NVIDIA首席科学家对话李飞飞：AI的高速发展与对人类影响
斯坦福大学计算机科学系教授，同时担任斯坦福大学人类中心AI（HAI）研究所丹宁家族联合主任。曾任斯坦福大学AI实验室主任、谷歌副总裁，以及谷歌云AI/ML首席科学家等重要职务。
NVIDIA公司的首席科学家及高级副总裁。于2009年加入NVIDIA，此前在斯坦福大学服务长达12年，并担任计算机科学系主任一职。
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核心观点
以往的技术发明是机械化的延伸，但AI挑战了定义人类的根本，它对我们作为人类的本质、能力和角色进行了深刻的变革。 与语言的一维结构相比，视觉数据具有三维或四维的复杂性，其结构更为丰富，但也带来更大的挑战，我希望看到更多结构化建模的方法，以构建更加真实的空间智能和世界模型。 AI只是一个工具，需要数学和计算知识的支撑，但人类不仅是这个工具的创造者，更是决定如何使用它的决策者。 工作的本质远不止于执行任务，更包含创造力、独特性、意图、同理心、情感联系以及对他人或社会的独特贡献，这些都是人类的独有特征，无法被AI完全取代。 尽管AI会创造出令人愉悦的娱乐内容，但真正能够触动人心、启发思考的作品，仍然出自人类之手。 AI的监管应基于垂直应用领域，例如汽车、医学、社交媒体等行业自身的监管体系和机构进行。
AI对人类的最大影响
Bill Dally：作为斯坦福人类中心AI研究所的联合创始人，你认为到目前为止，AI对人类的最大影响是什么？未来最大的影响将是什么？
李飞飞：在我看来，AI无疑是21世纪最具颠覆性的技术，它正在重塑我们的身份、行为和潜能。这是一种关于智能的技术革新，而过去的技术发明大多局限于在保持智能本质不变的前提下提升效率。无论是加速、提升高度、增强力量，还是扩展视觉能力，这些技术仍然是机械化的延伸。然而，AI的出现挑战了定义人类的根本，如语言理解、书籍阅读、语言翻译、决策制定、模式识别以及艺术创作等基本能力。因此，我认为AI的最大影响在于它对我们作为人类的本质、能力和角色的深刻变革。
AI的主要影响领域
Bill Dally：你是否认为在某些特定领域，如医学、教育或交通，AI的影响将比其它领域更为显著？
李飞飞：我认为AI的影响是全面而广泛的。在我担任谷歌云首席科学家的时期，就已经观察到商业分析是AI的一个重要应用领域。现在，我更加坚信，无论是医疗保健、交通运输、教育还是软件工程，AI的潜在影响都是无限的。它正在各个领域引发深刻的变革。
AI的潜在风险
Bill Dally：一些行业领军人物，如Elon Musk和Sam Altman，曾警告称AI可能对人类构成威胁。你如何看待这一观点？你认为AI带来的最大风险是什么？是深度伪造、失业，还是其它负面影响？
李飞飞：这是一个非常值得关注的问题。你和我都来自于大学，我们习惯于提出各种问题和假设，包括AI对人类可能构成的威胁。从长远来看，这是一个重要的智力议题。然而，就当前而言，我更担心的是AI可能带来的更紧迫和严重的风险。你已经提到了一些，如深度伪造、失业问题以及对民主和社会结构的潜在冲击。此外，AI还可能影响我们的数据隐私、公平性和道德观念。如果我们不能妥善管理和规范AI技术的应用，这些风险可能带来灾难性的社会后果。因此，我们需要认真思考和探讨如何确保AI技术的健康发展，并最大程度地减少其潜在的负面影响。
为何写此书
Bill Dally：你最近出版了一本关于AI的科学回忆录。
李飞飞：正如你所见，这本书确实是一部科学回忆录。我在书名中特意将“科学”这个词放在了前面。它详细描绘了AI发展的双螺旋结构，特别是从我作为计算机视觉科学家的视角出发。我观察到，自然界中智能的演化是从对世界的感知开始的，而AI，特别是过去十五年来深度学习的历史，与计算机视觉领域的进步紧密相连。过去十年左右，AI的成熟不仅是一项技术成就，也与我个人作为年轻科学家的成长经历息息相关。我认为有必要记录下这段经历，因为在COVID期间，当我被邀请撰写一本关于AI的著作时，我花了整整一年的时间来专注于此。我的好友John H. Meny，他既是一位哲学家，也是斯坦福人类中心AI研究所的联合主任，他阅读了我的初稿后，建议我重新构思。虽然当时我感到有些沮丧，但他解释说：“很多人都在写关于AI的内容，但你的经历是独一无二的。你的经历能为那些觉得自己在AI领域没有声音或无法与他人产生共鸣的人提供一个发声的机会。这些人可能包括移民、年轻女性以及来自不同背景的人们。他们并不一定是典型的硅谷AI从业者。如果你能为他们提供一个发声的平台，你的书将会更具影响力。”受到他的启发，我重新调整了书的结构，采用了双螺旋的叙事方式。
