请到你。你的职业道路非常出色，涵盖了研究、创业、教育等多个不同领域和工作类型。 我很好奇，在你看来，这段发展历程中有哪些关键的转折点？

李飞飞: 谢谢你的问题。我很感激我职业生涯的经历，以及其中的一些关键时刻。 第一个转折点是发现我的初恋。我的初恋绝对是物理学。 在我十几岁的时候，大概 12 岁左右，发现了物理学的世界，那很简单，对吧？ 仅仅是力学、光学、电磁学就为我打开了一扇门，我想那种痴迷、那种好奇心、那种科学世界的奇思妙想从那时起就一直伴随着我。 所以那是一个关键时刻。另一个关键时刻是在人工智能的早期阶段从事人工智能研究，我的博士阶段，那在一种非常私人的层面上是关键性的，因为那时人工智能默默无闻，没有如今这般喧嚣，世界也几乎不谈论人工智能，事实上，那时正值人工智能的寒冬，人工智能这个词都很少被提及。 但正是那时，我发现了一门直击智能核心的科学，它为我打开了研究智能如何运作以及制造智能机器的大门，特别是视觉智能机器，那是一段令人难以置信的旅程。 尤其是在早期，那些 formative years，对我来说非常关键。当然，ImageNet 是一个关键时刻。 它从构思到执行，再到忍受不被认可，直到 ImageNet 挑战赛以及卷积神经网络和深度学习借助 ImageNet 和 GPU重获新生，整个过程持续了好几年。 那整个长达五年的旅程，对我来说是一个不可思议的时刻，或者说是一段漫长的关键时刻。

快进到大约 2018 年，作为一名计算机科学家、技术专家和人工智能教育者，我顿悟到人工智能不再仅仅是我个人的热爱。 我这一代人，包括我自己的工作，已经将人工智能以一种我从未梦想过的、更具变革性和影响力的方式带给了世界。 强大的力量也伴随着巨大的影响。 它已经成为一项文明技术，既给我们带来巨大的希望和机遇，也带来了深刻影响人类的巨大后果。 那一刻我意识到，我应该回到斯坦福大学，建立以人为本的人工智能研究所，真正去研究、探索并推广将人类价值观置于人工智能发展核心的理念。 所以，对于像我这样的技术人员来说，那是一个意识到我所热爱的科学不仅仅是技术本身的时刻。

我就不一一列举了。 最后但同样重要的是，我现在正在进行的这段最新旅程，就是成为一名企业家，创立 World Labs，并在 World Labs 与我以前的学生和优秀的的技术人员一起工作，在当今的人工智能时代，特别是生成式人工智能时代，创造一种我们认为世界前所未见的技术和产品。 这真的非常令人兴奋和有趣。

Hugo: 太酷了。 感谢你如此详尽地分享了许多对你产生影响以及你所产生影响的事情。 我非常期待能深入探讨以人为本的人工智能、空间感知以及你在 World Labs 的工作。 但回顾你的历程，从最初对物理学的热爱，到计算机视觉、卷积神经网络和 ImageNet，再到如今人工智能领域发生的惊人进展，当然还有以人为本的理念，这是一段复杂性不断增加的旅程，对吧？ 物理学的世界固然令人兴奋且充满挑战，但与这些系统互动和思考所需的复杂性相比，它似乎还算简单，然后才是接近以人为本的层面。 我在想，你刚才描述的这段旅程，虽然并非线性，但现在看来是一条清晰的道路。 我相信，这条路的信号并非一直都那么明显。 所以，我很好奇，在整个旅程中，你是否有自己的个人“北极星”，或者是什么驱动着你，以及你如何找到那些让你能够沿着这条路走下去的信号？

