李飞飞对话英伟达首席科学家：人类不仅是AI的创造者，也是如何使用的决策者

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9月前

在最近的英伟达GTC炉边谈话中，华裔人工智能学者李飞飞讲述了她对于人类在AI时代的角色定义的思考。

导读：

在AI时代，我们不要被那些时髦的术语吓到。只要把AI当成一个工具，人类不仅是工具的创造者，我们也是如何使用工具的决策者。去拥抱它，去做那个决策者，做那个让它被正确使用，变得更好的人。

郝博阳 | 撰文

腾讯科技 | 来源

最近，人工智能学者李飞飞做客英伟达GTC炉边谈话，与英伟达首席科学家Bill Dally围绕AI的发展、人类在AI时代的角色定义、李飞飞的新书等话题展开了令人触动的对话。

在这次对谈中，李飞飞讲了个故事。当她完成自己书《我看见的世界》初版时，她的好朋友，哲学家、斯坦福以人为本AI研究院联合主任约翰·埃奇门迪看了初稿后建议她去重写。他说很多人都在写关于AI的书，但李飞飞有一段独特的历程。能代表了很多觉得自己在AI领域没有发言权或找不到认同感的人。这些人包括移民、年轻女性、各行各业的人，他们不一定是典型的硅谷AI人士。如果李飞飞能给他们一个声音，这将更有力量。

李飞飞，她的一面是斯坦福大学教授，美国工程学院院士，AI视觉领域的顶尖专家，被业内称为AI教母。她的另一面是出生在北京，长于四川，直到12岁才随双亲前往美国，还因生活拮据不得不去餐馆打工。这就是艾奇门迪提到的李飞飞的“独特的经历”。

在整场对谈，李飞飞都用一种很不同的思考AI的视角，来给这个AI时代失语的普通人一个声音。那是一种更有人文情怀的，更具社会责任的视角。

在访谈中，李飞飞关于AI的技术发展路径和未来应用这些具体的行业问题的直接回答，只占了全部讨论的不到1/4。这并非英伟达的首席科学家Bill Dally没问这些问题。他问道，Sora的发展会如何影响影视行业，李飞飞的回答是，宫崎骏动画的无可替代，以此证明“只有人能利用AI创作那些能触动他人、启发他人或服务他人的内容，而AI做不到”。他问到AI科学未来的影响，李飞飞的回答是人工智能在医疗领域的应用可能是最深远的，理由是那些在这个领域工作的女性和有色人种可以借由AI摆脱艰苦的，被忽视的照护工作；老年人可以通过技术获得更有尊严的暮年。这些回答看似中规中矩，但如果看过其新作《我看见的世界》，李飞飞的回答并不令人意外——她照护母亲多年的经历，与医学方面的合作者在医院的深入调研等，都影响着她对于AI如何发挥作用的思考。

哪怕是在那些关于技术路径的问题中，她的回答也朝向着人的细腻和独特。像辛顿，杨立昆一样，李飞飞不相信单纯依靠缩放定律就能高效的解决一切问题，她认为我们需要一个结构化的模型去引导AI。但与其他人都不同，她最终理想的模型是感知的，超越语言互动的模型，只有能掌握人类在5.4亿年的时间里形成的那些细微的，比文字更人性的感知，AI才算有了基础模型。

在其他的时间里，她都在聊公共部门在AI发展中面对的困境，聊AI的监管模式。这些看似离人们非常远的话题。但她还是站在每个人的角度思考着。公共部门意味着公共利益，意味着与每个人相关。只有公共部门得到足够的支持，才能推动科学发现创新、为公众提供客观解释、培养负责任的人才，让AI的繁荣落在每一个人头上。

在她那里，所有AI的发展都是关于人，具体的人的。

在整场对谈的最后一分钟半，Bill Dally的问题已经问完。他请李飞飞讲讲她想传递给所有人的话。

李飞飞先讲了自己的故事，一个住在美国乡镇里爱跳舞的女孩的故事——她不是计算机科学家，不是理科毕业的，甚至家里连电脑都没有，但她还是和AI产生了如此多的联系，在AI的发展中扮演了一个角色。

