深度｜AI教母李飞飞：AI绝对是一种文明级技术；人们正在忽视“人”在AI中的重要性

深度｜AI教母李飞飞：AI绝对是一种文明级技术；人们正在忽视“人”在AI中的重要性 深度｜AI教母李飞飞：AI绝对是一种文明级技术；人们正在忽视“人”在AI中的重要性 Modified January 10 主持人： 你能多讲讲设计师、创作者或者机器人是怎么和世界互动的吗？也就是说 —— 我和我的团队已经在试用你们的一些工具了，真的很感谢 —— 那具体能做什么呢？如果你能描绘一下未来一年、两年的使用场景：人们会怎么用这些工具？或者机器人会怎么用它们呢？ 应用场景：从创意到实用 李飞飞： 几周前我和一个人聊过，真的很启发我 —— 高中舞台剧的预算通常非常有限。有时候我会去旧金山的歌剧院或者音乐剧现场，看到舞台布景，真的是美得惊人。但高中或初中想做到那种水平，预算根本不够。想象一下，你可以用现在的 WorldLabs 模型 —— 我们叫它 Marble—— 然后你创建一个中世纪法国小镇的布景。把它放在背景里，用这个数字布景把演员和表演 “ 搬进 ” 那个世界。当然，根据不同的辅助技术 —— 无论是在电脑上，还是未来用头戴设备什么的 —— 你都可以获得一种身临其境的感觉，仿佛真的置身在中世纪的法国小镇。对于很多创作者来说，这将是一个极棒的创作工具。几周前我和那个人聊的就是这个例子，但其实我们已经看到世界各地的创作者开始使用我们的模型了。有些是 VFX （视觉特效）创作者，有些是室内设计创作者，有些是游戏创作者，还有些是教育工作者，想构建一些虚拟世界，把学生带入不同的体验中。 他们之所以开始用我们的模型，是因为它非常强大：只需在指尖操作，就能创建三维世界，无论是让角色，还是让自己沉浸其中，都非常方便。 主持人： 再从操作流程上来说，如果有人想知道这是怎么工作的 —— 假设是一个公立学校的老师，想要多走一步去激发学生的兴趣、提高教学效果。那他们使用这个工具的时候，会是什么样子呢？是输入文字描述自己想要创建的世界吗？或者上传素材或照片，有点像做图板（ image board ）那样？如果这个人没有技术背景，操作会不会很复杂？ 李飞飞： 完全不需要有技术背景。他们只需要在电脑或手机上打开我们的网站，不过用电脑会更有趣，因为功能更多。然后，他们可以输入文字，比如 “ 法国中世纪小镇 ” ，或者任何他们想去的地方。他们也可以用 Midjourney 或 NanoBanana 创建一张法国中世纪小镇的照片，或者直接找到一张真实的照片。然后把它上传。我们把这个操作叫做 prompt 。几分钟后，我们的模型就会生成一个 3D 世界，比如小镇的一部分。它的范围当然是有限的。这个 3D 世界是真的三维的 —— 你可以用鼠标拖动、旋转、走动，探索整个世界。接下来，如果你想用它，有很多方式：你可以用我们网站上的工具制作电影 —— 放置摄像机，然后拍出一部特定的影片。如果你是游戏开发者 …… 主持人： 我正想说，这听起来很像一个游戏引擎。 李飞飞： 是的，你可以在里面放很多角色。如果你是 VFX （视觉特效）专业人士 —— 我们有很多这样的用户 —— 他们可以把这个工具融入电影拍摄的工作流程，让真实演员在拍摄中使用。我们还有心理学研究人员，在特定的精神病学研究中使用这个沉浸式世界。同时，这个世界也可以用作机器人训练的模拟环境，因为很多机器人训练需要大量数据，这个模拟世界可以生成各种不同的数据。 主持人： 那是不是有点像机器人进入现实世界之前的飞行模拟器？ 李飞飞： 这是目标之一。我们还处在早期阶段，所以飞行模拟器还没完全建成。 主持人： 对了，你刚才提到精神病学研究。那会是什么样子的？ 李飞飞： 实际上，有一位研究人员联系了我们，他们在研究一些心理障碍患者，比如强迫症患者。这些人会被某些环境触发，他们希望研究触发因素，同时也想研究治疗方法。但问题是：如果你想触发某个患者，假设他特别怕草莓田，该怎么办？当然，你可以带他们去草莓田，但你想研究的是：夏天的草莓田还是夜晚的草莓田？是普通草莓还是正在授粉的草莓？你怎么做到这些变化呢？