李飞飞: 是的，谢谢你 Hugo 问这个问题。很多年轻人问过我这个问题，因为回过头来看，它似乎是线性的，但这确实如此。 尤其是一位科学家的旅程，我认为企业家的旅程也是如此。 你常常走在黑暗的道路上。你常常走在不确定的道路上。 未知远多于已知。最近我写了一本书《我所看见的世界》(The Worlds I See)，事实上，那本书的核心论点就是关于“北极星”。 我想说，一直指引我的绝对的“北极星”始终是好奇心。 我认为这对于人类的价值观和创造力来说是如此核心。 我一直都非常执着，甚至有点天真地勇敢地去追求好奇心，因为我觉得这本身就很有趣，它超越了个体，甚至超越了我们眼前的事物。 那就是一颗“北极星”，而我的好奇心一直是关于智能科学和制造智能机器，这在我职业生涯的道路上引领了我很远。 随着我作为一名科学家的职业生涯不断深入，我认为另一个重要的“北极星”是真正相信技术可以为人类造福。 我认为这种对技术为人类带来福祉的信念和乐观主义，指引我去做那些以人为本、符合我所信仰的人类价值观的事情。 那是另一颗持续指引我的“北极星”。

Hugo: 我喜欢这个说法。我发现很多我觉得有趣并且在该领域做着有价值工作的人，也同样被这两件事驱动着。 我对好奇心很感兴趣。我想稍微深入探讨一下，因为在当今的环境下，有太多事物可以引起人们的好奇心。 每周都有新的模型、新的工具等等出现。 那么，好奇心会过头吗？或者当你的好奇心可以将你引向任何地方时，你如何决定关注什么？

李飞飞: 嗯，这其实是个很好的问题。我想你总是可以“过于”怎样，然后在后面加上一个形容词。 回想起来，我之所以热爱物理学，不仅仅是因为牛顿定律、麦克斯韦方程组以及后来的量子方程。 实际上是因为它能够提出大胆的问题。 在所有科学家中，物理学家似乎对提出最大胆的问题有着令人难以置信的兴趣和信念，例如什么是时空、宇宙的边界、最小的粒子，以及如何统一各种力等等，其中一些问题至今没有答案。 我认为，这种找到一个极其大胆、难以解决或找到答案的问题的能力，再加上它提供了一个向量方向，让你可以在多个方向上探索。 但当有了一个向量方向时，用物理学的话来说，它几乎就像一个场。 一旦你有了一个场，你的好奇心就有了一个可以对齐的方向。 至少对我自己而言，在物理学和人工智能领域受过训练后，我被大胆的问题所吸引。 我被那些以前没有人解决过的大问题所吸引。 然后我让我的好奇心去填补通往那个目标的旅程。

Hugo: 太棒了。 所以我听到的是，好奇心是以问题为条件的。 我开玩笑说我可能是一个贝叶斯主义者，因为你永远不能说你是一个贝叶斯主义者。 我也从条件概率的角度思考问题，我完全同意关于物理学的观点。 我以前是纯粹数学家，人们认为那有点不切实际，但我总是说我们总是在追赶物理学家，对吧？ 就像他们会做一些在数学上毫无意义的事情，比如狄拉克δ函数，然后数学家们不得不追赶上来，说“哦，让我们把它形式化”，所以我完全同意物理学思维方式的观点。

我想谈谈“以人为本”，你之前提到过，我知道这是你工作中非常关注的一个方面。 所以我想知道你是否可以定义一下，或者给我们一些启发性的方法，让我们思考在当今人工智能系统的背景下，以及未来可能的情况下，“以人为本”意味着什么？

李飞飞: 是的，对我来说，“以人为本”是人工智能的另一个“北极星”，即人工智能可以是一个技术家族，也可以是产品和服务。 但对我来说，那个“北极星”是为人类和个人造福。 这就是我如何看待“以人为本”，当然，这会受到我们所处社会的价值观的引导。 在我脑海中，我将“以人为本”想象成三个同心圆。 最内层是个体，我们希望创造能够帮助个体、赋能人们、尊重人们尊严的技术。 我在斯坦福大学做了很多医疗保健方面的工作，特别是利用智能传感器帮助老龄人口和慢性病患者更好地生活，并捕捉那些可能导致不良后果（如果得不到护理）的临床相关时刻。 即使怀着这样美好的初衷，人工智能技术也可能无意中跨越一些界限，这些界限实际上对我们的价值观提出了质疑，无论是隐私问题还是剥夺个人自主权。 因此，在开发这类技术时，我们需要非常清楚地意识到如何将个人价值、个人尊严以及对个人的尊重置于核心地位，这是个体层面。