所以我们不要被那些时髦的术语吓到，不要迷茫于AI时代自己的角色。只要把AI当成一个工具，人类不仅是工具的创造者，我们也是如何使用工具的决策者。去拥抱它，去做那个决策者，做那个让它被正确使用，变得更好的人。我们在AI时代的未来一定会像马丁路德想的那样，让人类文明的弧线朝着正义、希望、仁爱的方向发展。

这就是我们每个人，每个普通人，而非硅谷精英应该在这个AI时代里的角色。

这也是这位“AI教母”对每个人的恳求：在AI发展中有一个角色。

以下为GTC炉边访谈的全文：

我不是盲目乐观，

但我相信AI会带来好的未来

Bill Dally：欢迎大家，感谢来到GTC。我相信大家和我一样，都对李飞飞教授要说的话充满期待。让我们开始吧。你是斯坦福以人为本AI研究院（HAI Stanford）的联合创始人。到目前为止，你认为AI对人类影响最大的领域是什么?你认为未来AI将在哪些领域产生最大影响?

李飞飞：这是一个非常宏大的问题。首先，非常荣幸受邀来到GTC。AI目前对人类的影响是什么？我认为AI可能是21世纪最深刻的技术，它正在改变我们的生活、工作和未来。AI是一种智能技术。老实说，在这之前，人类的技术发明大多停留在不涉及智能的层面，无论是发明工具让我们走得更快、飞得更高，还是发明工具让我们能看到人眼看不到的东西，这些都还是机械性的。但AI的发明，如理解语言、翻译语言、做决策、发现模式等，这些都是人类的基本能力，而现在都受到了这项深刻技术的挑战。所以在我看来，AI的影响是对人类的本质、能力和定义的深刻影响。

Bill Dally：但你认为在人类的某些特定领域，如医疗、教育或交通等，AI会产生比其他领域更大的影响吗?

李飞飞：我认为AI的应用非常广泛。在我担任谷歌云首席科学家时，我就看到商业分析是AI的一大应用领域。我完全同意你的看法。医疗、交通、教育、软件工程等领域，AI的影响将是无边无际的。

Bill Dally：一些业界名人如埃隆·马斯克和山姆·奥特曼认为AI可能对人类构成生存威胁。你怎么看？AI可能带来的最大风险是什么？是换脸技术还是失业？AI的不利影响有哪些？

李飞飞：我认为这是一个合理的问题。作为大学里的人，尤其是在大学校园工作，我们应该被允许提出各种问题，包括AI是否对人类构成生存威胁。从智力角度来说，这是一个重要的关于未来的问题。作为一个物种，人类应该认识到，我们发明的一切，不仅是AI，还包括我们正在改变地球的方式，改变我们与环境的关系的方式，都需要我们审慎对待。但就AI而言，我更关注更直接和紧迫的灾难性风险。你提到的一些风险是深层次的社会问题。例如，AI可能因为错误信息而影响民主，可能取代工作或改变劳动力市场格局，可能影响我们与数据的关系、隐私和公平性。如果我们不能很好地管理这项技术的应用，所有这些都可能带来灾难性的社会风险。

Bill Dally：你最近写了一本关于AI的科学回忆录，我这里有一本。大家现在应该都从亚马逊上订购这本书。你能告诉我们一些关于这本书的情况吗？你为什么要写这本书？

李飞飞：这本书是一本科学回忆录。就像你说的，我把“科学”这个词放在第一位。这本书有一个双螺旋结构，通过我作为一名计算机视觉科学家的视角讲述了AI的发展历程。我看到，智能在自然界的进化始于对世界的感知。在过去十几年里,AI的进化,特别是深度学习的历史，与计算机视觉这个领域的进化紧密交织在一起。所以这是AI在过去十年左右的发展历程，也与一个年轻科学家的个人成长历程交织在一起。

