杏彩体育登录2025年，跟着Claude 、ChatGPT、Gemini Pro等大模子才气的跃升，AI Agent成为科技周围最炙手可热的话题。这些Agent不再只是被动回应，而是呈现出惊人的主动性：它们能贯通丰富指令、剖析职分方针、一连追踪进度，乃至正在告竣职分时像人类帮手相似主动供应倡议。

采访中，李飞飞暗示:我本身也会用少少大型发言模子去贯通某个观点、读一篇论文，或者提出少少我不太懂的题目。举动斯坦福以人工本的人为智能研商院的开创者，她对AI Agent的贯通愈加求实，最让我兴奋的是看到别人，加倍是孩子们，也正在用它来进修和抬高本身。我以为，靠天然发言来分享学问，或者让人们通过天然发言去寻找、构想、进修，是一个出格壮大的格式。但她同时指引：不管AI何等壮大，都要确保人们保存本身的自决性（agency）。正在她看来，AI Agent的底子定位该当是器械而非主导者，是赋能者而非取代者。这种见解正在当下显得尤为主要：咱们既要拥抱AI带来的更动，又要维持苏醒的认知。

那么，正在2025年这个被称为AI Agent元年的期间，咱们真相须要什么样的AI Agent？又该怎么掌握时机？正在此次深度对话中，这位筹划机视觉周围的前驱者给出了她的谜底。

李飞飞：要说知道完全的谁人“要害期间”实在不太容易，但约莫是正在 2006 年前后。当时我出格参加地正在做研商，应用机械进修算法来试验贯通物体和图像。无论我如何做、如何看，都无法逃避一个数学观点：那即是机械进修中的“过拟合”（overfitting）。所谓过拟合，即是模子的丰富度和模子所用数据之间不可婚。加倍当数据——不但仅是数据量，还少见据的丰富度——并不行有用驱动模子的期间，这个题目就会出格卓绝。

当然，并不是全数模子都生而平等。咱们现正在理解所谓“NE 汇集模子”（注：此处原文中显露“NE Network models”，也许指的是神经汇集模子）拥有更高的容量和表征才气。但撇开这些术语不道，数据和模子之间必定是存正在彼此功用的。然而我当时呈现，多人只闭怀模子，却不闭怀数据，或者说只闭怀模子却以过失的格式对于数据。这恰是当时我出现灵感的源由——我认为咱们不但要闭怀模子，或者说不行只用一种格式闭怀模子，而是要闭怀数据，让数据来驱动模子。那时我恰巧到了早期职业生活的下一阶段，去普林斯顿大学任教。我正在那里接触到了一个叫做“WordNet” 的项目。WordNet 与筹划机视觉自己没有直接干系，但它是一种很好的格式来结构全国上的各样观点，并且我也很可爱“WordNet”这个名字。然后，一件事务饱吹着另一件事的成长，ImageNet 就云云降生了。它实在源自我对“大范畴数据以及对视觉全国多样化表征”的剧烈决心。

主办人：你正在 AI 职业生活的中段，创修了这个了不得的 ImageNet。现正在你们又有一个 World Labs（全国实行室），我思把这条线从 ImageNet 连续延迟到 World Labs。能不行和咱们道道 World Labs 的思法是什么？你正正在构修什么，这对咱们贯通 AI 的异日以及对 World Labs 自己，都拥有若何的要害旨趣呢？

李飞飞：确实云云。我整体人的研商生活——加倍是正在 ImageNet 之后——连续正在出格静心地推敲一个题目：什么是“智能”？咱们怎么正在机械中告终智能？归根结底，对我来说，它可能剖析为两个出格简陋的方面：假设咱们瞻仰人类智能，一方面，咱们会“言语”。咱们应用发言来疏通，来结构咱们的学问，来互换音讯。不过，智能又有另一个“半边”，对咱们来说同样深远，那即是咱们会“任务”。咱们会去做各样事务，好比做早餐煎蛋饼，或者去郊游；又或者跟诤友们一同游戏，享用互相的奉陪。这些手脚远远超越了咱们说出的任何发言。好比咱们可能惬意地坐正在对方眼前，手里拿着啤酒罐，这些都属于“智能”的一个别。