突然，这位研究人员意识到：我们提供了一个最便宜的方法，可以改变各种维度，他们就能用这个模拟世界进行实验和研究。 主持人： 真有意思，我可以理解这可能用于暴露疗法（ exposure therapy ），但现在听你这么描述， 我能看到它几乎可以应用到任何场景。毕竟，如果你考虑 人类在现实世界中的行为模式。 李飞飞 ： 是的，而且现实世界和数字世界之间的界限越来越模糊了，对吧？变得越来越薄，因为我们生活在很多屏幕之间，在现实世界做事情，也在虚拟世界做事情，我们还会创造能在现实世界和虚拟世界都能行动的机器。所以，我们在数字空间和物理空间里做的事情会越来越多。 主持人： 你平时会关 注哪些科学家或研究人员呢？不是那些已经非常出名、大家都知道的大牌，而是比较低调但做得很棒的人。有没有哪位让你觉得： “ 哇，这个人真的在做非常了不起的工作 ” ？ 李飞飞： 其实，这也是我写这本书的部分原因，特别是中间几章，我讲了做 ImageNet 的过程，把认知科学和计算机科学结合起来的旅程。我在书里也提到了一些心理学家、神经科学家和发展心理学家 —— 有些人现在还在世，有些已经不在了。比如已故的 Anne Treisman 、 Irv Biederman ，他们都是认知科学领域的巨擘，他们的研究成果最终也影响了计算机科学和 AI 。当然，世界上仍然有很多科学家在做非常棒的工作。很多在美国，是发展心理学领域的思想者，我在 AI 研究中也会关注他们的工作。举几个名字吧： Harvard 的 Liz Spelke ， Berkeley 的 Alison Gopnik ，我很喜欢 Rodney Brooks ，曾是 MIT 的机器人学教授。其实这样的科学家很多，我不是想单独点名，只是你问我那些不在 AI 新闻里的名字。 被低估的趋势与未来的核心能力 主持人： 是的，这太好了，谢谢你。我也很想听听你对未来中短期发展的一些看法 —— 我知道用 “ 必然 ” 这个词有点强，但我指的是那些看起来几乎无法避免的发展趋势。举个例子： 2008 、 2009 年，我开始参与 Shopify ，那时公司大概只有 10 个员工。那段时间发生了一些事情，你可以问几个问题：未来 10 年、 20 年，宽带接入会更多还是更少？答案显然是会更多；未来电子商务会更多还是更少？答案也是会更多。如果你把四五个类似的问题放在一起，并且时间跨度足够长，你就能大致看到未来趋势的轮廓。所以我想问你，在接下来的几年里，你觉得有哪些趋势现在被大家低估，但实际上几乎是不可避免的呢？ 李飞飞： 你是想让我讲那些被低估的趋势吗？我的意思是，我不确定它们是不是被高估了，但有些事情确实已经被大家意识到了，比如对能源需求的重视、 AI 只会越来越多而不会减少的趋势，以及机器人在长期内一定会到来，这些都是被广泛认可的。 但真正被低估的，我认为首先是 spatial intelligence 。 之所以被低估，是因为大家现在几乎都只在讨论语言和 large language models ，而实际上对三维世界中由 pixels 构成的 world modeling 的重要性被明显忽视。正如你所说，这种能力支撑着从 storytelling 、 entertainment 、 immersive experiences 到 robotic simulation 等众多应用。 其次是 AI 在教育中的影响，这同样被低估了 ，因为 AI 会极大加速那些愿意学习的人的学习效率，从而对学校体系乃至整个人力资本结构产生深远影响，比如未来我们评估一个人是否合格，可能不再主要看他毕业于哪所学校、拿了什么学位，而这一切正在改变。 随着 AI 触手可及地进入许多人的生活，这一点其实被严重低估。 我认为 AI 对经济结构，包括劳动市场的影响，也同样被低估，其复杂性和细微差别更是未被充分认识。 目前关于 AI 的讨论往往在两个极端之间摇摆：要么把未来描绘成资源无限、人人幸福的乌托邦，要么夸大到 “ 所有工作都会消失 ” 。 