我之所以觉得有必要写这本书，是因为当我被要求写一本关于AI的科普书时，我确实花了一年时间在COVID大流行期间写了一本只关于AI的书。但我们的好朋友,哲学家、斯坦福以人为本AI研究院联合主任约翰·埃奇门迪看了我的初稿，基本上说我应该重写。我当时非常沮丧。他说，看，很多人都在写关于AI的书，但你有一段独特的历程。你代表了很多觉得自己在AI领域没有发言权或找不到认同感的人。这些人包括移民、年轻女性、各行各业的人，他们不一定是典型的硅谷AI人士。如果你能给他们一个声音，这将更有力量。因此，我把这本书的结构改成了双螺旋结构。

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Bill Dally：非常有趣。AI的发展历程与你作为一名科学家的成长历程交织在一起。假设AI在十年后变得成熟的话，如果你要为这本书写一个续集，你认为它会是什么样的？

李飞飞：首先，我不认为我想写续集。（但如果这么做的话）这肯定是一项充满爱的工作。如果我要为这本书写续集，我想写一个人类胜利的故事。我要讲述我们如何利用这项技术让生活和工作变得更好。我这么说并不是出于盲目的乐观，因为我知道世界非常复杂。对年轻人来说,这个世界有时甚至感觉有点反乌托邦。但如果你看人类文明的发展历程，它是很长的。正如马丁·路德·金所说，如果我们能以正确的方式使用技术，人类文明的弧线是朝着正义、希望、仁爱的方向发展的。

就像在这次GTC大会上，我们只是看到了（技术改变生活的）冰山一角。我们看到了如何利用这项技术改变医疗，从药物发现到个性化治疗再到医疗服务。我们才刚刚开始思考教育如何从根本上被改变，因为突然之间我们有了一个教学助手，可以进行深度个性化学习和教学。我们看到，科学发现可以在强大的机器和认知助手的帮助下加速，这些助手可以真正加速人类已经进行了数百年的科学发现过程。所有这些都给了我们希望之光，希望我们在五到十年内能利用AI寻找气候解决方案，普及医疗服务，照顾好地球和我们自己。

如果我要写续集，我想写的就是这些。

Bill Dally：我希望这就是我们要写的未来。这是一个非常乐观和积极的世界观。

李飞飞：我之所以乐观，是因为我们正在一起努力。我不是坐在这里空谈，而是真的相信，如果我们相信，我们就去做。

Bill Dally：没错。所以我们一起努力创造我们想要的未来。

李飞飞：是的。

公共部门没有GPU，

基础创新就不会再发生

Bill Dally：你一直呼吁为学术界提供资源，以推进AI研究。但迄今为止，真正掌握训练模型所需GPU和数据的，还是那些资金雄厚的大公司。你认为未来这种情况会如何发展？国家AI研究资源(NAIRR)能否实现并民主化AI，让学术界和小公司也能接触到？还是人才将继续从学术界流向大公司？

李飞飞：首先，我认为我们俩现在都在白宫的各种顾问职位。你是总统科技顾问委员会(PCAST)的成员，我是拜登总统NAIRR特别工作组的成员。对于那些不知道NAIRR是什么的人，NAIRR是国家人工智能研究资源试点项目。

几年前，斯坦福HAI倡导联邦政府考虑增加对公共部门AI的资源投入，尤其是计算资源和数据资源。这转化为一项目前仍在国会讨论的法案，名为“创建AI法案”（CREATE AI BILL）。如果这项法案获得通过和拨款，它将创建联邦基金，用以建立一个国家AI云以及供公共部门使用的数据存储库。

斯坦福HAI一直在引领这场运动。我之所以在华盛顿特区花这么多时间，是因为我相信公共部门AI和私营部门AI同样重要。但就像Bill说的，现在的平衡是如此失衡。这个国家现在没有一所大学能训练出一个GPT聊天模型。我们没有成千上万的GPU，更不用说A100、H100或B200了。

有些人可能会问，这有什么问题？反正我们有伟大的公司，伟大的大型科技公司在创造伟大的技术。我认为这是事实。私营部门在蓬勃发展。但我想让大家认识到，公共部门创造公共利益。什么是公共利益？公共利益有几个维度，对我们当下和未来都很重要。