然后，在同心圆的中间稍大一点的层面，对我来说是社群。 人们聚集在一起形成社群，而人工智能是一种可以在帮助社群方面发挥巨大作用的技术。 例如，在当今的生成式人工智能时代，创作者们创作了大量内容。 现在生成式人工智能也可以创作内容。 那么，生成式人工智能与创作者之间的关系是什么？我们如何赋能他们？ 我坚信我们是为了增强人类的能力，我们利用技术来赋能人们。 我们不是要剥夺创造力，也不是要剥夺本应属于艺术家和创作者的东西。 这些都是我们需要以人为本的方式去努力解决的价值观和问题。

最后但同样重要的是社会层面，人工智能是一项文明技术。 我们现在知道，我认为现在几乎毫无疑问，人工智能对我们社会的影响是变革性的。 这与就业有关，与政府如何受到人工智能的影响有关。 它触及地缘政治。我们如何应对这一切？如何与立法者合作？ 如何与普通公民合作？如何确保这项技术不会撕裂我们的社会？ 我们如何确保利用技术提高生产力的同时，也能保障共同繁荣？ 这些都是与以人为本的人工智能相关的更大的社会问题。 因此，所有这些以人为中心的同心圆环对于当今的人工智能时代都至关重要。

Hugo: 当然。 我很喜欢你将它描述为从个体到社群再到整个社会的同心圆。 我完全同意我们正在经历一场如此基础性和根本性的变革。 我不是第一个这么说的人，但我确实认为，即使基础模型的开发今天就停止（显然不会），我们仍需要几十年的时间来探索应用和如何使用它们。 我完全同意你的评估，即试图弄清楚它们如何帮助大规模组织运作，因为我认为，我个人的看法是，生成式人工智能工具目前对于小团队和个人来说非常棒，但大型组织还没有弄清楚如何将它们整合到自己的流程中，因此目前它们实际上可能会减慢这些组织的速度。 我喜欢你给出的例子，我很期待能深入探讨空间感知、基于传感器的技术，或许还有物联网方面的内容。 但我想知道，你是否可以分享一些对你形成以人为本的人工智能方法影响最大的经历？

李飞飞: 我是一名移民，我认为这本身就是一种非常深刻的经历。 特别是我 15 岁时从中国搬到新泽西，那是一个极具塑造性的时期。 在我的书中，我确实谈到了被移植到一个拥有新语言和新文化的全新社会，这在某种程度上是极具冲击性甚至是创伤性的，但对于一个青少年来说，也是一种全新的体验。 我非常感激的是，在我家庭之外的人们，给予了我人性的温暖，向我展现了善良和同情的光芒。 在我的书中，我特别提到了一个家庭，那就是我的高中数学老师 Bob Sabella 和他的家人，他们是如何真正地向我伸出援手，帮助我和我的家人，帮助一个真正的青少年。 那种同情心，就像一颗最美丽的人类价值观的种子，在我年轻的时候就种在了我的心里。 我也感觉到，在我职业生涯的道路上，尤其是在人工智能的早期阶段，那是一个如此崭新的领域，每个人都充满了好奇心。 我的导师、我的教授、我的同事们，那是一个充满好奇心和支持的世界。

最后但同样重要的是，在我的书中，我多次提到一个人，那就是我的母亲，她是一位非常坚强的女性，但几十年来身体一直不太好。 我们之间存在一种共生关系。 表面上看，我照顾她，我是她的翻译，我是她的看护人，我是她的医疗个案经理。 我经历过从急诊室到救护车、从手术到重症监护室、从住院到你能想到的所有医疗场景。 另一方面，她也是一位如此坚强的女性。 她向我展示了那种信念，尤其是一位母亲对我热情的信念。 即使在移民生活中最艰难的日子里，尤其是在经济和医疗方面，她对我热爱科学、对人工智能的热情、对我成为一名科学家的热情，比我自己还要坚定不移。 那种信念和热情的火花，以及无条件的支持，也向我灌输了我如此珍视的价值观。 这些只是一些例子。 总而言之，我见证了人性中最美丽的部分——同情与善良，并且我相信它们。