然而，真正被忽视的是中间那种复杂而现实的过渡状态 —— 从 knowledge worker 到 blue collar ，再到 hospitality ，各类岗位正在经历的深刻变化，这种 “messy middle” 被政策制定者、学者乃至整个社会所低估。 主持人： 从工作的 角度来看，有一些细微差别值得注意。也许这也和我之前答应过要问你的问题有关 —— 那就是你会在孩子不同年龄时告诉他们什么，或者会给他们什么建议。假设他们现在正处于那个需要决定应该学习什么、应该关注哪些方向的年龄，你会如何考虑给出回答，即使只是一个初步的建议呢？ 李飞飞： 我认为学习的能力现在更为重要， 因为在过去可用的学习工具较少时，人们更容易按既定轨迹走 —— 上小学、初中、高中、大学，然后接受一些职业培训，这就是一种路径。伴随这条路径的是一系列结构化的凭证，比如学位等。但 AI 真正改变了这一点。比如在我的创业公司面试软件工程师时，坦白说，我个人对他们的学位现在看得没那么重。更重要的是，他们学到了什么？使用哪些工具？能多快用这些工具给自己 “ 升级 ” ？很多都是 AI 工具。对我来说，态度比学位更重要 —— 你如何看待和使用这些工具。 到 2025 年，在 World Labs 招聘时，我绝不会雇佣不接受 AI 协作软件工具的工程师。这并不是因为我认为 AI 工具完美，而是因为它显示了这个人跟上快速发展的工具包的能力、开放心态，并且最终结果是：如果你能使用这些工具，你就能学习得更好，能让自己能力倍增。因此，这确实是一种转变。回到你问的问题：我会告诉年轻人或孩子什么？ 我认为学习如何学习的能力 —— 学习的能力 —— 现在比以往任何时候都更重要。 主持人： 是啊，我觉得我们在讨论时会发现，对于有抱负的人来说，作为 “ 超级自学者 ” 变得越来越容易。我们已经在 YouTube 上看到这种趋势 —— 它现在有了不错的记录。你可以选择沉迷娱乐、逃避那些有助于自我成长和发展的事情，也可以利用它来提升自己。同样地， AI 也是如此。前瞻一下，甚至不用特别前瞻，你想想教师如何监督学生完成他们应做的作业？在很多层面上，这几乎变得不可能，虽然有些例外。学生可以选择逃避所有作业，也可以用 AI 来极大地提升自己的作业，但结果在一段时间内看起来可能非常相似。因此，学校教育将发生很大变化。这非常非常有趣。 李飞飞： 实际上，我觉得， Tim ，如果学校的评价体系设计成无论是 AI 生成的答案还是学生自己完成的答案都被视作相同，那这个评价体系本身就有问题。 主持人： 好啊，你能详细说说吗？这很有意思。 李飞飞： 比如说英语作文。这不是我亲身经历，而是我听到的一个故事，我非常认同，我来复述一下。作为一名高中一年级英语老师，有人告诉我他们孩子学校的故事。开学第一天，老师对全班说，我想向你们展示我会如何给 AI 打分。于是老师出了一个作文题，把 AI 写出的最佳答案给学生看，然后演示自己如何评判：哪些地方好，哪些地方不好，哪些不够理想，并给出一个 B 的评分。老师接着说，这是我的评分标准。如果你懒到只让 AI 写作，这就是你会得到的结果。但你可以使用 AI ，这完全没问题。但是如果你自己努力思考、学习，并在此基础上创作，你可以拿到 A 或 A+ 。在我看来，这才是正确的评价方式。重点不是把人和 AI 对立起来，也不是去监管是否使用 AI ，而是展示工具的标准和人类学习者应达到的标准。 主持人： 我会好好思考这个例子，试着想出更多类似的例子。这真的非常有趣。而且，天哪，我对这些模型提升速度之快感到震惊。但没错，这就像一个思维实验，我会仔细琢磨这个问题。我知道我们剩下的时间不多了。 FeiFei ，我想问你一个我经常问的问题：如果你能在一个巨大的广告牌上写一句话或者放一条信息，让数以百万、数十亿的人都看到，并且假设他们都能理解它 —— 可以是一幅图像，也可以是一个问题、一句名言、一个格言，几乎任何东西 —— 你会在那个广告牌上写什么？ 最终问题与尾声：寻找你的 “ 北极星 ” 李飞飞： 你的北极星是什么？ 主持人： 嗯，你的北极星是什么？这当然是一个极其重要的问题。