首先，公共利益包括好奇心驱动和知识驱动的发现与创新。这太重要了。你们现在所知道的关于AI的一切，最初都始于学术界那些无人知晓的好奇心驱动的研究课题。从感知机到反向传播算法再到ImageNet，这些都来自公共部门。这种天马行空式的、好奇心驱动的研究至关重要。它是一种公共利益，对我们社会的持续创新很重要。

公共利益的第二部分是作为公众值得信赖的合作伙伴去解释、教育和评估技术。私营部门有自己的目标。那谁来作为值得信赖的合作伙伴，让我们了解这项技术有多安全？透明度指数是多少？数据是否有偏差？我们如何以公平、值得信赖的方式使用这个推论？这些都是公共部门正在做而且可以帮助公众的重要话题。

最后但同样重要的是，公共利益的一种形式是最重要的，那就是人才。这是为了明天的人才。我们肩负很大的责任，去教育出不仅能发展未来科技的劳动力，而且是能对世界负责任的劳动力。这些劳动力不仅要学习如何编写AI代码，还要学习AI的道德框架，AI的社会影响。所以这些都是公共利益，支持公共部门AI很重要。

Bill Dally：在人才这个话题下继续，如果我们要发展公共部门AI，就意味着我们需要把AI专家吸引到公共部门。鉴于目前AI人才市场的情况，那里正在上演激烈的竞价战，开出的薪酬是联邦政府工资等级所能支付的好几倍。所以你设想如何吸引真正优秀的AI人才进入公共部门？

李飞飞：这是一个很好的问题，Bill。我记得十年前你还是系主任，想把人才吸引到学术界。

首先，在这个国家，进入私营部门的学生总是会更多，所以我们不是要实现50/50的平衡。但对于那些一心想留在公共部门或去学术界的人来说，我真的希望给他们提供资源非常重要。他们不是在寻求英伟达级别的薪酬，他们想要获得的是计算资源。就我个人而言，我和我的学生们希望有这样的计算资源，这样我们就可以与斯坦福医院合作，从事可能需要几百个GPU的项目。他们想要一个不会不断流失人才的社区。他们的同学、同事以及公共部门与私营部门的合作伙伴关系，在为他们提供资源方面可以发挥很大作用。

但我也想呼吁公共部门本身的创新。我们的公共部门，我们的机构，这个国家已经有几百年的历史了，那里的结构需要创新。这是为了应对当今快速变化的行业格局和人才格局。所以我们自己应该做一些工作，但我希望双方都能努力，让情况变得更好。

Bill Dally：在公私合作的标题下，你对NAIRR试点项目有何看法?正如你所知，我们非常勤奋的国会公共代表正在推动法案，以授权和拨款NAIRR。与此同时，一个试点项目已经启动，主要是捐赠资源，英伟达提供了3000万美元，微软提供了相当数量的GPU。这会产生影响吗？你认为这将如何运作？

李飞飞：很好的问题。对于那些不知道的人，NAIRR试点项目，就像Bill说的，是总统去年11月AI行政命令拨款的一小部分计算资源。所以这是行政命令的一部分。我积极地看到私营公司走到一起,试图支持这项工作。作为一名学者，我太忙于支持NAIRR，错过了申请这些算力的截止日期。所以这一轮我不会受益，但我确实看到全国各地申请这个项目的同事有可能受益。

但我也直言不讳地说，这个项目太小了，我不知道这算不算是杯水车薪。我不是想否定它，这是一个很好的第一步，但我希望没有人对此感到满足。我希望白宫、国会、行业领袖们都不要满足于此，因为它实在是太小了。考虑到当前大模型的规模、数的规模以及公共部门可以用这些计算资源做的事情的潜力，这真的只是沧海一粟。我们还有很多工作要做。

AI就像电力，

给它设置单独监管机构没意义

Bill Dally：你一直在把公共部门和私立大学混为一谈。如果把它们分开，问一下你认为政府实际上会如何使用AI？它会更好地为人民服务吗？它会简化各种政府服务的途径吗？真正的公共部门应用有哪些？

