“AI教母”李飛飛：“AI越強大，我們越要珍視人性”

“很多人都在寫關于AI的內容，但你的經歷是獨一無二的。”約翰·埃奇門迪一開口，李飛飛就知道，自己在新冠大流行期間花了一年時間寫出的關于AI科技史的書稿并未得到這位智者的認可。

2019年李飛飛在斯坦福大學建立以人為本AI研究院（以下簡稱“斯坦福HAI”）時，約翰出任聯合主任，他曾擔任斯坦福大學教務長，得益于他的鼎力支持，李飛飛設想的一個以鮮明的AI價值觀為核心的跨學科研究機構得以順利落地。當美國科技大廠的AI研究投入已經超過研發原子彈的曼哈頓計劃甚至登月計劃而成為一項特權、越來越被大型科技企業掌控時，斯坦福HAI不斷向政府和公眾發出公正、專業的警示之聲。

李飛飛說她當時感到有些沮喪，但約翰關于書稿修改的建議令她無法拒絕，這本名為《我看見的世界》的傳記最終以雙線交織的結構呈現，一條線索是青年科學家在AI研究領域的好奇、探索與發現，另一條線索則是一個移民少女成長為世界級科學家的曲折歷程。

約翰堅信，在人工智能這個“男山男海”的世界里，15歲才從中國移民到美國的女性科學家李飛飛是不被看見或者說“不被聽見”的少數人群的最佳代表——曾經長期被貧困和第二語言困在命運濃霧之中的亞裔女性、洗衣房店主的女兒，初到美國時，連計算器都只能從車庫的二手市場購買；秉持對科學真知的熱愛，耐住貧寒一路讀到博士畢業成為一名“青椒”，仍然擺脫不了生活壓力和職業晉升的雙重擠壓。

直到2009年33歲的青年助理教授李飛飛和自己的學生一起完成了ImageNet（美國斯坦福大學的計算機科學家模擬人類的識別系統建立的目前世界上最大的圖像識別數據庫），將史上最大的一個圖像數據集投向冰封的人工智能世界，沉寂許久的神經網絡算法AlexNet吃下這個大數據，電腦顯示出與人類接近的識別能力，人工智能研究就此結束寒冬。她也因為讓計算機“看見世界”而被世界看到，美國著名科技媒體《連線》雜志稱，李飛飛是對AI飛躍式發展具有突出貢獻的少數科學家之一，“這些人非常少，以至于廚房里的一張餐桌就可以坐下。”

約翰堅信李飛飛的書里不應該只有AI，當AI走出實驗室，成為一個深刻影響全社會的技術，每個人都需要知道自己在AI中的位置，也有權利發出聲音，“這些人可能包括移民、年輕女性以及來自不同背景的人們，他們并不一定是典型的硅谷AI從業者。如果你能為他們提供一個發聲的平臺，你的書將會更具影響力。”

這本書在2023年年底推出英文版后，備受好評，中文簡體版也于2024年4月底出版發行。評論家認為她開口講述的寶貴之處不僅在于對AI和智能研究的深刻洞察，更在于她以自己真實的人生經歷，做了一個關于“人類力量和可能性的美好見證”。

當李飛飛書中的兩條故事線交匯于“人性”和人文關懷時，常為AI可能毀滅人類憂心的“深度學習三教父”之一的辛頓教授說，“在當前歷史的關鍵時刻，我們急需這樣的聲音。”

“你是一個什么樣的科學家？”

“飛飛，你到底是做什么的？”

“什么？”李飛飛把視線從膝蓋上的筆記本電腦轉到病床上剛剛醒來的母親，母親的這個問題實在奇怪，她忍不住大笑了起來。

這是2013年的夏天，過去的二十多年里，她已經記不清有多少次，父親突然告訴她，“你媽媽病了！你在哪里？”

從高中開始，她就必須陪同父母一起去醫院，充當母親和醫生之間的翻譯，一路走來，身為獨生女的她曾在母親的病床邊寫作業、考試、寫論文、改學生的論文……

“照顧母親的健康已經成了我的第二職業，”李飛飛寫到日常生活的時候，有小說家一般的精準生動，“每當手機屏幕上顯示母親的名字，我就感到自己的心在下沉。無論生活把我帶向何方，我都覺得自己永遠處于一種脆弱的狀態。”