关于续集的设想
Bill Dally：非常有意思。这本书不仅讲述了AI的发展历程，也交织着你作为一位杰出科学家在AI领域的崛起。那么，如果你打算写这本书的续集，你认为它会呈现怎样的内容？
李飞飞：首先，我目前还没有打算写续集。创作这本书确实是一项充满热情和辛劳的工作。但如果真的要写续集，我希望能够讲述一个关于人类如何利用AI技术改善生活和工作的胜利故事。我并不是盲目乐观，因为我深知这个世界的复杂性和混乱，特别是对于年轻人来说。有时，这个世界甚至给人一种反乌托邦的感觉。然而，如果我们回顾人类文明的发展历程，它是一个漫长而曲折的过程，但总体上是在朝着正义、希望和仁慈的方向前进的，前提是我们能够正确使用技术。我们已经看到了AI在医疗保健领域的巨大潜力，从药物发现到个性化治疗，再到医疗服务的提供。同时，AI也正在改变教育的面貌，因为它为我们提供了一个可以深度个性化学习和教学的助教。在科学发现方面，AI的强大计算和认知能力正在加速人类几百年来一直在进行的科学探索。所有这些都让我看到了希望，我相信在五到十年内，我们将能够利用AI找到应对气候变化的解决方案，使药物更加普及，更好地保护地球和我们自己。如果真的要写续集，我希望能够讲述这些充满希望的故事，这也是我所期望的未来。
Bill Dally：我也希望我们未来的创作能够如此积极和乐观地看待世界。这确实是一个充满希望和潜力的视角。
李飞飞：是的，我相信只有当我们共同努力、付诸实践时，才能真正实现这些美好的愿景。仅仅坐而论道是不够的，我们需要承担起集体责任，相信我们有能力创造出一个更加美好的未来。
Bill Dally：确实，我们需要携手努力，共同创造我们所期望的未来。
未来会如何发展？
Bill Dally：你一直在强调为学术界提供资源以进行AI研究的重要性。然而，到目前为止，拥有训练模型所需的大量GPU和数据的主要还是那些大型、财力雄厚的公司。你如何看待未来的发展趋势？是否会出现更多的基础设施，使AI更加民主化，从而让学术界和小型公司也能获得所需的资源？还是学术界的人才继续流向大公司的情况会持续下去？
李飞飞：首先，Bill和我都在白宫的各种咨询机构中担任着职务，你在PCAST工作，而我则担任拜登总统NAIRR任务小组的成员。对于不熟悉NAIRR的人来说，它是美国国家AI研究资源。几年前，斯坦福HAI就发起了一场倡导运动，呼吁联邦政府增加对公共部门在AI方面的资源投入，特别是计算资源和数据资源。这一倡议已经转化为一项正在国会审议的法案，即CREATE AI法案。如果这项法案获得通过并得到资金支持，将会建立联邦资金来支持国家AI云和供公共部门使用的数据存储库的建设。
斯坦福HAI一直在积极推动这项运动，这也是我为何在华盛顿D.C.投入大量时间的原因，并且我深信其重要性。我与私营部门一样，坚信公共部门在AI领域的作用不可或缺。正如Bill所说，目前这种资源分布失衡的情况确实存在。今天，我们国家里没有任何一所大学能够独自训练出一个ChatGPT这样的模型。我们缺乏成千上万的GPU，更不用说像A100、H100甚至B200这样的高端设备了。也许你们中有人会问，这真的有那么重要吗？毕竟我们有出色的公司，大型科技公司正在创造先进的技术。这确实没错，私营部门在取得显著的进步。
但我希望大家能认识到，公共部门在产生公共产品方面发挥着关键作用。公共产品有几个重要方面，对我们今天和未来都至关重要。首先，公共产品包括基于好奇心和知识驱动的发现与创新。这是非常关键的。今天AI领域的一切成就，都源于那些起初鲜为人知的、由好奇心驱动的学术研究。从感知器到反向传播算法，再到ImageNet，这些都是公共部门的杰作。这种基于好奇心的研究至关重要，它是我们社会不断创新的重要源泉。