李飞飞：顺便说一下，即使是私立大学也是非营利组织，所以我说的公共部门更多的是非营利组织。但你提出了一个很好的问题，关于政府使用AI这件事，因为就AI而言，政府既是服务提供者，也是监管者。我认为政府扮演着这两个角色。在斯坦福HAI，我们有顶尖的学者与美国政府合作，无论是国税局、环保局还是其他机构，我们都在利用AI实现政府服务的现代化。

老实说，我们在座的人都会受此影响。我们可能觉得许多政府部门的服务缺乏现代化，所以我认为AI真的可以像帮助企业一样，无论是呼叫中心还是个性化帮助，AI都可以大有作为。此外，在金融部门或者公共部门的金融领域，AI可以进行欺诈检测,可以帮助确定案件的优先级。上周我在华盛顿特区与退伍军人事务部部长交谈，讨论我们如何利用AI更好地服务退伍军人。所以政府确实有很多应用，只是为了实现服务的现代化，让服务更有效率、更有成效。

Bill Dally：你提到的政府在AI方面的另一个角色是监管。欧盟最近通过了一项AI监管法案。在美国，当然也有一些参议员和国会议员在谈论做类似的事情，在许多情况下，他们觉得自己在社交媒体上错过了机会。他们不想在AI上落后。你认为AI监管将走向何方？它会带来好处还是坏处？

李飞飞：这是一个非常深刻的问题。当然，就安全至上的监管而言，欧盟往往在时间上领先于美国。而美国作为一个社会引以为豪的是我们的创新环境。我绝对是个中间派，这让我很无聊。

Bill Dally：但你绝不无聊。

李飞飞：谢谢。我绝对相信监管有它的作用。就像如果你有一个房子，如果你家里有孩子，就会有一些准则，对吧？所以对每一项创新，你都要设计对应的安全带。想想安全带拯救了多少生命，临床监管努力使我们的药品更安全，尽管还不完美。AI是一项如此深远的技术。我们不能不监管它。但如何进行有效监管非常关键。

你也在PCAST任职，从政府的角度来看，我们有两种方向的力量：一种是让社会创新，利用这项技术，提升每个人和社会的繁荣。另一种是确保它安全、可信、公平、透明。我认为这就是监管和激励之间的张力。我们必须深思熟虑地去做。

举个例子，我个人确实相信垂直领域，尤其是医疗、金融、交通等这些我们已经有监管框架的垂直领域，是时候更新它了。因为确实有许多迫切的用例，现在确实是时候让他们审视AI的影响了。例如，医疗器械。我们有很多医疗器械，它们受到很宽松的FDA检查或许可。我们应该真正关注这些垂直领域，看看我们如何在产品和服务中保证AI的安全，让其在这些领域发挥作用。

更深层次的监管措施，比如它如何影响我们的民主，社交媒体。我不得不承认，这是公民社会、学术界、政府等许多部门正在进行的一场复杂的斗争。我认为在过去二十年，或者至少十五年里，我们做得并不好。我同意你的看法，Bill，让我们希望我们不要继续犯错，至少我们需要从中吸取教训，对吧？

Bill Dally：我同意关注垂直领域是正确的做法，每个垂直领域，无论是监管汽车AI的NHTSA，还是监管医药AI的FDA等等。我认为你也可以将其应用于社交媒体，它对应的监管机构是FCC。FCC监管通信，无论是广播还是互联网。有人建议，我们实际上需要一个新的机构来监管AI，独立于应用领域。这对我来说没有任何意义。你怎么看？

李飞飞：我认为AI在某种程度上类似于电力或计算机。我认为我们不能为电力或计算机设立一个机构。所以我很难想象一个独立的AI机构。AI是如此的横向。

AI在医学中的应用

可能是最深远、最广泛的

Bill Dally：从蛋白质折叠到天气模拟，AI正在迅速加速科学发展。过去一个博士生折叠一个蛋白质，而AlphaFold一夜之间就完成了大约20万个。你认为AI在科学领域最大的应用是什么？你认为这将如何改变科学事业？