这一个别智能，实质上是创办正在咱们对三维全国的贯通之上——咱们可以感知这个三维全国，并把它转化为一套贯通、推理以及预测的进程，从而让咱们可以活着界里运动。正在我看来，这种才气就叫做“空间智能”（spatial intelligence）。它是拥有实体躯体的灵巧生物（好比人类）所固有的、最底子的本能——去向理三维空间的才气。ImageNet 之是以会显露，是由于我思要给二维图像中的像素贴上标签，而对待人类而言，二维图像是三维全国的投影。是以，从某种水平来说，ImageNet 是咱们去贯通所处的完美可视全国的“起步阶段”。这个起步阶段出格要害，由于无论对人、动物仍是机械来说，贯通并给这些图像和物体打标签，都是很主要的第一步。

不过现正在，天啊，一经过去 15 年乃至 14 年了吧？我认为咱们一经预备好去做一个更宏壮的方针了，简直可能说是一个“全垒打”式的方针：去解锁智能的另一半——也即是“空间智能”这个题目。让空间智能云云用意思的一点正在于，它实质上有两个层面：一个是物理的三维全国，另一个则是数字化的三维全国。而咱们过去连续都无法“生存”正在这两者之间。

主办人：不过现正在来看，空间智能可能成为一种联合的本事，既能贯通与感知“以三维为根本的物理全国”，也能贯通“数字化的三维全国”。我正在推敲空间智能的远景时，假设回到 1880 年，那期间有马车、土壤途——你会认为那真是个截然有异的全国。可假设只回到 1980 年，人们固然开的车不相似，但住房仍是同样的屋子，人们仍旧正在开车，总体来说物理全国的“运作机造”并没有爆发翻天覆地的变动。你认为咱们所说的这“另一半的智能”会不会正在异日几十年真正带来像过去几年数字全国所经验的那种“大改变”，并进而更动实际全国？

李飞飞：我认为会。并且我以为实际与数字之间的范围将首先变得朦胧。举个例子，我会联思本身正在高速公途上开车，假设车胎爆了，我固然是个本事从业者杏彩体育官网，但我仍是会认为这会是个棘手的题目。可假若我能戴上一副眼镜，或者仅仅用手机对着我的车、对着谁人爆胎，通过某个操纵来协帮我退换轮胎，无论是通过视觉指引、仍是对话格式，或者二者团结——我认为这即是一个最普通只是的生存场景，却可能打破物理三维全国和数字三维全国的界限。我脑中浮现出云云的科技图景：它能帮帮人们做任何事，从最简陋的换轮胎，到最丰富的心脏手术。这种联思真的让我兴奋不已。

主办人：你还说过，你常常用 LLM（大型发言模子）来进修各样东西。我认为这是个很唆使人的例子——我家孩子老是认为本身数学不错，就不思再学了，我就可能跟他们说：“看，F.F. 李飞飞都正在用大型发言模子来进修，你们是不是还可能再发愤一点？”只是，说到大型“全国”模子（Large World Models）和大型发言模子（LLMs），当你向别人注脚它们的区别时杏彩体育官网，你会如何讲？你认为它们异日会怎么成长？

李飞飞：从底子上说，就像我之条件到的，一种是“言语的智能”，另一种是“看”和“做”的智能。它们正在模态上有出格底子的区别。大型发言模子所收拾的根基单元是词汇——不管是字母也好，单词也好。而正在咱们所说的“全国模子”（World Models）中，根基单元则是像素（pixels）或者体素（voxels）。两者简直可能说是分歧的“发言”：发言模子对应的是“人类发言”，而三维全国对应的是“大天然的发言”。咱们的方针是让 AI 算法能让人去和“像素全国”举办交互，不管这个像素全国是虚拟的仍是物理的。

主办人：你刚刚的答复让我思起你援用过的一句名言：社会生物学家爱德华·威尔森（Edward O. Wilson）曾说，“咱们具有旧石器期间的心情、中世纪的轨造以及神相似的科技，这实正在是紧张至极。” 那正在云云一个具有天然发言思想、又须要训诲大家的情状下，你认为要若何“反转”这个说法？或者说，正在 AI 期间，人类有哪些时机？