多年求醫，她將病患和家屬的痛苦定格為幾個畫面——“酸痛的雙腳、走破的網球鞋、休息室里冷冷的披薩。”這幾幅畫面如果放在她創立的ImageNet里，可以做一個簡單明了的靜物標注，只是人不用看畫面，只讀一遍文字就會產生深刻的共鳴，而機器無心，不知道那幾個形容詞里有多少心靈的焦灼。

“媽媽，你問我是在做什么？是問我靠什么賺錢嗎？”

“我知道你是科學家，但這么多年，我們都沒有討論過你是哪種科學家。”

這個最初看起來有點滑稽的瞬間，李飛飛后來每一回想就心生一種“崇敬之情”。一直以來，她都將科學家和照顧慢性病人的兩個角色區分得涇渭分明，媽媽的隨口一問，以及聽到她關于人工智能研究的闡釋后追問的那一句“飛飛，人工智能還能做哪些事來幫助別人呢？”讓她意識到AI不是科學家滿足好奇心的研究對象，如果連穿著病號服的母親都渴望了解更多，像她這樣的人工智能科學家就有了更大的使命感。

李飛飛說，是這些讓她在AI還未成為產業熱點和社會痛點的時候，就成了一名具有鮮明價值立場的“AI人本主義者”——“人工智能在醫院里能做什么？我不禁想問，在醫院這個我們度過了如此多時光的地方，是不是有最需要被講述的故事？”

與母親在病房里討論人工智能之后的幾個月里，李飛飛一直在思考如何把AI與病人護理結合起來。她認識了醫療領域的傳奇人物阿尼博士，阿尼告訴她，僅僅是因為醫護人員的看護疏忽，就導致美國每年有10萬病患意外死亡。

他希望李飛飛能夠將AI帶入已經開始的遠程醫院監控技術中。他們將引發院內感染的大問題逐步分析聚焦，發現只要通過監控并提示醫護人員按照要求“洗手”，僅這一個細節的改善就可以大大預防住院病人的意外感染。

這是李飛飛“環境智能”研究的開始，最初她以為這只是一個技術問題。當她將AI技術帶出實驗室后，通過這個小小的介入，她得以觸碰到AI技術在現實場景下衍生出的驚人的復雜性：剛性技術監控撞上復雜的醫患心理，最新技術與既有醫療倫理如何兼容，世界充滿細節，細節令人敬畏。

第一位同意她和研究團隊進入診療空間的醫師告訴她，在見到她之前，他很討厭那些關于AI要取代人的論調，“飛飛，我喜歡你，因為你總說，AI是為了幫助人。”護士則悄悄告訴她，她們很不喜歡這種機器監控，稱之為“老板監控”。而李飛飛的母親在一次病后恢復中，因為女兒和某個小儀器的雙重監督，感到自己只是被要求而不是被關愛，“連你都在管我！”老人家以不合作的方式表達了無聲的抗議，“哪怕你是為我好，但那個時候你們讓我感覺自己失去了尊嚴，就連生命也不值得我去爭取了。”

“場景越混亂，就需要越長的時間才能理解。”李飛飛的感觸有時候是針對機器學習，有時候是針對包括自己在內的AI科學家。事實上，對于人工智能如何幫助人？什么是人真正需要的幫助？很多時候，就連科學家群體也不清楚最重要的問題是什么，它曾經被視為一個單純的技術問題，而現在，技術介入具體場景的倫理問題以及對人之為人的認識才是最大的挑戰。

常年陪同母親就醫、住院，李飛飛知道一個當班護士一天要在病房走6到8公里。當一個腳底酸痛的護士一邊手法嫻熟地為母親調整靜脈注射的針管，一邊還能用溫柔的言語和眼神給予患者理解、尊重和同情時，她總會情不自禁地淚目，“我本該記錄一些機械且容易量化的東西，但我無法將視線從醫護人員身上挪開。”

她由衷感謝過往無數次出入醫院時在急診室、ICU遇到過的醫護人員，“一個好醫生是信息的總匯、力量的源泉，有時甚至是病人及其家屬在痛苦時刻的精神支柱。AI肯定不是為了取代這樣的人！”