李飞飞：我认为这是最令人兴奋的。我已经提到，如果你看人类文明的历史，最终还是这些科学发现和创新产生了深远影响。而AI作为一种辅助科学发现的新工具，是我们这个世纪的机遇。

我很荣幸坐在斯坦福校园里，与来自神经科学、材料科学、纳米科学、航空航天、肿瘤学、化学等领域的朋友和同事交谈。不管我把目光投向哪里,我都能看到他们对AI所产生的数据的兴奋，对它们形成的新假设的兴奋，以及AI如何成为加速他们发现过程的超级力量的讨论。

所以我认为，回到公共部门,特别是大学的作用这个问题上，我认为加倍、三倍地投入科学发现，正是大学应该做的，这就是机会所在。

Bill Dally：你个人非常投入将AI应用于医学的许多努力。在这个领域，你认为目前最令人兴奋的事情是什么？你认为这个领域十年后会是什么样子？

李飞飞：说到写这本书的续集，如果我要写续集，我希望一半的内容是关于医疗保健和医学，因为我认为AI在医学中的应用可能是最深远、最广泛的。我个人并没有从事上游的药物发现、生物化学、基因组学等工作，但在那里，AI和生物技术的结合正在迅速加速。

在过去十多年里，我恰好从事医疗保健最下游的工作，也就是医疗服务提供。这是护士、医生、家庭护理工作者照顾病人、老人和慢性病患者的地方。这里安全是一个问题、也存在着劳动力短缺。即使有护理人员，这也是一个非常不平衡的市场，往往主要是女性和有色人种在这个领域工作，但他们甚至没有被计入GDP。所以，医疗服务提供中存在很多不平衡、低效率和人类苦难。

所以，我看到的机会是，AI真的可以成为守护天使或辅助守护天使。例如，我与斯坦福医院合作，在病房中安装被动传感器，非侵入性的、保护隐的被动传感器，帮助医院监测重要的临床相关事件：比如病人即将跌倒的危险，病人病情突然恶化的征兆，临床医生不当的手部卫生习惯等。这些都是当前医疗保健中尚处于黑暗空间的临床相关工作，而作为一种智能传感器的AI真的可以帮助照亮那个黑暗空间。未来它甚至可以进入家庭。

如果我们相信技术将带来繁荣，将转变工作，那么我们需要相信人类生活需要继续以更有尊严、更独立、更自尊的方式生活。随着社会老龄化，我们希望老年人拥有尊严、独立和良好的生活环境。AI可以帮助确保这一点：即使你独自生活，即使你患有慢性病，AI传感器和AI技术也可以在不侵犯你的空间的情况下关注你，与你的护理人员或家人保持关于你健康状况的沟通。这就是我工作的医疗服务提供领域，我对此充满热情。

除了缩放定律，

AI的另一个方向是建立感知的基础模型

Bill Dally：这是一个非常令人兴奋的未来。我们已经看到模型从早期ImageNet时代的ContralNets，到用于语言的RNN，再到Transformer，它发展得非常快。接下来会是什么？这些新的状态空间模型是否有前景？或者你认为未来我们的主导网络模型会是什么？

李飞飞：目前最新的是扩散模型，但我还没有一个名字给你。如果我有，我现在就会去注册。

但我认为，首先，我继续相信数据的缩放定律。我认为我们还没有看到这方面的终点。关于我们是否已经看到了语言数据的极限有很多猜测，但我不知道答案，因为我不从事语言领域的工作。

但就世界数据、多模态数据而言，还有很多（数据可用）。人类和自然正在生产并利用这些数据。继续看好使用支持这些数据的模型架构。

Bill Dally：如果你把这种chinchilla缩放定律应用于LLMs，应用于多模态数据，那就意味着随着我们获得越来越多的世界数据进行训练，我们需要越来越大的模型。你认为事情正朝着这个方向发展吗？

李飞飞：我认为这是一个方向。我相信的另一个方向是世界的结构。我有点嫉妒我那些搞NLP的同事，因为从根本上说，语言是一个一维结构。而我从事视觉工作。它从根本上是三维的。如果加上时间，就是四维的。三维结构要丰富得多，但也复杂得多。