Hugo: 当然。感谢你分享如此私人的故事。 你知道，我现在回到了澳大利亚，但我父亲已经 85 岁了。我是一个早产儿，这也是我搬回来的原因之一，所以我能理解很多这些事情。 这是我经常思考的问题，但我从中听到的是一种张力，即随着年龄增长，人类身体的脆弱性与人类精神令人难以置信的强韧和活力之间的张力，以及这两者如何结合。 这对我来说很有意义。当然，无论如何，这也是你对老年护理特别感兴趣的原因。

那么，这就引出了我的另一个问题：像老年护理、气候变化这样的应用领域，你认为哪些领域尤其凸显了以人为本的人工智能方法的重要性？

李飞飞: 是的，Hugo，坦率地说，人工智能是如此具有横向性，我真心认为它几乎涵盖了所有领域。 当然，在医学领域它非常具有说明性，正如你所说，由于我个人的经历，我特别关注人类医疗保健服务的提供以及帮助弱势群体。 无论是我们谈论的环境智能传感器、未来的机器人，还是仅仅是更好的诊断工具，这些都是非常棒的领域。 你也提到了可持续性和气候问题。 人工智能在帮助绘制我们的生物多样性、了解我们的海洋、模拟天气和气候，以及帮助我们发现新能源形式方面，都有着令人难以置信的机遇。 两年前，核聚变领域的突破很大程度上是美国国家实验室机器学习方法改进的结果。

但还有例如教育领域。 我非常兴奋地看到，教育，我们的人类教育体系并没有改变，特别是在西方发展起来并主导着整个世界的教育体系，在过去一百多年甚至两百多年里一直保持不变，尤其是 20 世纪初形成的教育结构。 但是信息编码、传输和分发的方式已经发生了翻天覆地的变化，对吧？ 就像我们现在拥有计算机、互联网和人工智能。 所以我实际上认为，生成式人工智能确实是对教育系统的一次警醒，这不仅仅是 K到12 年级的教育，现在我们触手可及。 我们拥有实现终身持续学习的工具，这是人工智能应用的另一个非常重要的以人为本的例子。

我还认为，人工智能有一些不太引人注目或不那么受赞誉的应用实例。 例如，农业。 农业实际上对全球福祉至关重要。 但是如何提高农业效率？ 如何帮助人类减轻繁重的体力劳动？ 这些都是人工智能可以帮助实现的深刻变革。

最后但同样重要的是，我还想特别指出全球范围内的政府本身。 每个社会都在与政府打交道，而政府更有效地为人民服务对每个人都有好处。 人工智能在利用技术帮助服务人民方面是一个巨大的机遇。 因此，在每一个行业，我们都能找到以人为本的人工智能应用实例。

Hugo: 当然。 我喜欢所有这些例子。我在教育领域工作很多，我认为这是一个非常关键的例子。 而且我对个性化教育的未来感到非常兴奋，因为很多教育仍然是广播模式，对吧？ 而不是针对个体。 所以我认为这是一个非常丰富的领域，我很期待去探索。

我也喜欢这次对话正朝着我称之为“未来音乐”的方向发展，对吧？ 因为我们正在讨论所有这些我们开始发现的应用，而我们迄今为止所取得的成就令人难以置信地兴奋。 我们经历了所谓的“聊天 GBT 时刻”。 在此之前，当然，我们经历了，恕我直言，一个“稳定扩散时刻”，我认为这同样重要，尽管不像前者那样引人注目和在文化上被广泛讨论。 但桌面上还有如此多令人兴奋的事物，你也暗示了其中的一些，例如基于传感器的技术，甚至机器人技术和空间感知。 所以我们现在，聊天 GBT 在某些方面似乎显得有些过时，哦，你现在可以和软件对话了，太棒了，但还有更多更丰富的机会摆在面前。

