美國(guó)斯坦福大學(xué)教授、美國(guó)國(guó)家工程院院士李飛飛（來(lái)源：斯坦福大學(xué)賬號(hào)）

北京時(shí)間5月10日凌晨舉行的Bloomberg Tech活動(dòng)上，著名華人計(jì)算機(jī)科學(xué)家、美國(guó)斯坦福大學(xué)教授李飛飛（Fei-Fei Li）與彭博社Emily Change進(jìn)行對(duì)話。

這場(chǎng)15分鐘對(duì)話中，李飛飛表示，所謂擔(dān)心人類被 AI 滅絕的風(fēng)險(xiǎn)被過(guò)度炒作，“這已經(jīng)被夸大了”，所謂“滅絕性的危機(jī)”有點(diǎn)太過(guò)了。不過(guò)，她依然認(rèn)為需要對(duì) AI 模型進(jìn)行限制，擔(dān)憂、評(píng)估和審查這些 AI 模型。

這是外界公布李飛飛創(chuàng)業(yè)之后的首次參加對(duì)話活動(dòng)。

李飛飛是 AI 領(lǐng)域的先驅(qū)性人物，也是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的華人女科學(xué)家，目前還是斯坦福大學(xué)首位紅杉講席教授、美國(guó)國(guó)家工程院院士、美國(guó)國(guó)家醫(yī)學(xué)院院士、美國(guó)文理科學(xué)院院士、ImageNet的首席科學(xué)家和首席研究員、斯坦福以人為本人工智能研究院院長(zhǎng)、AI4ALL聯(lián)合創(chuàng)始人。她的專業(yè)領(lǐng)域是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)。

李飛飛一直被稱為“AI 教母”——源自與圖靈三大“AI 教父”一樣的稱號(hào)。她通過(guò)開(kāi)發(fā)一種名為ImageNet的大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集在AI領(lǐng)域名聲大噪。該數(shù)據(jù)集幫助開(kāi)創(chuàng)了新一代能可靠識(shí)別物體的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，也是ChatGPT底層技術(shù)之一。

2016年11月，李飛飛加入谷歌，擔(dān)任谷歌云AI/ML首席科學(xué)家。2018年9月，返回斯坦福任教，現(xiàn)為谷歌云AI/ML顧問(wèn)。10月20日斯坦福大學(xué)以人為中心的AI計(jì)劃開(kāi)啟，李飛飛擔(dān)任聯(lián)合負(fù)責(zé)人。

此前報(bào)道稱，她創(chuàng)立了一家“空間智能”企業(yè)，并完成了種子輪融資。投資方包括硅谷風(fēng)險(xiǎn)投資公司 Andreessen Horowitz（a16z）、加拿大基金Radical Ventures等。但在對(duì)話中拒絕談?wù)摯耸隆?/p>

李飛飛強(qiáng)調(diào)，她看到越來(lái)越多的女性，和多樣化背景的人進(jìn)入科技和人工智能領(lǐng)域，多樣化背景人員將有可能成為杰出的思想家、創(chuàng)新者、技術(shù)人員和教育家，發(fā)明家，科學(xué)家。因此她完全接受“AI 教母”這個(gè)稱號(hào)。

以下是李飛飛對(duì)話全文：

歡迎李飛飛博士登臺(tái)，她是斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué) Sequoia 教授，人工智能中心聯(lián)合主任。

Emily Chang: 李博士被譽(yù)為人工智能的教母。你對(duì)這個(gè)稱號(hào)有何感想？這是我要提的第一個(gè)問(wèn)題。

李飛飛：Emily，我自己從未自稱為任何事情的教母，但當(dāng)我被授予這個(gè)頭銜時(shí)，我確實(shí)停下來(lái)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(gè)稱號(hào)。

Emily Chang: 百分之百。

Emily Chang: 你是我們這個(gè)時(shí)代最有影響力的計(jì)算機(jī)科學(xué)家之一。你撰寫了大量的學(xué)術(shù)論文。你是 ImageNet 的創(chuàng)造者，這個(gè)包含大量圖片及其描述的數(shù)據(jù)庫(kù)為現(xiàn)代 AI 奠定了基礎(chǔ)。你有想象過(guò)它的影響力會(huì)有多大嗎？

李飛飛：ImageNet 于 2007 年被設(shè)想出來(lái)，它可能是 AI 算法中大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。從科學(xué)的角度看，我堅(jiān)信大數(shù)據(jù)會(huì)從根本上改變我們進(jìn)行 AI 研究的方式，但我從未想到大數(shù)據(jù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和 GPU 的融合會(huì)催生出現(xiàn)代 AI，我也從未預(yù)想到從那時(shí)起的進(jìn)步速度。

Emily Chang: 你經(jīng)常和那些正在決定這項(xiàng)技術(shù)未來(lái)的人們?cè)谕环块g里，比如拜登總統(tǒng)，Sam Altman，Sundar Pichai，Satya Nadella。你在國(guó)會(huì)作證，你參與了各種工作小組。你對(duì)那些有權(quán)力的人，他們應(yīng)該如何使用這種權(quán)力，有什么主要的建議嗎？