回到你如何为自己定义或找到北极星这 一点上来 —— 你刚才提到过，从大胆的问题出发，进而形成一个 “ 北极星式 ” 的假设。那么，除了这一点之外，你还会鼓励人们用什么方式来思考、去寻找属于自己的北极星呢？ 李飞飞： 我相信，这正是让我们如此 “ 人性化 ” 、让我们感受到真正生命力的原因。作为一个物种，我们能够活得超越仅仅追求基本需求的层面，而去追逐梦想、使命、目标和激情。而每个人的北极星都是不同的，这完全没问题。不是每个人的北极星都必须是 AI ，但找到自己的北极星又回到了教育的核心。 我这里说的教育，并不是指课堂上的正式教育，而是教育的整个旅程 —— 很大一部分，就是学会认识自己，学会如何确立自己的北极星，并努力去追寻它。 主持人： 最后一个问题。你的父母有没有跟你解释过，为什么给你取名叫 Fei Fei ？ 李飞飞： 是的。因为我妈妈在生产的时候，我爸爸像往常一样迟到了医院。途中，他抓到了一只鸟，又放了它，但他自己被分散了注意力。我也说不清楚，总之那时他正骑着自行车去我妈妈的医院 —— 在北京 —— 这件事激发了他给我取名叫 Fei Fei 。 主持人： 很有意思。 李飞飞： 哦，对了，抱歉。对于不会说中文的人来说 —— 我忘了你会中文 —— 但对于不会中文的人来说， Fei 的意思是 “ 飞 ” 。 主持人： 我就讲一下，因为挺好笑的。我最初的中文名字是 “ 费廷成 ” ，因为我性格很直爽诚实，所以取了 “ 廷成 ” 。但我刚开始学中文时，发音不标准，人们以为我叫 “ 飞机场 ” ，也就是 “airport” 。于是我去找老师申请，把名字改成了不那么容易让人误会的版本。 李飞飞： 你的新名字是什么？ 主持人： 费玉成 李飞飞： 哇哦，好有气质的名字啊，比我的名字高级多了。 主持人： 嗯，我可以和中文老师一起 “ 设计 ” 这个名字，所以这算是我一个小小的优势吧。李博士，非常感谢您抽出时间。我们会在我的博客的节目笔记里放上链接，大家能很容易找到您。同时也请大家去看看 worldlabs.ai ，我们还会把您的其他社交账号等链接放到节目链接里。真的很感谢您！ 李飞飞： 谢谢你， Tim ，我很享受这次对话。 主持人： 谢谢，我也是，再见。 原视频： Dr. Fei Fei Li, The Godmother of AI — Asking Audacious Questions & Finding Your North Star https://www.youtube.com/watch?v=z1g1kkA1M 8 编译： Ningning Zhang 请注意，本文编译自文未载明的原始链接，不代表 ZPotentials 立场。如果您对本文有任何想法或见解，欢迎在评论区留言互动探讨。 Z Potentials 将继续提供更多关于人工智能、机器人、全球化等领域的优质内容。我们诚邀对未来充满憧憬的您加入我们的社群，与我们共同分享、学习、成长。 END 主持人： 你能多讲讲设计师、创作者或者机器人是怎么和世界互动的吗？也就是说 —— 我和我的团队已经在试用你们的一些工具了，真的很感谢 —— 那具体能做什么呢？如果你能描绘一下未来一年、两年的使用场景：人们会怎么用这些工具？或者机器人会怎么用它们呢？ 应用场景：从创意到实用 李飞飞： 几周前我和一个人聊过，真的很启发我 —— 高中舞台剧的预算通常非常有限。有时候我会去旧金山的歌剧院或者音乐剧现场，看到舞台布景，真的是美得惊人。但高中或初中想做到那种水平，预算根本不够。想象一下，你可以用现在的 WorldLabs 模型 —— 我们叫它 Marble—— 然后你创建一个中世纪法国小镇的布景。把它放在背景里，用这个数字布景把演员和表演 “ 搬进 ” 那个世界。当然，根据不同的辅助技术 —— 无论是在电脑上，还是未来用头戴设备什么的 —— 你都可以获得一种身临其境的感觉，仿佛真的置身在中世纪的法国小镇。对于很多创作者来说，这将是一个极棒的创作工具。几周前我和那个人聊的就是这个例子，但其实我们已经看到世界各地的创作者开始使用我们的模型了。