我知道空间感知是你思考和研究很多的领域。 所以我想知道你是否可以给我们做一个简要的介绍。 什么是具有空间感知能力的人工智能，它为什么重要？

李飞飞: 是的，我对所谓的空间智能感到非常兴奋。 我认为它是整个智能，或者你称之为人工智能 (AI) 或通用人工智能 (AGI) 的一个重要组成部分，因为理解 3D 空间并能够与之互动，以及能够在其中创造、创新和做很多事情，对于动物智能，特别是人类智能来说是至关重要的。 它对于计算机、机器人、虚拟代理等等也将是至关重要的。 所以这就是空间智能的总体框架。 空间智能的根本在于 3D，因为空间是 3D 的。 能够对 3D 空间进行建模，从而创造出 3D 的或者说数学意义上是 3D 的世界，这打开了前所未有的大门。

例如，任何创作者都知道，为了真正进行创作，他们在创作过程中需要一种可控性和一致性。 无论是设计家具、室内布置、创作电影、制作营销材料，还是仅仅为了好玩，或者我们看到的电子商务。 所有这些，创作者都需要令人难以置信的控制力，而空间智能人工智能可以真正帮助普及这项技术，降低创作中的能量壁垒。

另一个例子是，全球市场的大部分都涉及到与不同空间的互动。 当然，如果你有孩子，你自然会举出游戏的例子，这确实如此，对吧？ 游戏具有极强的互动性，而且大多是 3D 空间。 但除了游戏之外，还有更多。你在教育领域工作，无论是职业教育还是 K12 教育，很多教育体验，为了理解某些东西，想象一下教孩子太阳系，如果它是 3D 的，就会容易得多。 当然，今天的孩子们可以在课堂上制作实体的太阳系道具，但这只是一个例子，说明如果我们拥有数字化的虚拟能力，可以创造出 3D 的虚拟世界与之互动，那么从游戏到互动体验，再到职业培训，无论是体育运动、学习成为外科医生、做煎蛋卷，还是你能想到的任何事情，都将打开新的机遇之门。

所以这是另一个领域。 最后但同样重要的是，我只举三个例子，我们对机器人的未来非常兴奋。 它们不仅仅是能够在复杂世界中导航并做事的人形外星机器，以便它们能够帮助人类。 你可以称之为某种类型的机器人，包括汽车本身。 为了让机器人在世界上导航并能够在世界上帮助做事，无论是更换灯泡、在仓库中搬运东西，还是在自然灾害中救人，所有这些都需要空间导航，理解正在发生的事情，这就是空间智能。

所有这些例子都告诉你，正如你所说 Hugo，它超越了语言，它需要一种不同的语言，而那种自然的语言，空间的语言，就是空间智能和 3D 表征。

Hugo: 我喜欢这个说法，也喜欢所有这些例子。 我有很多朋友是建筑师，这对我来说是一个玩具般的例子，但我认为它是我认为这种哲学的一个范例。 建筑软件通过 CAD 之类的东西让我们远离了现实世界，对吧？ 但是人工智能和具有空间感知能力的人工智能能够让我们在仍然使用软件的同时回到那些空间，我认为这非常令人兴奋。 所以，正是计算让我们能够再次接触到现实世界。

我对多模态模型的发展感到非常兴奋。 一个例子是 Gemini 2.5，老实说，我觉得它非常引人入胜。 它不是一个经典的 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，但也许它进行了一些剪辑预处理之类的操作来进行图像分析，然后创建图像。 我确实想知道，你是否设想未来会出现基础模型或其他形式的模型，它们是 LLM 和视觉模型的结合体，并且具有空间感知能力，甚至可能是机器人化的？

李飞飞: 当然。我认为将会出现越来越复杂的基础模型。 你知道，我的公司 World Labs 正在为空间智能和 3D 世界生成开发基础模型。 如果你指的是一个结合了一切的单一巨型模型，那是一个有趣的思考方式。 我相信会有人尝试。 这将非常消耗资源，特别是数据和计算资源，但这几乎就像爱因斯坦想做的那样，统一所有的力。 它几乎有那种味道。 所以这是一个伟大的智力假设。 但在我们得到那个单一的巨型大脑人工智能（人类确实拥有）之前，我们将看到越来越多针对不同多模态、具有不同焦点的基础模型。

Hugo: 太酷了。我其实骨子里是个黑客。 所以人工智能领域让我喜欢的一点是，至少最近，它让我们回归了 Unix 哲学——不同模型的模块化、可组合性等等，这非常有趣。