滿足人的需要、增強人的能力、賦予人尊嚴，她漸漸清晰自己是“哪一種科學家”，不是她父親開玩笑的“瘋狂科學家”，而是一個以人性為中心的科學家，甚至是科學思想家。“我一直強調，我們不能忘記我們的人性和尊嚴。在這個機器日益普及的時代，我們更要珍視彼此的人性。這是我們獨特的核心，也是我們構建和應用機器技術的出發點。”

800個GPU

2024年年初，李飛飛開始了自己的第二次學術休假。對于這位斯坦福大學明星科學家的動態，媒體極其關注，據悉她已經啟動了一個關于空間智能的創業項目，但她本人對此次創業的具體內容卻三緘其口。相反，她第一時間在社交媒體上推薦大家認真閱讀斯坦福HAI在4月15日推出的《2024年人工智能指數報告》，“值得從頭讀到尾！”

斯坦福大學HAI研究中心的創立，與李飛飛的第一次學術休假密不可分。2016年她利用長達21個月的學術休假時間，第一次從大學走進大廠，擔任了谷歌云的首席科學家。大廠的實地工作經歷和觀察讓她對AI的未來發展充滿擔憂，她公開了自己的立場：“光是靠企業那些陳詞濫調，絕對不足以讓我們相信AI值得信賴。”

第一次學術休假結束后，她重返校園，發起成立了斯坦福以人為本智能研究院，研究院致力于三個方向的工作：推進和發展下一代AI科學（著重與腦科學和認知學交叉）、研究和預測AI對人類社會和生活的影響、設計和實踐以人為本的AI技術和應用。斯坦福HAI倡導全球各地的學者、創新企業和非政府組織以及政府聯手，“整個AI學科似乎是重新誕生了一次”，重生的目的是為了確保“AI領域不會永遠被科技巨頭，甚至我們這樣的大學所壟斷。”

斯坦福HAI推出的人工智能指數報告關注AI學科研究的透明度、行業及法規監管的及時性以及社會心理對這一超級技術的反應和變化。

最新推出的報告全面追蹤了2023年全球人工智能的發展趨勢。根據估算，最先進的AI模型的訓練成本已經達到了前所未有的水平——OpenAI的GPT-4估計使用了價值7800萬美元的計算資源，而谷歌的Geop7r7VybQ/Y3X/5fz6985g==mini Ultra的計算成本則高達1.91億美元。相比之下，幾年前發布的一些RoBERTa Large（2019年）和原始transformer模型（2017年），訓練成本分別約為16萬美元和900美元。

2023年，以AI大廠為主的產業界一共發布了51個著名的機器學習模型，而學術界只貢獻了15個。報告特別強調，當紅炸子雞LLM（大語言模型）在安全檢測方面缺乏統一的標準化方法。包括OpenAI、谷歌和Anthropic在內的頭部AI機構，都是依據不同的安全標準測試他們的模型，“這使得比較不同頂級LLM的風險和局限性的工作變得更加復雜。”

社會心理對AI的認識從新奇變為焦慮，2023年，美國52%的人表示對AI感到擔憂多于興奮，這一比例比2022年+PA3fccR0ogX/vBOULVweg==的38%有所上升。此外，超過三分之一的人對AI持悲觀態度，認為自己的工作在5年內會被AI取代。

能給人稍稍帶來安慰的是AI監管也在同步發展，《2024年人工智能指數報告》顯示，2023年全球立法機構中有2175次提及人工智能，幾乎是上一年的兩倍。美國人工智能相關法規的數量在過去一年大幅增加，2023年有25項，比2022年增長了56.3%，而2016年只有1項。其中許多法規包括生成式人工智能所使用的素材及產出內容的版權規范指南和網絡安全風險管理框架。

“AI正在成為一種特權！但AI應該是一種責任，從業人員除了專業技術，也必須懂得哲學、倫理學，甚至法律。”當公眾開始畏懼AI的發展失控，當大廠CEO的狂妄達到新高度，當科技企業對勞動者公然流露出冷漠，李飛飛深知AI的發展之路充滿復雜性，“若想取得真正的進展，需要抱著一份崇敬，硅谷在這點上似乎并不合格。”