所以当我们用大数据进行扩展时，如果是完全盲目的扩展，那么我想英伟达会很高兴，你们会卖出更多芯片。但我想看到的是结构化建模，或着说偏向于三维感知和结构的模型与大数据相结合。我认为，要真正创造出空间智能，创造出我们今天仍然缺乏的世界模型。

Bill Dally：你是在暗示类似于许多类型科学模拟中使用的物理信息神经网络。你会扩展到利用人类对世界的先验知识，用它来使这些世界模型更有效？

李飞飞：是的，物理学就是对动力学和结构的信息输入及推导。

Bill Dally：那么你认为基础模型是会出现在世界层面上？也就是说我们可以问它任何关于世界的问题，而它会以多模态四维格式回答我们吗？

李飞飞：我确实认为基础模型会出现在世界层面。我认为你不需要只是问它问题。这是一种以语言为中心的交互方式。我认为实际上你应该可以与它互动。看看人类，或者生物体，作为一个计算机视觉人，我想提醒大家一件事，自然花了5.4亿年的时间来创造感知大脑。而创造语言大脑只花了几十万年。所以感知是非常非常深刻的。

AI替代不了人性的部分，

而这就是未来的工作

Bill Dally：这是一个很好的观点。感知领先语言几百万年。或者说感知更难，所以需要更长时间。人们对AI的一个担忧是它会扰乱就业市场。你可以说它会创造就业机会，也可能使其他工作变得不那么重要。你认为什么样的人类工作是AI或机器人永远无法取代的？

李飞飞：这是一个很棒的问题，Bill。你应该提前告诉我你要问这个。这些问题我几天前都给你发过了（笑）。

这是一个危险的问题。自人类文明伊始，我们的祖先想象过的每一种工作基本上都是由机器协作完成的，对吧？移动、飞行、计算等等。所以我觉得工作的定义是什么？如果工作是一项任务，比如抓起某样东西或做一个煎蛋，我想它会被机器完成。但如果工作是人性的一部分，是定义我们创造力的一部分，定义我们的独特性，定义我们的意图、我们的同情心、我们与他人独特的情感联系，以及我们每个人对他人或对社会可能产生的独特贡献。我认为这些永远不会被完全取代。我们会利用机器来帮助我们更好地完成这类工作。但我没有看到一个根本性的取代。让我们再次回到医疗保健领域，我花了几十年时间在医院里照顾我年迈的外籍父母。每次我带着父母走进病房，我都会看着人类照顾人类，或者人类需要人类来照顾人类。在这种关系和互动中有一些非常深刻的东西，是任何机器人、AI、电脑、AR/VR，或者你认为的任何下一代技术都无法完全取代的。

老师和孩子、父母和孩子也是如此，我们真正珍视的服务，我们所做的旅行。在人性方面，在人与人的互动方面，有太多超越了计算、计算、机械的东西，我认为这些将是那种会保留下来并不断演变的工作。这样我们将越来越多地被机器赋予超能力，但作为人类的核心不会被取代。

Bill Dally：很明显，观众被你深深打动了。你以一种人性关怀的方式与他们建立了联系。但你是在暗示同理心、情感联系和关怀……还有创造力。创造力是人类的核心特质，但如果我们选择训练AI模型具有这些特征，我们能做到吗？我们可以建立有同情心的AI模型，让它能够在情感上与人联系吗？

李飞飞：在某种程度上可以。我再次强调一下，我从事计算机视觉工作。现在已经有了深度创造性的文本到图像以及文本到视频的生成（模型）。但我也认为，就像这里没有人能预测下一个爱因斯坦会是谁一样，这种创造力，创造力的不确定性，将永远存在于我们人类社会中。所以无论你如何训练机器，你都无法训练出那种人类智能或人类创造力。这不仅仅是爱因斯坦，还有贝多芬、莎士比亚、梵高。还有太多太多了。而且不一定非要是那么聪明的人。我自己的孩子，我不认为任何机器都能创造出那样一个甜美、聪明、幽默的小家伙。