我对一个问题很感兴趣，因为目前关于具有空间感知能力的人工智能的公开讨论还不多。 所以我想知道你是否能帮助我们思考一下，具有空间感知能力的系统有哪些你认为可能被低估的实际意义？

李飞飞: 我认为最被低估的一点是，3D 是一种用于计算、用于编程的语言，因为我们看到很多像素被生成出来，而且它们很漂亮。 但其中一个问题是，如果你只是在平面屏幕上生成像素，它们实际上缺乏信息。 测量平面屏幕上两个像素之间的距离非常困难，这与 3D 世界中两个像素之间的距离有着根本的不同。 当你把它们放在平面屏幕上时，你能用它们进行的计算非常少，对吧？ 你如何添加阴影？如何改变相机角度？如何处理遮挡？ 如何重新打光？如何测量？如何在其中放置东西？ 如何取出东西？所有这些都变得非常困难。 所以我认为，一旦我们拥有了真正 3D 意义上的空间智能，这种情况就会改变，我对此非常兴奋。

Hugo: 太棒了。 我很感兴趣。我知道我不是在打探任何商业机密，也不想过多地刺探 World Labs 的情况，因为我知道很多事情都还在保密阶段，但我想知道关于你对大规模世界建模的愿景，以及是什么促使了 World Labs 的工作，你能分享一些什么？

李飞飞: 我认为激励我的有两个原因。 一是，我认为有太多的用例，我们刚才已经谈到了一些，对吧？ 从创造力到体验和互动，再到机器人技术、教育、医疗保健、制造业和农业。 用例非常丰富。 如果你看看全球市场在媒体和娱乐、游戏、AR/VR/XR 等新兴技术以及机器人技术方面的覆盖范围，那真是令人兴奋。 与此同时，从智力和技术角度来看，世界也应该拥有世界模型，而空间 3D 智能世界模型是生成式人工智能时代一个基本缺失的部分，我认为这是一个巨大的机遇。

Hugo: 非常棒。 我很想知道，在不超出任何已公开信息的前提下，World Labs 是否有一些用例可以帮助说明这个方向？

李飞飞: 我想我已经提到了所有这些，对吧？创造力、创作者空间、互动体验、机器人技术，这些都是用例。

Hugo: 非常棒。 转向人工智能的其他领域。 我想知道目前人工智能领域有哪些进展真正让你感到兴奋？ 那些你认为正在推动该领域向前发展的事物。

李飞飞: 我认为开源让我感到兴奋。 我认为现在全球范围内有一场关于开源的运动，这确实进一步促进了这个领域的发展。 这是我感到兴奋的一个全球趋势。 另一个让我感到兴奋的全球趋势是，利用人工智能来极大地推动科学发现的机遇，这尤其可以而且应该发生在我们的大学校园里。 因为有些人可能会有这种悲观的猜想，即在人工智能需要大量资源（如芯片和数据）的时代，高等教育和大学已经无足轻重。 我实际上强烈反对这种观点，因为我认为高等教育是真正进行蓝天探索、由好奇心驱动的研究持续发生的地方。

更实际地说，有太多跨学科的工作正在发生，无论是临床医学研究、生物学、心理学、天体物理学还是土木工程，你随便说出大学校园里的任何一个系，你都会意识到人工智能可以成为他们的工具，利用人工智能帮助这些学科进行科学发现和创新是一个我真正感到兴奋的巨大机遇。

Hugo: 我完全同意。例如，我使用了很多智能体系统来为我进行模拟，就像你可以派出智能体去做各种各样的事情。 我知道这是 Duncan 经常思考的问题，当然也是他在 Delphina 的工作内容。 Duncan，我想知道你是否可以补充一下，你如何看待智能体系统帮助我们完成工作？

Duncan: 我其实想追问李飞飞一个问题，很明显，学术界是非常着眼于长期的，并且真正投入于深层次的进展。 而在当今世界，我们在 Twitter 和 LinkedIn 上看到了如此多快速的反应。 那么，你个人是如何在当今世界的真正进展和炒作之间划清界限的？