李飞飞：我如故笃信威尔森的那句话，也正由于云云，你、我以及诤友们才一同开创了“以人工本的人为智能研商院（HAI）”。假设要说“反转”那句话，我也许会这么讲：“人类可以造造近似‘神相似’的本事，从而订正咱们所处的‘中世纪’式轨造，并超越、或辅导咱们那‘旧石器期间’的心情，让它们造成造造力、临蓐力仁慈意。”

主办人：那你认为咱们该当如何“构修”这种本事，来帮帮人类告终这些美妙的方针？要点是放正在“怜悯心”上吗？仍是说愈加重视人自己与本事之间的共生干系？假设思让科技和 AI 帮帮咱们成为更好的人，你认为下一步最该做的是什么？

李飞飞：我理解你主修过玄学与本事之类的专业（笑），能看出来你对此很感兴会。我也允诺你的见解。提到那句话，咱们往往把“旧石器期间”看作负面的东西，但实在它并不是一个贬义词，而是个中性的观点。人类的心情、咱们对本身地步的认知，都深深地植根于咱们的进化和 DNA 中，这是不会简单更动的。咱们的全国也正由于云云而既标致又繁芜。是以，当咱们正在研商本事，以及本事和人类异日的干系时，就要去敬佩这些最底子、真正正在“旧石器期间”就扎下来的东西。有几件事是本事成长必需敬佩的，敬佩得越好，对咱们就越有益。

我认为 AI 正在民多层面上的疏通题目之一，即是多人常常正在语句里把“AI”当成主语，近似它取代了人的自决权。好比说，“AI 会治愈癌症”，我有时也不幼心这么说过。可真相是，人类会“应用 AI”去治愈癌症，而不是“AI 本身”去治愈癌症；“AI 会攻陷核聚变”，实在是人类科学家和工程师“应用 AI 器械”去攻陷。更紧张的说法是“AI 会抢走你的办事”之类的。我认为咱们该当看到，这项本事实在有更多机遇去造造新的岗亭、带来更多的也许性，赋能人类的自决性。这是我出格崇拜的一个根基准则。

每局部都生气本身强健、有造诣感，并正在社会中受到敬佩。不管咱们若何研发和应用 AI，都不行轻忽这一点。轻忽它是紧张的，也会事与愿违。我认为光是这两条准则，就足以正在本事开辟的进程中起到指引功用。我之是以会云云辩论，背后的深层决心是：任何本事、任何革新的旨趣，最终都该当是“造福人类”。这也是人类文雅的走向：咱们发现每一种器械，最初都是思把它往好的偏向用。但这就像一把双刃剑，总会有人滥用它，是以咱们也不得不愈加发愤地去让它变得更好，愈加“以人工本”。这也是咱们正在斯坦福一同开创“以人工本的人为智能研商院”（HAI）的底子源由。咱们把 AI 视为一种极其壮大的器械——它是一种“文雅性”器械，是以越早就把一个“以人工本并供职于人类福祉”的框架搭修起来，就越能让咱们正在异日走得更稳。

对待“以人工本的 AI”这一理念，我以为最要害的个别之一，即是“赋能人类”。我生气每一家企业、每一个开辟者都能用命这个理念。

主办人：你正在人为智能周围做了这么多年，承担过各样脚色。我感受良多人现正在才首先迟缓通晓 AI。你对当下 AI 革新的近况如何看？征求咱们现正在所处的位子、开辟者所面对的离间等。你认为要思管理这些题目、再上一个台阶，咱们当下该做些什么？

