The Godmother of AI Didn’t Expect It to Be This Massive

斯坦福科学家李飞飞谈如何让机器像人类一样“看见”，中美人工智能军备竞赛，以及她对高度自动化未来的担忧。

作者：米沙尔·侯赛因（Mishal Husain）

2025年11月21日 美国东部时间凌晨1:00

图片：Uli Knörzer for Bloomberg; Photo Source: Chris J. Ratcliffe/Bloomberg

如今，人工智能已如此深入我们的生活，以至于我们几乎不再追问它是如何走到今天这一步的——即便我们曾经真正理解过这段历史。这是一个关于科学家们多年默默耕耘的故事：他们希望有朝一日能让机器拥有智能，并为此不断拆解人类智能的各个组成部分。

斯坦福大学教授李飞飞正是这场探索的先锋人物，也因此被誉为“人工智能教母”。2006年，她发布了一项学术成果——一个包含数百万图像的视觉数据库，其核心理念是训练计算机像人类一样“看”，这一想法掀起了一波人工智能发展的浪潮。

这位突破性成果背后的女性有着非同寻常的成长背景，这也塑造了她看待世界的方式。15岁时，李飞飞随父母从中国移民到美国。初到异国，她几乎不会说英语，不得不在学业、社交和经济上全面适应全新的环境。后来父母开了一家小型干洗店维持生计，她在大学期间一直经营着这家小店。

当李飞飞在彭博伦敦总部接受采访时，我们聊起了她的个人经历与职业生涯。我感受到她身上一种深刻的共情力。她对自己参与创造的技术充满期待，同时也格外强调人的能动性——文末你会看到她给所有父母的一条寄语。

能否先谈谈您所处行业的这个非凡时期？ChatGPT向公众发布至今已有三年，其间涌现出大量新应用、新平台，并吸引了巨额投资。此刻对您而言意味着什么？

AI对我来说并不新鲜。我在这个领域已经深耕25年，从职业生涯一开始便日复一日地沉浸其中。然而即便如此，当下这一刻仍让我感到震撼，甚至有些不真实——因为它的影响实在太广泛、太深远了。

这是一种文明级别的技术。作为推动这项技术实现的科学家群体之一，我从未预料到它会发展到如此庞大的规模。

注1：李飞飞此次赴伦敦是为了领取2025年伊丽莎白女王工程奖，与英伟达CEO黄仁勋及其他五位获奖者共同受奖。她此前曾多次撰文或演讲，谈及21世纪初AI领域的“寒冬”时期——那时从事该领域研究的人几乎无人问津。

转折点是什么时候？是因为技术发展速度加快，还是因为全世界终于觉醒，将聚光灯打在了你们这些研究者身上？

我认为这两者密不可分。但对我而言，称AI为“文明级别的技术”，并非因为它获得了多少关注，甚至也不仅仅因为它有多强大，而是因为它将影响到多少人的生活。

每个人的生活、工作、福祉乃至未来，都将以某种方式被AI触及。

这种影响既有积极的一面，也有消极的一面吧？

没错，技术从来都是双刃剑。自人类文明诞生以来，我们就不断创造被称为“技术”的工具，总体而言，这些工具本意是行善的。但在使用过程中，我们可能有意误用，也可能带来意想不到的后果。

您刚才用了“强大”这个词。而这种技术的力量目前掌握在极少数公司手中，其中大多数是美国企业。对此您作何感想？

您说得对。大型科技公司通过其产品对社会产生了最直接的影响。我个人非常希望这项技术能更加民主化。

无论谁在开发或掌控这项具有深远影响的技术，都应以负责任的方式行事。

我也相信，每个人都应感受到自己有能力影响这项技术的发展方向。

您不仅是一位学者，也是一家科技公司的CEO。据报道，您创立不到一年半的新公司估值已达十亿美元。

是的！[笑]

我是World Labs的联合创始人兼CEO。我们正在构建AI的下一个前沿——空间智能（spatial intelligence）。目前人们谈论最多的还是大语言模型，但在我看来，空间智能与语言智能同样关键，且互为补充。

注2：World Labs在2024年正式推出前已融资超2亿美元。同年，李飞飞在一场TED演讲中表示：“如果我们希望AI超越当前的能力，就不能只满足于能‘看见’和‘说话’的AI，我们需要的是能‘行动’的AI。”