公共产品的第二部分是成为公众可信赖的合作伙伴，负责解释、教育和评估技术。私营部门受到自身目标的驱动，而谁能作为一个可信赖的合作伙伴来告诉我们这项技术有多安全？透明度如何？数据是否存在偏见？我们如何公平和可信赖地使用这个技术？这些都是公共部门正在努力解答的重要问题，对于帮助公众理解技术至关重要。
最后，公共产品的最重要一部分是人才培养。这是关乎未来人才的大事。我们肩负着教育下一代技术人才的使命，不仅仅是教会他们如何编写AI代码，更要培养他们具备AI的伦理框架和社会影响的认识。这些都是公共产品，因此支持公共部门在AI领域的发展至关重要。
吸引优秀的AI人才进入公共部门
Bill Dally：关于人才问题，如果我们要有一个公共部门的AI，这意味着我们需要吸引AI专家进入公共部门。在当前AI就业市场上，存在巨大的竞标战，公司支付的薪水是最高GS薪酬标准的数倍，你如何设想吸引真正优秀的AI人才进入公共部门？
李飞飞：这是一个很好的问题。Bill，你过去在学术界担任过要职，知道人才的争夺有多激烈。确实，对于许多人来说，私营部门的高薪吸引力巨大。但我认为，吸引人才进入公共部门，除了薪酬之外，还有很多其它的因素需要考虑。
首先，对于那些怀揣着在公共部门或学术界工作的梦想的人来说，提供充足的资源是非常重要的。他们并不只是追求像英伟达那样的高薪，他们更看重的是能够拥有足够的计算资源来进行研究。我个人也在寻找这样的资源，以便与斯坦福医院等机构合作开展项目。
其次，公共部门应该提供一个不会过度消耗人才精力、能够让他们与同事和社区保持良好关系的环境。此外，与私营部门建立合作伙伴关系，在资源方面也会有很大的帮助。
但同时，我们也必须意识到，公共部门本身也需要进行创新和改革。我们的公共部门机构有着悠久的历史，但面对当今快速变化的行业和人才环境，我们需要调整结构，以更好地吸引和留住人才。
因此，我认为双方都需要努力，通过合作和改革，使公共部门成为吸引优秀AI人才的磁石。
NAIRR试点项目
Bill Dally：在公私合作的框架下，你如何看待NAIRR试点项目？正如你所知，我们非常努力工作的国会公众代表正在推动法案，该法案旨在授权并拨款推动项目进展。与此同时，一个试点项目已经启动，主要是通过捐赠资源。英伟达提供了3000万美元，微软提供了相当数量的GPU计算资源。这会产生影响吗？你认为这将如何运作？
李飞飞：对于NAIRR试点项目，我认为这是一个非常积极的尝试。通过捐赠资源，英伟达和微软等公司展现了他们对公共部门AI研究的支持。这不仅可以缓解公共部门在计算资源方面的压力，还有助于推动更多的创新和研究。
对于该项目的运作，我相信它将会以一种合作和共享的方式进行。公共部门的研究机构将能够利用这些资源开展更多的研究项目，而私营部门则可以通过与公共部门的合作，更好地了解和应用最新的研究成果。
此外，这样的试点项目还有助于建立公私部门之间的信任和合作关系，为未来的更广泛合作奠定基础。因此，我对NAIRR试点项目的前景持乐观态度，并期待看到它带来的积极影响。
政府应用AI
Bill Dally：你似乎将公共部门与私立大学的功能相提并论。但如果我们分别看待这两者，你认为政府会如何实际运用AI？它能否更好地服务于民众？能否简化民众获取政府服务的流程？你能列举一些真正的公共部门应用案例吗？
李飞飞：顺便提一下，尽管私立大学是以非营利为目的的组织，但你的提问确实触及了政府使用AI的核心问题。政府在AI方面的角色，既可以是服务提供者，也可以是监管者。在斯坦福，我们有顶尖的学者与美国政府合作，包括税务局、环保局等多个部门，都在运用AI来优化政府服务。实际上，在很多政府部门，我们都感受到了服务现代化的迫切需求。我认为，AI在提升政府服务方面，如同在企业中一样，可以发挥巨大作用，无论是在客服中心提供智能响应，还是为民众提供个性化的帮助。此外，在金融服务或公共金融领域，AI也能进行欺诈检测，帮助优先处理紧急案件。我最近在华盛顿特区参观了退伍军人事务部，与他们讨论了如何利用AI更好地服务退伍军人。总的来说，政府在利用AI实现服务现代化、提升效率方面有着巨大的潜力。