李飞飞: 问得好，Duncan。 首先，我的人生一直由“北极星”指引，这确实帮助了我，因为如果你理解了“北极星”，你就可以用它来衡量炒作，或者有时你会看到一些真正令人难以置信的真实事物，那就是一颗“北极星”实现了。 但那始终是我的参考体系。 我也认为尊重知识和专业技能仍然很重要。 仅仅因为某人在 Twitter 上以全球规模大声疾呼，有时并不一定意味着他们拥有深厚的专业知识和学识。 所以我仍然尊重声音的来源。

这实际上是一个非常深刻的问题，Doug，在聊天 GPT 的时代，在人工智能的时代，信息无处不在。 我们如何教导我们的孩子，甚至公众，去辨别信息，去防范虚假信息？ 我们还没有谈到这方面的担忧。 我在这个人工智能时代最大的担忧之一是缺乏良好的公众教育。 我认为人们，包括政府本身，出于自身目的，有时会带着或明或暗的议程来谈论人工智能，这造成了一定的真空——也许这个词用得太重了，有些人正在努力，至少 HI 一直在努力——但实际上，在良好、可信、客观的人工智能公众教育方面，几乎是一个真空。 这确实让我担忧，因为你、我以及 Hugo 可能不容易受到影响，可能不那么脆弱，因为我们受过高等教育。 我们有幸生活在世界上可以获取信息的地区，但并非每个人都是如此。 人工智能加剧了这个问题。 我们需要非常小心。

Duncan: 这是一个非常棒的回应。 我想，在我们思考我们的社区和社会如何利用人工智能时，教育这部分对于人工智能生态系统的健康发展来说，似乎是一个非常关键的因素。 教育非常重要。 我很好奇，您能否进一步谈谈，一个健康的人工智能生态系统还有哪些关键因素或组成部分？开源是否在学术界发挥了作用？ 我很想更深入地探讨这个问题。

李飞飞: 是的，我认为“生态系统”这个词本身就表明生态系统必须是多方利益相关者的。 生态系统不仅仅是双赢，在一个健康的生态系统中可能是多方共赢。 以美国为例，尤其是在二战后，政府或多或少扮演了一个相对积极的角色，向公共部门和私营部门的生态系统注入资源，从而推动了技术创新健康生态系统的发展。 这就是为什么我们今天看到的所有人工智能进展，从微芯片到互联网、大数据再到神经网络算法等一些基础性进展，都可以追溯到几十年的研究。 所以拥有一个健康的生态系统至关重要，这不仅仅关乎资源。

它还关乎人，对吧？ 一个健康的生态系统是人们接受教育、找到工作、并回馈生态系统的地方。 这非常关键，我对此实际上感到担忧。 我曾公开表示过这一点，因为人工智能发展得太快了。 现在大部分资源不仅集中在私营生态系统中，而且实际上集中在极少数私营公司手中，这对创新和教育的整体生态系统以及社会的长期健康发展都是不利的。

Hugo: 所以我喜欢你从长期健康的角度来阐述这个问题。 我很好奇你对人工智能的长期看法。 例如，我们正处于人工智能的早期阶段。 我认为一个我喜欢的类比是（虽然在某些地方不完全适用），在人类能够利用电力的早期阶段，我们没有灯泡，也没有电网。 我认为爱迪生建立创新实验室就是为了弄清楚如何利用这些技术。 所以我们正处于那些早期阶段。 我很想知道，当我们回顾这个时代时，你认为人工智能会被视为像互联网或计算机、印刷术那样的东西，还是像火或文字那样更伟大的东西？

李飞飞: 我认为人工智能是电力和计算机的结合体。 首先，我认为人工智能是新的计算方式。 任何有芯片的地方，无论是灯泡、飞机引擎、机器人还是冰箱，今天或明天任何有芯片的地方，就有计算。 任何有计算的地方，就会有人工智能。 从软件的角度来看，人工智能只是一种更智能的计算形式。 所以对我来说，这一点非常清楚。 我称之为电力，因为它具有非常强的横向性。 这种计算技术赋能了每个人。 因此，它是一个我们社会应该提供的基础性基础设施，我们将拭目以待它的发展。 现在还处于非常早期的阶段。 过去只是私营公司和一些大学参与其中，但现在国家正在采取非常有力的措施进行资源投入，每个国家都有自己的政策，但这确实是自 2022 年底、2023 年初以来最大的变化之一，即人工智能在政策领域受到的前所未有的关注。