有些是 VFX （视觉特效）创作者，有些是室内设计创作者，有些是游戏创作者，还有些是教育工作者，想构建一些虚拟世界，把学生带入不同的体验中。 他们之所以开始用我们的模型，是因为它非常强大：只需在指尖操作，就能创建三维世界，无论是让角色，还是让自己沉浸其中，都非常方便。 主持人： 再从操作流程上来说，如果有人想知道这是怎么工作的 —— 假设是一个公立学校的老师，想要多走一步去激发学生的兴趣、提高教学效果。那他们使用这个工具的时候，会是什么样子呢？是输入文字描述自己想要创建的世界吗？或者上传素材或照片，有点像做图板（ image board ）那样？如果这个人没有技术背景，操作会不会很复杂？ 李飞飞： 完全不需要有技术背景。他们只需要在电脑或手机上打开我们的网站，不过用电脑会更有趣，因为功能更多。然后，他们可以输入文字，比如 “ 法国中世纪小镇 ” ，或者任何他们想去的地方。他们也可以用 Midjourney 或 NanoBanana 创建一张法国中世纪小镇的照片，或者直接找到一张真实的照片。然后把它上传。我们把这个操作叫做 prompt 。几分钟后，我们的模型就会生成一个 3D 世界，比如小镇的一部分。它的范围当然是有限的。这个 3D 世界是真的三维的 —— 你可以用鼠标拖动、旋转、走动，探索整个世界。接下来，如果你想用它，有很多方式：你可以用我们网站上的工具制作电影 —— 放置摄像机，然后拍出一部特定的影片。如果你是游戏开发者 …… 主持人： 我正想说，这听起来很像一个游戏引擎。 李飞飞： 是的，你可以在里面放很多角色。如果你是 VFX （视觉特效）专业人士 —— 我们有很多这样的用户 —— 他们可以把这个工具融入电影拍摄的工作流程，让真实演员在拍摄中使用。我们还有心理学研究人员，在特定的精神病学研究中使用这个沉浸式世界。同时，这个世界也可以用作机器人训练的模拟环境，因为很多机器人训练需要大量数据，这个模拟世界可以生成各种不同的数据。 主持人： 那是不是有点像机器人进入现实世界之前的飞行模拟器？ 李飞飞： 这是目标之一。我们还处在早期阶段，所以飞行模拟器还没完全建成。 主持人： 对了，你刚才提到精神病学研究。那会是什么样子的？ 李飞飞： 实际上，有一位研究人员联系了我们，他们在研究一些心理障碍患者，比如强迫症患者。这些人会被某些环境触发，他们希望研究触发因素，同时也想研究治疗方法。但问题是：如果你想触发某个患者，假设他特别怕草莓田，该怎么办？当然，你可以带他们去草莓田，但你想研究的是：夏天的草莓田还是夜晚的草莓田？是普通草莓还是正在授粉的草莓？你怎么做到这些变化呢？突然，这位研究人员意识到：我们提供了一个最便宜的方法，可以改变各种维度，他们就能用这个模拟世界进行实验和研究。 主持人： 真有意思，我可以理解这可能用于暴露疗法（ exposure therapy ），但现在听你这么描述， 我能看到它几乎可以应用到任何场景。毕竟，如果你考虑 人类在现实世界中的行为模式。 李飞飞 ： 是的，而且现实世界和数字世界之间的界限越来越模糊了，对吧？变得越来越薄，因为我们生活在很多屏幕之间，在现实世界做事情，也在虚拟世界做事情，我们还会创造能在现实世界和虚拟世界都能行动的机器。所以，我们在数字空间和物理空间里做的事情会越来越多。 主持人： 你平时会关 注哪些科学家或研究人员呢？不是那些已经非常出名、大家都知道的大牌，而是比较低调但做得很棒的人。有没有哪位让你觉得： “ 哇，这个人真的在做非常了不起的工作 ” ？ 李飞飞： 其实，这也是我写这本书的部分原因，特别是中间几章，我讲了做 ImageNet 的过程，把认知科学和计算机科学结合起来的旅程。我在书里也提到了一些心理学家、神经科学家和发展心理学家 —— 有些人现在还在世，有些已经不在了。比如已故的 Anne Treisman 、 Irv Biederman ，他们都是认知科学领域的巨擘，他们的研究成果最终也影响了计算机科学和 AI 。当然，世界上仍然有很多科学家在做非常棒的工作。很多在美国，是发展心理学领域的思想者，我在 AI 研究中也会关注他们的工作。