2018年，當她得知谷歌的AI研究機構正在用800個GPU同時訓練800個模型時（當時最新的英偉達GPU單個售價1000美元，已經貴到令人咋舌，今天最先進的GPU已經漲到3萬-4萬美元一個），常年在預算線上掙扎的大學教授默默算了一下成本，“光這一項就砸進去將近百萬美元啊！”她自己的實驗室在當時東湊西湊咬牙買了10個GPU，而辛頓教授和學生們在2012年訓練神經網絡算法學習ImageNet時只用了兩個GPU。

當AI進入大語言模型時代，現實更加殘酷。“今天，美國已經沒有任何一所大學能夠獨自訓練出一個ChatGPT這樣的模型。我們缺乏成千上萬的GPU，更不用說像A100、H100甚至B200這樣的高端設備了。”

2024年3月，在與英偉達首席科學家Bill Dally的對談中，李飛飛再次明確闡釋了自己的AI觀，AI不應該成為少數人的特權，必須讓每個人都參與其中——

我經常被問到一個問題，每次聽到這個問題，我都深感觸動。那就是，“我在AI中扮演什么角色？”提問的人不是計算機科學家，也不是斯坦福理科專業的畢業生，更沒有從事軟件工程的工作，甚至在一個沒有電腦的家庭長大。他們可能喜歡跳舞，在為自己的社區服務，或者為一個半農村社區的各種人群服務。他們總是問我，“我們在AI中有什么角色？”因為AI似乎非常復雜，比如7000億個參數，怎么可能理解呢？還有那些花哨的詞匯，比如Transformers（利用注意力機制處理序列數據的神經網絡架構）、生成式擴散等，都讓人覺得遙不可及。

但我想說的是，AI只是一個工具。它確實需要一些數學和計算知識來實現，但最終，人類不僅是這個工具的創造者，更是決定如何使用它的決策者。我們是工具應用的創新者，也是它的使用者。我們還是選民，決定如何治理這個工具以及使用它的人。

AI蘊含著巨大的社會潛力。我特別希望那些熱愛藝術、社區、法律、醫學、化學等各個領域的年輕人，都能擁抱這項技術，并以一種負責任的態度去擁抱它。你們實際上有能力改變它，讓它變得更好。這是我的呼吁：你們在AI中都有角色，請加入我們，一起讓它變得更好。

“AI教母”保證布料不會縮水

因為將大模型帶入AI研究，并令神經網絡迸發出巨大的能量，李飛飛被尊稱為人工智能“教母”，她的一位老朋友認為她對這個稱謂肯定是不大接受的。

然而5月10日，在彭博Bloomberg Tech活動中，當彭博社記者在分享會現場問及看法時，李飛飛說，“我自己從未自稱為任何事情的教母，當我被授予這個頭銜時，我確實停下來思考了一下。我想，如果男性可以被稱為某事的教父，那么女性也可以，所以我完全接受這個稱號。”

當大數據、神經網絡算法和超級圖像處理芯片GPU三塊拼圖連在一起，AI自2012年開始一路狂飆，計算機科學世界山河變色，電腦迅速完成了“機器學習”“深度學習”和“生成式AI”的躍遷。人工智能從一個實驗室的專業詞語，變成了老少皆知的熱詞兒，與它一同流行的還有“第四次工業革命”。

2019年，科學家楊立昆、杰弗里·辛頓、尤舒亞·本吉奧共同獲得了計算機科學的最高獎項——ACM圖靈獎（該獎項自1966年起每年頒發一次，以計算機之父艾倫·圖靈的名字命名），這三位獲獎者被稱為“深度學習教父”。

“教父”辛頓為AI坐了30年學術冷板凳，當AI大熱起來，名震天下的他開始后悔自己的研究，擔心自己可能成為毀譽參半的原子彈科學家奧本海默。

2023年6月，他在北京智源大會閉幕式上發表演講，認為比我們聰明的超級智能肯定能學會欺騙人類，“畢竟人類有那么多小說和政治文獻可供學習。”

一旦超級智能學會了欺騙人類，它就能讓人類去進行它想要的行為。辛頓舉例說，如果某人想要入侵華盛頓的某棟大樓，他其實無須親自前往，他只需要欺騙人們，讓他們相信入侵這棟大樓是為了拯救民主。