Duncan: 这太棒了。 紧接着这个问题，您认为对于技术人员来说，在驾驭人工智能如此疯狂快速的发展过程中，哪些指导原则或经验法则最有用？

李飞飞: Duncan，我将从两个方面回答你的问题。 一是针对技术人员，另一个实际上是针对政策制定者的指导原则。 对于技术人员，我深信像我们这样接受过技术人员、科学家培训的人，我们的基本价值观是寻求真理，遵循事实。 我们本身并非真理。 我确实担心，作为人工智能技术人员，尤其是有幸拥有发言平台的人，有时我们会把自己看得太重，仿佛我们就是真理本身。 我认为我们必须保持那种谦逊。 我们接受训练是为了寻求真理，并在技术、科学和人性的面前尽可能保持谦逊，并忠于我们最初开始这项事业的原因。 我开始这项事业是因为我是一个对世界如何运作、自然如何运作、智能如何运作充满好奇的青少年。 而这至今仍在激励我，也让我保持谦卑。 我认为这很重要，因为有时人工智能的炒作也会产生不必要的自负。 所以这是针对我们技术人员自身的。

对于政策制定者，我实际上也公开发表过相关文章。 我认为我们可以遵循一些原则来深思熟虑地思考和行动，以应对人工智能。 首先是科学，而非科幻小说。 我真的非常担心，当政策制定或政策制定者受到夸张的科幻故事或猜想的驱动，并据此制定政策甚至法律时。 例如，一两年前有很多关于人工智能导致人类灭绝的夸张言论，我实际上看到并感到不安的是，一些重要的全球政府会以此为前提发布政策，这是不健康的。 我们需要非常尊重数据、测量结果和科学事实，这对于人工智能政策制定至关重要。

其次是实用主义，而非意识形态。 我认为最大的争论之一是，我们应该在多大程度上监管上游的 NI 研究，而不是下游的应用。 我深信，总的来说，我们应该采取务实的方法，关注实际应用，并关注下游应用。 如果我们担心医疗保健人工智能设备，那么我们就应该看看 FDA 对医疗设备的现有框架，并利用人工智能和新的人工智能知识对其进行更新，无论是金融、环境还是交通运输领域，我们都可以利用新的知识更新我们的监管框架，而不是扼杀上游的创新。 这几乎等于说，汽车确实会致人死亡并造成伤害，但我们没有引入安全带和限速，而是在 20 世纪初关闭了所有汽车公司，重新使用马匹。 这不是社会应该进步的方式。

最后但同样重要的是，在政策制定的框架内，我们已经提到要为生态系统提供资源，振兴生态系统，不仅要让大公司蓬勃发展——这对每个人都很重要，它们是大型雇主，是我们政府的重要纳税人——而且还要让企业家、公共部门，特别是布斯凯大学的研究机构也能蓬勃发展，因为这关乎社会的长期健康。

Hugo: 非常感谢李飞飞，我认为你为我们指明了一个建设更健康的人工智能生态系统（惠及所有利益相关者）的方向，这非常精彩。 我也喜欢汽车的例子。 我们知道，安全带最初是为男性在试验中开发的，对吧？ 然后我们开发了对每个人都更好的系统。 但我认为这个例子确实说明了，在我们构建的系统中，以稳健和有原则的方式考虑所有不同的人和所有不同的利益相关者的实际需求。 并且关注教育、开发者和开源生态系统，同时也在政策层面努力提高公众对可能性的认识，并揭开炒作的神秘面纱，以及哪些是行不通的。

所以，我想说的是，节目时间差不多了，但非常感谢你，不仅感谢你过去几十年来所做并将继续做的工作，也感谢你慷慨地抽出时间与我们以及我们的听众分享你的智慧。 所以，我们非常感激，李飞飞。

李飞飞: 谢谢你，Hugo 和 Duncan，感谢你们提出的深思熟虑的问题。 我很享受与你们的交谈。

来源：人工智能学家