举几个名字吧： Harvard 的 Liz Spelke ， Berkeley 的 Alison Gopnik ，我很喜欢 Rodney Brooks ，曾是 MIT 的机器人学教授。其实这样的科学家很多，我不是想单独点名，只是你问我那些不在 AI 新闻里的名字。 被低估的趋势与未来的核心能力 主持人： 是的，这太好了，谢谢你。我也很想听听你对未来中短期发展的一些看法 —— 我知道用 “ 必然 ” 这个词有点强，但我指的是那些看起来几乎无法避免的发展趋势。举个例子： 2008 、 2009 年，我开始参与 Shopify ，那时公司大概只有 10 个员工。那段时间发生了一些事情，你可以问几个问题：未来 10 年、 20 年，宽带接入会更多还是更少？答案显然是会更多；未来电子商务会更多还是更少？答案也是会更多。如果你把四五个类似的问题放在一起，并且时间跨度足够长，你就能大致看到未来趋势的轮廓。所以我想问你，在接下来的几年里，你觉得有哪些趋势现在被大家低估，但实际上几乎是不可避免的呢？ 李飞飞： 你是想让我讲那些被低估的趋势吗？我的意思是，我不确定它们是不是被高估了，但有些事情确实已经被大家意识到了，比如对能源需求的重视、 AI 只会越来越多而不会减少的趋势，以及机器人在长期内一定会到来，这些都是被广泛认可的。 但真正被低估的，我认为首先是 spatial intelligence 。 之所以被低估，是因为大家现在几乎都只在讨论语言和 large language models ，而实际上对三维世界中由 pixels 构成的 world modeling 的重要性被明显忽视。正如你所说，这种能力支撑着从 storytelling 、 entertainment 、 immersive experiences 到 robotic simulation 等众多应用。 其次是 AI 在教育中的影响，这同样被低估了 ，因为 AI 会极大加速那些愿意学习的人的学习效率，从而对学校体系乃至整个人力资本结构产生深远影响，比如未来我们评估一个人是否合格，可能不再主要看他毕业于哪所学校、拿了什么学位，而这一切正在改变。 随着 AI 触手可及地进入许多人的生活，这一点其实被严重低估。 我认为 AI 对经济结构，包括劳动市场的影响，也同样被低估，其复杂性和细微差别更是未被充分认识。 目前关于 AI 的讨论往往在两个极端之间摇摆：要么把未来描绘成资源无限、人人幸福的乌托邦，要么夸大到 “ 所有工作都会消失 ” 。 然而，真正被忽视的是中间那种复杂而现实的过渡状态 —— 从 knowledge worker 到 blue collar ，再到 hospitality ，各类岗位正在经历的深刻变化，这种 “messy middle” 被政策制定者、学者乃至整个社会所低估。 主持人： 从工作的 角度来看，有一些细微差别值得注意。也许这也和我之前答应过要问你的问题有关 —— 那就是你会在孩子不同年龄时告诉他们什么，或者会给他们什么建议。假设他们现在正处于那个需要决定应该学习什么、应该关注哪些方向的年龄，你会如何考虑给出回答，即使只是一个初步的建议呢？ 李飞飞： 我认为学习的能力现在更为重要， 因为在过去可用的学习工具较少时，人们更容易按既定轨迹走 —— 上小学、初中、高中、大学，然后接受一些职业培训，这就是一种路径。伴随这条路径的是一系列结构化的凭证，比如学位等。但 AI 真正改变了这一点。比如在我的创业公司面试软件工程师时，坦白说，我个人对他们的学位现在看得没那么重。更重要的是，他们学到了什么？使用哪些工具？能多快用这些工具给自己 “ 升级 ” ？很多都是 AI 工具。对我来说，态度比学位更重要 —— 你如何看待和使用这些工具。 到 2025 年，在 World Labs 招聘时，我绝不会雇佣不接受 AI 协作软件工具的工程师。这并不是因为我认为 AI 工具完美，而是因为它显示了这个人跟上快速发展的工具包的能力、开放心态，并且最终结果是：如果你能使用这些工具，你就能学习得更好，能让自己能力倍增。因此，这确实是一种转变。回到你问的问题：我会告诉年轻人或孩子什么？ 