他表示人類或許有一個優勢，“盡管是相當小的優勢。”“AI不是進化而來的，而是人類創造的。這樣一來，AI就不具備原始人類那樣的競爭性和攻擊性目標。也許我們能夠在創造AI的過程中為它們設定道德倫理原則。”

但辛頓說他從沒見過智能水平更高的東西被智能水平更低的東西控制的案例，“我覺得這非常可怕。”“深度學習之父”76歲了，他的悲觀溢于言表，“現在，我看不到該怎么防止這種情況發生，我已經老了。”

對AI越過奇點超越人類表示高度不安的AI科學家不止辛頓。日前，OpenAI首席科學家伊萊亞·蘇孜克維正式宣布離開這家頭部AI機構，他在ChatGPT的訓練中究竟看到了什么驚人的內容，至今還未公之于眾。伊萊亞曾師從辛頓，在神經網絡算法重煥生機上起了重要作用。

2023年10月辛頓與李飛飛在多倫多大學的現場對談中，主持人問他倆，AI究竟有沒有跨越那道紅線，“機器是不是已經具備了理解，甚至智能？”

辛頓說“Yes！”

“NO！”李飛飛馬上反對。

當“深度學習之父”幾乎要棄養AI時，“AI教母”李飛飛決定將AI和使用AI的人引導到正確的道路上。李飛飛堅持認為決定AI與人類未來的，不是技術，而是人，“僅僅坐而論道是不夠的，我們需要承擔起集體責任。我們肩負著教育下一代技術人才的使命，不僅僅是教會他們如何編寫AI代碼，更要培養他們具備AI的倫理框架和社會影響的認識。”

“我并不是盲目樂觀，因為我深知這個世界的復雜性和混亂，特別是對于年輕人來說。有時，這個世界甚至給人一種反烏托邦的感覺。然而，如果我們回顧人類文明的發展歷程，它是一個漫長而曲折的過程，但總體上是在朝著正義、希望和仁慈的方向前進的，前提是我們能夠正確使用技術。”

較之出身于學術世家的辛頓，李飛飛身上有一種底層奮斗者的復雜、深刻和柔韌，恰如她在書中寫到的，“我不只是個有學術熱忱的書呆子，多年的磨難錘煉我，讓我斗志昂揚，這是與我同輩的人少見的，加上務實的本領，使我與眾不同。”

她靠車庫拍賣的二手物品念完了高中，靠獎學金上了普林斯頓，在接受科學訓練的同時，還要長期應對復雜艱困局面的操練。在加州實驗室中她聽到電腦風扇呼呼作響，“心中雪亮”，為自己找到了一生的智識歸屬而心生幸福。如果有人擔心她因為躋身著名實驗室而驕傲自大，“看到這一幕就不會這么想了”，因為她時常接到母親從新澤西洗衣店打來的長途電話，“魯索太太您好，我是店主的女兒，對，您放心，我了解了，我會跟我母親說清楚您這個特殊布料的干洗注意事項，保證洗完不會縮水……”

她認為自己與其說是在研究機器，不如說是在研究人類心智的產生，“ImageNet不僅僅是一個數據集，甚至也不僅僅是一個視覺類別的層次結構。它是一個假設、一個賭注，它受到我們自身生物學起源的啟發，即實現真正機器智能的第一步，是沉浸在完整的視覺世界中。”

她深信，人作為機器學習和模仿的對象，有機器永遠無法替代的能力和價值，“工作的本質遠不止于執行任務。如果我們將工作定義為創造力、獨特性、意圖、同理心、情感聯系以及對他人或社會的獨特貢獻，那么這些方面是人類獨有的，且無法被完全替代。”

作為兩個孩子的母親，她要竭盡所能保證AI的勝利不能只是科學的勝利，而必須是人文的勝利，包括她自己在內的科學家有責任將AI訓練為“遵循優良的學術傳統，愿意協作，尊重他人的意見與專業的機器”。

“（AI）可以輔助人們更好地完成工作，但它們永遠無法取代我們作為人類的核心價值。”李飛飛堅信，真正的創造力和人類智慧是無法被訓練的。“獨特的創造力和不確定性是人類社會的寶貴財富。無論我們如何訓練機器，它們都無法復制人類的智慧和創造力。我自己的孩子，他們的獨特性、智慧和幽默感，是無法被任何機器替代的。這是人類的核心價值，是機器永遠無法剝奪的。”