AI的监管
Bill Dally：你提到了政府在AI领域的另一个重要角色是监管。最近，欧盟通过了一项针对AI的监管法案，而在美国，也有很多参议员和国会议员在讨论类似的措施。这在一定程度上是因为他们觉得在社交媒体监管上错过了时机，不想在AI领域再次落后。那么，你认为AI的监管将如何发展？它会给社会带来益处还是潜在的风险？
李飞飞：这是一个极具深度的问题。在监管方面，欧盟通常比美国更先行动，特别是在以安全为首要考虑的领域。而美国社会则以创新和开放的环境为傲。我坚信监管是必要的，但关键在于如何有效地实施。监管就像是我们为家庭制定的指导方针，它确保了每一个创新都是在安全和可控的范围内进行。比如，安全带拯救了无数生命，药物监管确保了药物的安全性，尽管这并不完美。AI是一种具有深远影响的技术，我们不能没有监管。然而，如何平衡监管与创新，确保AI的安全、可信、公平和透明，这是一个需要慎重考虑的问题。在PCAST的工作中，我深切地感受到了这种平衡的重要性。一方面，我们需要鼓励社会创新，利用AI提升生活水平；另一方面，我们也要确保AI的安全和可信赖。在特定领域，如医疗保健、金融和交通等，现有的监管框架需要进行更新，以应对AI带来的新挑战。例如，在医疗设备领域，我们需要更加严格地监管，确保AI产品和服务的安全。对于更广泛的监管问题，如AI对民主制度和社交媒体的影响，这确实是一个复杂而持续的议题，需要公民社会、学术界和政府共同努力来解决。我不认为我们在过去几年里做得足够好，但我相信我们可以从过去的经验中学习，避免重蹈覆辙。
AI新机构
Bill Dally：我赞同垂直化方法，因为每个垂直领域都需要专业监管。例如，NHTSA负责汽车上的AI，FDA则监管医学领域的AI。同理，社交媒体上的AI应由FCC监管，它负责通信监管，无论是广播还是互联网通信。有人提议设立一个全新的AI监管机构，独立于应用领域，但我认为这并无必要。对此，你有何看法？
李飞飞：我认为AI就像电力或计算机一样，是一种基础技术，不应当为其设立单独的监管机构。AI的应用如此广泛，很难想象一个独立的AI机构如何运作。
AI在科学领域的应用
Bill Dally：从蛋白质折叠到天气模拟，AI正在迅速推动科学的发展。过去，折叠一个蛋白质需要博士级别的专业知识，而AlphaFold在一夜之间就完成了约20万个。你如何看待AI在科学中的最大应用，以及它将如何改变科学领域？
李飞飞：我认为这非常令人兴奋。回顾人类历史，科学发现和创新一直是推动社会进步的关键。AI作为一种新的科学发现工具，为我们这个时代带来了巨大机遇。我有幸在斯坦福大学与不同科学领域的专家交流，他们都在探讨如何利用AI加速自己的研究。我认为，公共部门，特别是大学，应当加大对科学发现的投入，把握这一时代的机遇。
AI在医学中的应用
Bill Dally：你一直在医学领域积极应用AI。在你看来，这个领域目前最令人兴奋的发展是什么？你认为十年后这个领域会发生怎样的变化？
李飞飞：如果我要写一本关于AI的书，我希望其中有一半内容是关于医疗保健和医学的。因为在我看来，AI在医学中的应用可能是最深刻和最广泛的。虽然我不直接从事药物发现、生物化学或基因组学等上游工作，但AI与生物技术的结合正在迅速发展。我主要在医疗保健提供的下游领域工作，这是一个涉及护士、医生和家庭护理工作者照顾患者的重要领域。然而，这个领域也面临着许多挑战，如安全问题、劳动力短缺以及市场不平衡等。我认为，AI有潜力成为守护天使，帮助我们解决这些问题。例如，我们正在与斯坦福医院合作，利用无创、保护隐私的被动传感器来监测病人的临床相关事件。此外，随着社会的老龄化，AI还可以帮助老年人保持尊严、独立性和更好的生活质量。我对这个领域的发展充满激情，并期待看到更多的创新和突破。
（SSM，State Space Model）
Bill Dally：未来的前景确实令人振奋。从早期的LSTM，到用于语言的RNN，再到Transformer，我们见证了模型发展的惊人速度。那么，接下来会是什么呢？新的状态空间模型是否有潜力成为主导？最近兴起的扩散模型也非常值得关注。