Bill Dally：这是独一无二的人性，机器无法取代。说到创造力，生成式AI正在做一些了不起的事情。OpenAI最近推出了Sora，你可以输入一个提示，就能得到一个看起来很棒的视频。我们最终，也许当你在十年后写续集时，是否会发展到如果你想看一部电影，只需写几行提示，它就会为你生成一部两小时的电影？

李飞飞：我不认为这需要十年，Bill。所以多生产一些B200，它很快就会出现。就技术而言，我认为这即将到来：创建更长时间的生成性世界、生成性故事情节、生成性角色互动的能力指日可待。

Bill Dally：在这样一个世界里，我们有AI程序生成大部分内容，那些在好莱坞或游戏工作室等地方的人类内容创作者的角色是什么？

李飞飞：这又回到了人类的独特性。我不知道你们中有多少人是宫崎骏、吉卜力工作室的粉丝。是的，它是最棒的，我就是喜欢一遍又一遍地看他们的电影。从计算机图形学的角度来看，它相当初级。他们不做皮克斯和梦工厂那样的（复杂）图形。然而，那些独特的故事，比如《龙猫》那个故事多简单，那部电影中人性的表达那么单纯，除了宫崎骏，没有人，没有人能创造出那样的东西。我认为这仍然是人性。AI会创作电影，会创作娱乐人们的内容，但只有人能利用AI创作那些能触动他人、启发他人或服务他人的内容，而AI做不到。我确实看到了这种共生的可能性。

不管那些技术词汇多陌生，

我也希望你在AI时代中有一个角色

Bill Dally：你是在暗示AI基本上会接管这些创意事物的制作部分，制作真正引人注目的视频，让图像看起来很棒。但最终在情感层面上与人联系，去讲述一个能让人流泪的故事，这将是人类应该努力的部分。

李飞飞：没错。我一直强调的一点，Bill，就是在这个机器时代，不要忘记我们的人性，不要忘记我们的尊严，不要忘记彼此的尊严和人性。这就是我们的核心，这就是我们的独特之处。这也是我们构建机器应用、使用机器的开端。

（掌声）

Bill Dally：我们还剩1分32秒。你还有什么想传达给观众的吗？也许能再次让他们给予掌声？

李飞飞：（让观众鼓掌）这是一个很高的标准。

我想说的一点是，GTC是一个特别的会议。你们来到这里，是因为你们都以某种方式参与了AI。当我写出这本书并与全球各地的观众，特别是年轻观众交谈时，我经常被问到的一个问题。而每次有人问这个问题，我仍然会被触动——那就我（在这个AI时代）的角色是什么？我不是计算机科学家，也不是斯坦福大学的理科专业；我不做软件工程，我不是在有电脑的家庭长大的。我热爱跳舞，我也会为我的一个类似农村的社区服务。

但所有这些来自各行各业的人都在问我，他们会在AI时代扮演什么角色。因为AI看起来如此复杂，它有7000亿个参数，你怎么用自己的大脑来理解这么庞大的东西呢？然后是所有这些花哨的词，transformer、生成式、扩散式，它们似乎离你每个人都很遥远。

但我真的想把它归结为：这是一个工具。它是一个需要一些数学和计算来实现的工具。但归根结底，人类不仅是工具的创造者，我们也是如何使用工具的决策者；我们是工具应用的创造者，我们也是工具的用户；我们是决定如何管理工具以及管理想要使用工具的人的选民。所以在参与AI方面有很多公民的可能性。

我特别希望年轻人，那些热爱艺术、热爱社区、热爱法律、热爱医学、热爱化学的人，无论你的兴趣是什么，都能以负责任的态度拥抱这项技术，你们实际上可以为让它变得更好、更好地使用它而有所作为。

这真的是我对每个人的恳求：你们在AI发展中有一个角色，请加入我们，让它变得更好。谢谢。

Bill Dally：谢谢你，飞飞。我想你激励了每个人，也给了我们很多思考的内容。非常感谢你抽出时间。

李飞飞：谢谢你邀请我，Bill。祝大家在GTC玩得开心。感谢大家的参与。

Bill Dally：谢谢。