我认为学习如何学习的能力 —— 学习的能力 —— 现在比以往任何时候都更重要。 主持人： 是啊，我觉得我们在讨论时会发现，对于有抱负的人来说，作为 “ 超级自学者 ” 变得越来越容易。我们已经在 YouTube 上看到这种趋势 —— 它现在有了不错的记录。你可以选择沉迷娱乐、逃避那些有助于自我成长和发展的事情，也可以利用它来提升自己。同样地， AI 也是如此。前瞻一下，甚至不用特别前瞻，你想想教师如何监督学生完成他们应做的作业？在很多层面上，这几乎变得不可能，虽然有些例外。学生可以选择逃避所有作业，也可以用 AI 来极大地提升自己的作业，但结果在一段时间内看起来可能非常相似。因此，学校教育将发生很大变化。这非常非常有趣。 李飞飞： 实际上，我觉得， Tim ，如果学校的评价体系设计成无论是 AI 生成的答案还是学生自己完成的答案都被视作相同，那这个评价体系本身就有问题。 主持人： 好啊，你能详细说说吗？这很有意思。 李飞飞： 比如说英语作文。这不是我亲身经历，而是我听到的一个故事，我非常认同，我来复述一下。作为一名高中一年级英语老师，有人告诉我他们孩子学校的故事。开学第一天，老师对全班说，我想向你们展示我会如何给 AI 打分。于是老师出了一个作文题，把 AI 写出的最佳答案给学生看，然后演示自己如何评判：哪些地方好，哪些地方不好，哪些不够理想，并给出一个 B 的评分。老师接着说，这是我的评分标准。如果你懒到只让 AI 写作，这就是你会得到的结果。但你可以使用 AI ，这完全没问题。但是如果你自己努力思考、学习，并在此基础上创作，你可以拿到 A 或 A+ 。在我看来，这才是正确的评价方式。重点不是把人和 AI 对立起来，也不是去监管是否使用 AI ，而是展示工具的标准和人类学习者应达到的标准。 主持人： 我会好好思考这个例子，试着想出更多类似的例子。这真的非常有趣。而且，天哪，我对这些模型提升速度之快感到震惊。但没错，这就像一个思维实验，我会仔细琢磨这个问题。我知道我们剩下的时间不多了。 FeiFei ，我想问你一个我经常问的问题：如果你能在一个巨大的广告牌上写一句话或者放一条信息，让数以百万、数十亿的人都看到，并且假设他们都能理解它 —— 可以是一幅图像，也可以是一个问题、一句名言、一个格言，几乎任何东西 —— 你会在那个广告牌上写什么？ 最终问题与尾声：寻找你的 “ 北极星 ” 李飞飞： 你的北极星是什么？ 主持人： 嗯，你的北极星是什么？这当然是一个极其重要的问题。回到你如何为自己定义或找到北极星这 一点上来 —— 你刚才提到过，从大胆的问题出发，进而形成一个 “ 北极星式 ” 的假设。那么，除了这一点之外，你还会鼓励人们用什么方式来思考、去寻找属于自己的北极星呢？ 李飞飞： 我相信，这正是让我们如此 “ 人性化 ” 、让我们感受到真正生命力的原因。作为一个物种，我们能够活得超越仅仅追求基本需求的层面，而去追逐梦想、使命、目标和激情。而每个人的北极星都是不同的，这完全没问题。不是每个人的北极星都必须是 AI ，但找到自己的北极星又回到了教育的核心。 我这里说的教育，并不是指课堂上的正式教育，而是教育的整个旅程 —— 很大一部分，就是学会认识自己，学会如何确立自己的北极星，并努力去追寻它。 主持人： 最后一个问题。你的父母有没有跟你解释过，为什么给你取名叫 Fei Fei ？ 李飞飞： 是的。因为我妈妈在生产的时候，我爸爸像往常一样迟到了医院。途中，他抓到了一只鸟，又放了它，但他自己被分散了注意力。我也说不清楚，总之那时他正骑着自行车去我妈妈的医院 —— 在北京 —— 这件事激发了他给我取名叫 Fei Fei 。 主持人： 很有意思。 李飞飞： 哦，对了，抱歉。对于不会说中文的人来说 —— 我忘了你会中文 —— 但对于不会中文的人来说， Fei 的意思是 “ 飞 ” 。 主持人： 我就讲一下，因为挺好笑的。我最初的中文名字是 “ 费廷成 ” ，因为我性格很直爽诚实，所以取了 “ 廷成 ” 。但我刚开始学中文时，发音不标准，人们以为我叫 “ 飞机场 ” ，也就是