李飞飞：这是一个非同凡响的期间。我认为这真的是一个强大“拐点”，由于 AI 的操纵现正在可能落到大凡人和大凡企业的实质应用当中。咱们这些早期的 AI 前驱，曾正在任业生活初期所等待的良多愿景，方今一经造成实际或即将成为实际。好比，民多往往说起“图灵测试”，而方今这简直一经是一个被攻陷的困难了。固然图灵测试并不是权衡智能的终极圭表，但它已经被视为一道极难的门槛，方今也可能说是被打破了。主动驾驶也是相似，固然还没做到百分之百完整，但和 2006 年比拟一经得到了壮大转机。是以，我认为跟着这些壮大的模子被真正用于临蓐境况，供应给大凡人和企业应用，咱们现正在正处正在一个令人旺盛的 AI 改善期间。只是我也出格知道，咱们身处硅谷这个“泡泡”之中吧。

主办人：我认为，环球大个别人实在都还正在发愤跟上 AI 的成长程序。咱们当然能看到异日，也理解异日会走向何方。是以我笃信良多 Possible 的听多也会对你所说的那些思法出现共识：AI 也许极大地擢升人类才气，也也许带来壮大的主动影响，但咱们确实须要忧郁那些负面后果，并生气能正在确切的轨道上辅导 AI。那从开辟的角度看，你认为咱们须要如何做才略确保 AI 走向主动的偏向？假设你以为当局或者跨行业的合营是须要的，也请道道这方面的思法。

第一点，我认为咱们该当用“科学”而不是“科幻”来指挥悉数。过去对 AI 的散布和舆论有良多夸诞，好比“AI 会导致人类枯萎”或者“AI 会带来全国安笑”——两种说法都更像科幻而非科学。是以，道到 AI 计谋或管辖时，咱们须要基于数据、基于科学真相和科学办法，这一点出格主要。

第二点，我真的笃信，就像其他良多本事和器械相似，咱们须要给 AI 的操纵场景加上“束缚门径”，即正在真正对人类出现影响的地方去管控，而不是去阻断其上游研发。思思汽车刚显露的期间，实在并不如何安详——最首先乃至没有安详带，没有车门，也没有限速等等。自后咱们确实付出了少少价钱，征求职员伤亡，但随后人们并没有央浼福特或通用“闭停工场”，而是通过立法和囚系，央浼装备安详带、协议速率局限等。本日的 AI 也相似：它是一种极具赋能潜力的本事，但它会带来某些危险，是以咱们该当闭怀它正在实质操纵中的囚系，好比当 AI 被用于医疗时，咱们怎么更新 FDA（美国食物药品监视执掌局）的相应原则；当 AI 被用于金融时，若何创立囚系护栏来确保安详。是以，操纵层面的囚系才是管辖重心所正在。

第三点（但并非不主要）是要理解到：要让 AI 的异日变得主动，须要有一个“主动的生态体例”。这个生态体例既须要私营部分，也须要大多部分。

私营部分既征求大型公司，也征求草创企业，它们都出格主要。大多部分则闭乎“大多产物”（public goods）的临蓐。我以为大多产物可能分两类：

基于好奇心的革新和新学问，好比说用 AI 做聚变研商、用 AI 治病、用 AI 赋能西宾等等。良多云云的思法和研商往来往自大多部分——就像 ImageNet 当年即是源自大多部分声援的研商。

人才（people）。咱们须要让更多年青人、更多民多通晓这项本事，而大多部分正在从 K12（根本训诲）到上等训诲的周围，负担着紧要的社会训诲义务。是以这些即是我出格珍视的几个 AI 管辖与计谋方面的重点。

主办人：你刚刚说的这些，我也思添加一点“AI for all”（让全数人都能接触并应用 AI）的话题。由于你连续都正在饱吹这件事，不生气 AI 只属于那些顶尖老师、从加州理工拿到物理学博士又正在斯坦福任教的精英，而是让全数人都有机遇接触它。能跟咱们道道 “AI for all” 这个项方针工作和功劳吗？

李飞飞：AI For All 是一个非营利结构，我与以前的学生和同事配合开创的。它的工作即是给来自分歧后台的 K12 学生供应机遇，让他们通过大学暑期项目或练习项目接触 AI。云云做的思法即是为了告终“大多产物”中的训诲个别。咱们都理解，AI 会更动全国，但“谁来更动 AI”？咱们生气让更多多元化的人群参与到 AI 的开辟和应用当中，把这项本事操纵到各样美妙的用处上。