李飞飞：我完全赞同数据的规模定律。我们可能还没有看到它的全部潜力。对于语言数据，或许已经触及了某种极限，但世界数据、多模态数据方面，还有海量的信息等待我们挖掘。随着模型架构的不断发展，这些数据将发挥巨大作用。
Bill Dally：如果将LLM的规模定律应用到多模态数据上，随着训练数据的增加，模型规模也会相应扩大。你认为这是未来的趋势吗？
李飞飞：这确实是一个可能的方向。但另一个值得关注的点是世界的结构。与语言的一维结构相比，视觉数据具有三维或四维的复杂性。这种结构更为丰富，但同时也带来了更大的挑战。因此，我希望看到更多结构化建模的方法，结合大数据，创造出更真实的空间智能和世界模型。
基础模型
Bill Dally：你提到的神经网络似乎融合了物理知识，用于科学模拟。你是否认为这种结合能增强我们对世界的理解，从而使世界模型更强大？
李飞飞：是的，物理、动力学和结构等因素都可以启发和增强我们的模型。它们不仅提供了更多的信息，还能帮助模型更好地理解和模拟现实世界。
Bill Dally：那么，你认为基础模型最终能否涵盖整个世界，以多模态的四维格式回答我们关于世界的任何问题？
李飞飞：我确实认为基础模型有潜力涵盖整个世界。但交互方式并不仅限于问答。我们可以更自然地与之互动，就像与生物或人类一样。感知是非常重要的一部分，而自然语言只是交互方式的一种。因此，我期望未来的模型能够以更自然、更全面的方式与我们互动。
独特于人类的工作
Bill Dally：人们普遍担忧AI会对就业市场造成冲击，甚至可能使某些工作变得不再重要。那么，你认为有哪些工作是AI或机器人永远无法替代的？
李飞飞：这个问题确实值得深思。自从文明诞生以来，我们曾认为许多工作都是人类独有的，但随着时间的推移，机器已经完成了或与人类合作完成了许多任务，如移动、飞行和计算等。然而，工作的本质远不止于执行任务。如果我们将工作定义为创造力、独特性、意图、同理心、情感联系以及对他人或社会的独特贡献，那么这些方面是人类独有的，且无法被完全替代。尽管机器可以辅助我们更好地完成工作，但它们无法完全取代我们作为人类的核心价值。例如，在医疗保健领域，人类之间的关怀和照顾是无法被机器替代的。同样，教师与孩子、父母与孩子之间的情感联系也是无法用技术来替代的。因此，我认为那些涉及人类情感和独特性的工作将始终是机器无法取代的。
同理心和情感联系
Bill Dally：你提到了同理心、情感联系、关怀和创造力是人类独有的特质。但你认为，如果我们努力训练AI模型具备这些特质，是否有可能实现呢？例如，构建出能够与人类建立情感联系的AI模型。
李飞飞：在一定程度上，技术的进步已经让我们看到了AI在创意方面的潜力，比如文本到图像和视频的生成。然而，我坚信，真正的创造力和人类智慧是无法被训练的。就像我们无法预测下一个爱因斯坦或贝多芬一样，那种独特的创造力和不确定性是人类社会的宝贵财富。无论我们如何训练机器，它们都无法复制人类的智慧和创造力。我自己的孩子，他们的独特性、智慧和幽默感，是无法被任何机器所替代的。这是人类的核心价值，是机器永远无法剥夺的。
创造力
Bill Dally：你提到了人类内心的某些特质是独特的，无法被替代。在创造力方面，我们看到生成式AI正在取得令人瞩目的进展。例如，OpenAI推出的DALL·E可以根据提示生成令人惊叹的图像和视频。你认为在未来，我们是否有可能通过简单的提示，让AI生成一部完整的电影呢？
李飞飞：我认为这个目标的实现并不需要十年那么久，比尔。随着数据量和计算能力的不断提升，我相信这样的技术很快就会成为现实。当然，具体的时间表可能需要专业人士来预测，但作为一名研究人员，我确实看到了这种技术即将到来的趋势。AI已经具备了生成更长形式内容的能力，包括世界、故事情节和角色互动等。这将是一个令人兴奋的进步，也将为我们打开新的创造和表达方式的大门。
人类独特性
Bill Dally：在AI程序能够生成大量内容的时代，你认为好莱坞、游戏工作室等领域的人类内容创作者将扮演怎样的角色？