李飛飛：Emily，很好的問(wèn)題。實(shí)際上，無(wú)論我是在 K-12 夏令營(yíng)，還是在斯坦福大學(xué)的 AI 導(dǎo)論課程中，我的信息都是一樣的，那就是要認(rèn)識(shí)到這項(xiàng)技術(shù)，它是什么，以及如何負(fù)責(zé)任和審慎地使用它。理解并接納它，因?yàn)樗且环N橫跨各個(gè)領(lǐng)域的技術(shù)，正在改變我們的文明，推動(dòng)商品流通，科學(xué)發(fā)現(xiàn)的快速進(jìn)展，尋找治療癌癥的方法，繪制生物多樣性地圖，和我們一起發(fā)現(xiàn)新材料。但同時(shí)，也要認(rèn)識(shí)到所有可能產(chǎn)生的后果，包括可能的非預(yù)期后果，以及如何負(fù)責(zé)任地開(kāi)發(fā)和部署它。我認(rèn)為，在現(xiàn)今的對(duì)話中，保持平衡，理性深思的聲音非常重要。無(wú)論是在白宮還是學(xué)校。

Emily Chang: 現(xiàn)在，我不知道你會(huì)否稱這為一場(chǎng)危機(jī)或一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，但 AI 模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)正在耗盡，然后有些公司開(kāi)始轉(zhuǎn)向使用 AI 生成的數(shù)據(jù)和合成數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練他們的模型。這個(gè)問(wèn)題有多嚴(yán)重？有哪些風(fēng)險(xiǎn)？下一步該怎么做？

李飛飛：首先，我認(rèn)為 AI 模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)正在耗盡是一種非常狹隘的觀點(diǎn)。我知道你在暗指那些消耗大量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的大語(yǔ)言模型，特別是那些來(lái)自網(wǎng)站、Reddit、維基百科等你能獲取的數(shù)據(jù)。即使在談?wù)撜Z(yǔ)言模型，我們也不應(yīng)局限于此。我認(rèn)為還有很多可以探索的。

我們看到，不同的數(shù)據(jù)可以用來(lái)構(gòu)建定制化的模型，無(wú)論是用于新聞業(yè)還是在諸如醫(yī)療保健等不同的行業(yè)領(lǐng)域。其實(shí)我們并沒(méi)有耗盡數(shù)據(jù)。實(shí)際上，還有很多有許多行業(yè)還未進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代。我們并未充分利用數(shù)據(jù)，不論是在醫(yī)療、環(huán)保還是教育等領(lǐng)域。因此，即使在語(yǔ)言模型這個(gè)領(lǐng)域，我不認(rèn)為我們的數(shù)據(jù)已經(jīng)用盡。

Emily Chang: 您認(rèn)為現(xiàn)在使用 AI 生成的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練模型是好事，還是這可能會(huì)讓我們逐漸遠(yuǎn)離原始數(shù)據(jù)，以一種可能危險(xiǎn)的方式進(jìn)行？

李飛飛：這是個(gè)需要更深入探討的問(wèn)題。這是個(gè)好問(wèn)題。AI 有很多生成數(shù)據(jù)的方法。比如在我的斯坦福實(shí)驗(yàn)室，我們做了很多機(jī)器人研究，對(duì)吧？機(jī)器人學(xué)習(xí)。在這里，模擬數(shù)據(jù)非常重要，因?yàn)槲覀兏緵](méi)有足夠的資源或機(jī)會(huì)去收集由人類產(chǎn)生的動(dòng)作等等。模擬真的非常重要。這會(huì)讓我們走向危險(xiǎn)的道路嗎？

我認(rèn)為，即使是使用人類生成的數(shù)據(jù)，也可能讓我們走向危險(xiǎn)的道路。同樣，如果我們對(duì)模擬數(shù)據(jù)的處理不負(fù)責(zé)任，或者沒(méi)有進(jìn)行深思熟慮，那么當(dāng)然可能會(huì)使我們走向危險(xiǎn)的道路。我的意思是，我甚至不需要特意指出。你知道有哪些是人類生成的不良數(shù)據(jù)，對(duì)嗎？就像整個(gè)暗網(wǎng)那樣。所以問(wèn)題不在于模擬本身，問(wèn)題在于數(shù)據(jù)。

Emily Chang: 你正在涉足熱門且競(jìng)爭(zhēng)激烈的 AI 創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域。你正在啟動(dòng)一些項(xiàng)目，能透露一些信息嗎？

李飛飛：不能。

Emily Chang: 好的。那就期待后續(xù)吧。我們就 AI 時(shí)代的信任度進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查。可以公布那項(xiàng)調(diào)查的結(jié)果嗎？問(wèn)題是，你對(duì)科技公司能否安全開(kāi)發(fā) AI 有多大的信任？我完全信任他們，0%。我持懷疑態(tài)度，所有人。一點(diǎn)也不信任。