正在这个项目里，咱们紧要面向女性、墟落地域或都会贫窭社区的学生，以及那些正在史籍上被低估或代表性亏损的族群。让他们来加入这些暑期课程后，也确实看到良多年青人用 AI 去订正救护车调换算法，或者用 AI 去检测墟落地域的水质题目。固然咱们的发愤目前还对照幼，但我生气它能不停成长。我真的以为，让更多、多元化的群体出席到 AI 里，是一项出格主要的方针。

主办人：你正在医疗周围也做了良多办事，多人该当也审慎到 AI 正在改进人类强健和生存方面大有潜力。能道道你正在医疗周围的研商，以及你对 AI 正在医疗保健（health care）异日成长的盼望吗？

李飞飞：是的，我正在我的书里也写到过，我对 AI 正在医疗周围的操纵充满热忱。源由有良多，此中最中央的是：医疗自己即是“以人工本”（human-centered）的中央周围。整体医疗行业出格宽阔，涵盖从药物研发或体表诊断（bioscience & diagnostics）到临床诊断与调整、到医疗供职（healthcare delivery）和大多卫生。这一强大的系统中，AI 正在每一个枢纽都有也许阐述壮大功用。

我自己出格闭怀的一个周围是“医疗供职”，也即是人与人之间的实质照护场景。好比说，正在美国，咱们的护士数目远远无法餍足病患需求，并且护士的办事负荷出格大，流失率也很高。又有少少惊人的统计数据，好比有的护士正在一个班次里均匀要走四英里的途，只是用来取药或拿修设；或者一个班次里要收拾 150 到 180 项职分。同时呢，病院里也显露了良多安详题目，好比患者由于缺乏足够垂问而从病床上跌落；对待急急的败血症（sepsis）病患怎么举办分诊也是个困难。再加上生齿老龄化题目，好比有些白叟正在家中独居，存正在颠仆危险或晚年痴呆的恶化……是以，正在过去十多年里，我连续全力于研商怎么应用“智能摄像头”（smart cameras）——一种非侵入式、非接触式的摄像头——来帮帮照顾职员更好地闭怀病人的景遇。比如，监测病人是否会从病床上摔下来；假设是正在家，可能监测他们的手脚、心绪或养分摄入；正在手术室里，可能监测手术东西的应用情状，让护士无须不停土地点东西，避免把物品遗留正在病人体内。咱们称这类本事为“嵌入式智能”（ambient intelligence），方针是帮帮医师和医护职员愈加整个地垂问患者，进而擢升集体照顾质料。

主办人：现正在多人也常常提到“AGI”（通用人为智能），但我记得你已经说过：实在你都不确定“AGI”究竟指的是什么，由于分歧人给它的界说都不相似，像是各自的“罗夏尝试”（Rorschach Test）。能不行道道你对“AGI”这场辩论的观念？或者说，咱们该怎么更理性地对于它，而不是要么认为“它太棒了”要么认为“它太恐惧”，似乎要毁掉全数办事或营救整体人类？

李飞飞：这确实既兴趣又令我悲哀。我真心不睬解“AGI”究竟意味着什么，由于我认为这个词最初是来自贸易周围，差不多十年前 AI 逐步成熟后，贸易界就首先更频仍地辩论它。实在，它最初的有意也许是为了夸大异日的 AI 须要“通用化才气”，而不是出格微幼的职分。好比说，现正在的主动驾驶汽车一经比过去那些只可识别“树木”的简单视觉模子要“通用”得多。微幼的 AI 只可告竣一个出格特定的职分，而更“通用”的 AI 能应对多种职分，这简直是个实实正在正在的区别。

我连续认为疑惑的一点是，假设回来 AI 的根源，约翰·麦卡锡（John McCarthy）和马文·明斯基（Marvin Minsky）这些早期涤讪者正在 1956 年那场知名的夏令研讨会上，所肚量的梦思连续都是“让机械能推敲，能帮帮人类计划，乃至能做到少少人类做不到的事”。他们素来没有说“咱们只思做一个只可识别树木的窄周围 AI”。从一开。