李飞飞：这又回到了人类独特性的问题上。虽然从计算机图形学的角度看，某些工作室的电影可能显得相对基础，但正是这些电影中的独特故事和情感深度，如吉卜力工作室的《龙猫》，触动了人们的心灵。这种人性化和故事叙述的简单纯粹，是AI无法复制的。我相信，尽管AI会创造出令人愉悦的娱乐内容，但真正能够触动人心、启发思考的作品，仍然出自人类之手。未来，人类与AI在内容创作上的共存是完全可能的。
AI生产
Bill Dally：你认为AI将主要负责创造性努力的生产部分，比如制作引人入胜的视频和出色的图形效果。但最终，真正能够与人类在情感层面建立联系，讲述触动人心故事的部分，仍将是人类的贡献。
李飞飞：你的理解非常到位。我一直强调，我们不能忘记我们的人性和尊严。在这个机器日益普及的时代，我们更要珍视彼此的人性。这是我们独特的核心，也是我们构建和应用机器技术的出发点。
共同努力
Bill Dally：当前世界全球化趋势明显，AI研究也是一项全球性的推动。在你看来，如何确保AI的负责任发展，特别是在美国和中国这两个在该领域具有强大能力的国家之间，我们如何能够加强合作，促进全球团结？
李飞飞：世界确实复杂多变，我不会假装能够完全理解其中的所有复杂性和混乱。在斯坦福HAI，我们正与全球各地的合作伙伴共同努力。我们特别重视与那些秉持民主和人权价值观的国家进行合作，我认为这至关重要。同时，我也坚信，科学和艺术，以及我们共同的人性，始终是促进人类团结的力量。因此，持续的合作、外交和思想的交流仍然至关重要。
当前的停滞
Bill Dally：你是否注意到了目前中美之间的紧张关系导致的合作停滞，例如我们无法向他们交付B200？
李飞飞：这个问题，我们或许应该更多地请教Jensen这类专家，而非简单地归咎于命运。
Bill Dally：在学术合作的层面上，我也感觉到了来自某些国家的合作压力。你认为这种情况会有所缓解吗？毕竟，我相信通过共同努力，我们能够让世界变得更好。
李飞飞：确实是一个值得深思的问题。我们都是生活在政治风云变幻中的成年人。我预计政策会有所调整，但目前来看，情况还没有出现明显的缓解。
Bill Dally：政策的变化方向确实难以预测。
李飞飞：你和总统合作，你比我更清楚这些。
Bill Dally：我很感兴趣，想听听你对此的看法。
李飞飞：我的看法是，目前我们仍需遵循大学给我们的指导方针，合作冻结的情况尚未缓解。但这是否会有一天得到缓解，我们拭目以待。如果情况有所好转，我相信合作的机会将会出现。例如，我非常希望看到在医疗保健这样的领域，全球能够展开更多的合作。我们已经在泰国和新加坡有了成功的合作案例。这些议题都是需要我们共同努力，全球合作的。
你在AI中的角色
Bill Dally：你是否还有其它想要向观众传达的信息，或许能够再次引起大家的共鸣？
李飞飞：这是一个很高的要求。在与全球观众，特别是年轻观众交流时，我经常被问到一个问题，每次听到这个问题，我都深感触动。那就是，“我在AI中扮演什么角色？”我不是计算机科学家，也不是斯坦福理科专业的毕业生，更没有从事软件工程的工作。我甚至没有在一个有电脑的家庭长大。我喜欢跳舞，我为社区服务，为一个半农村社区的各种人群服务。他们总是问我，“我们在AI中有什么角色？”因为AI似乎非常复杂，比如7000亿个参数，怎么可能理解呢？还有那些花哨的词汇，比如Transformers、生成式扩散等，都让人觉得遥不可及。
但我想说的是，AI只是一个工具。它确实需要一些数学和计算知识来实现，但最终，人类不仅是这个工具的创造者，更是决定如何使用它的决策者。我们是工具应用的创新者，也是它的使用者。我们还是选民，决定如何治理这个工具以及使用它的人。
AI蕴含着巨大的社会潜力。我特别希望那些热爱艺术、社区、法律、医学、化学等各个领域的年轻人，都能拥抱这项技术，并以一种负责任的态度去拥抱它。你们实际上有能力改变它，让它变得更好。这是我的呼吁：你们在AI中都有角色，请加入我们，一起让它变得更好。
--【本文完】---
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