我知道您最初热爱的学科是物理学。

是的。

那些您最敬仰的物理学家，他们的生活或工作中有哪些特质让您开始思考超越物理学本身的问题？

我在中国一座不太知名的小城市长大，家庭也很普通，可以说我的生活格局一度很小。童年简单而孤独，我是独生子女。

注3：李飞飞成长于中国四川成都，母亲是教师，父亲在一家化工厂的计算机部门工作。在她的著作《我所看见的世界：AI黎明时的好奇、探索与发现》中，她将自己的科研道路与童年经历联系起来：“做研究带给我的感受，就像小时候和父亲一起在成都周边山里探险时，突然发现一只从未见过的蝴蝶，或偶然遇见一种新品种的竹节虫。”

而物理学恰恰相反——它宏大、大胆，想象力无边无际。仰望天空，你能思索宇宙的起源；观察一片雪花，你能深入物质的分子结构；你还能思考时间、磁场、原子核……

物理学带我进入现实世界无法抵达的想象之境。直到今天，最令我着迷的仍是物理学敢于提出最大胆、最无畏的问题：关于我们所处的物理世界、宇宙，以及我们从何而来。

但您自己提出的那个大胆问题，我想应该是：“什么是智能？”

没错。每一位我敬仰的物理学家，从牛顿、麦克斯韦、薛定谔到爱因斯坦——我最喜欢的物理学家——都在提出属于他们时代的“无畏之问”。

我也想找到属于自己的那个问题。大约在大学期间，我的关注点从物理世界转向了智能本身：什么是智能？它是如何产生的？最令人着迷的是，我们如何构建智能机器？这个问题从此成为我的毕生追求，我的北极星。

这确实是一次“量子跃迁”——从只会计算的机器，到能够持续学习的机器。

我很喜欢你用这个物理学双关语，“量子跃迁”。

此刻我们周围有多个物体，我们一眼就能认出它们。人类识别物体的能力是认知的基础。我的博士论文就是致力于构建能识别尽可能多物体的机器算法。

我特别感兴趣的是，您的学术背景非常广博。而您最终的突破，正是源于您开始关注心理学家和语言学家的观点，并将其与自己的领域联系起来。

这正是前沿科学的魅力所在——它是全新的，没人知道该怎么做。

很自然地，我们会观察人脑和人类心智，试图理解甚至从中获得启发。在我早期尝试破解视觉智能难题时，一个关键灵感来自对人类视觉语义空间结构的思考：世界上有成千上万、甚至数百万种物体，它们是如何组织的？是按字母顺序？大小？还是颜色？

注4：在加州理工学院攻读博士期间，李飞飞坚信更大规模的数据集对AI进步至关重要。后来，她受到神经科学家兼心理学家欧文·比德曼（Irving Biederman）一篇论文的影响。该论文估计，普通人能识别约3万种不同类型的物体。

您之所以思考这个问题，是因为要教会计算机，就必须先理解人类大脑如何组织信息，对吗？

这是一种思路。

我当时偶然接触到一个名为WordNet的语言学项目——它用特定的分类法组织语义概念（不是视觉，仅限词语）。

注5：继比德曼的论文之后，这是第二项来自李飞飞本专业之外却对她产生重大影响的工作。

能举个例子吗？

在字典里，“apple”（苹果）和“appliance”（电器）排得很近，但在现实中，“apple”和“pear”（梨）更接近，因为它们都是水果，而“appliance”属于完全不同的物品类别。

我由此联想到：视觉概念或许也是这样组织的——苹果和梨的关联远大于苹果和洗衣机。

更重要的是规模问题。当你看到语言所能描述的物体数量之庞大，就会意识到这一点。这对我而言是一次顿悟：作为智能生物，我们通过海量数据体验世界——我们也必须赋予机器这种能力。

值得一提的是，当时——我想是本世纪初——“大数据”这个概念还不存在。

是的，这个词甚至还没出现。我们当时使用的科研数据集非常小。

注6：“大数据”一词虽在1990年代就已出现，但直到2010年代才普及。如今看来，大规模数据集对机器学习至关重要似乎是理所当然的，但过去并非如此。毕竟，儿童仅凭少量例子就能学会复杂规则。事实证明，现代AI的性能恰恰高度依赖可用数据量。

有多小？

在图像领域，我那个时代的研究生通常只用包含4类、6类，最多20类物体的数据集。而三年后，我们创建了ImageNet，包含2.2万类物体和1500万张带标注的图像。

注7：李飞飞团队于2006年首次发布ImageNet数据库，极大推动了计算机视觉的发展。更重要的是，她还发起了一场全球竞赛，邀请各国团队用算法对数据子集进行分类。正是在这项比赛中，多伦多大学杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）团队展示了神经网络这一看似过时的技术的巨大潜力。

ImageNet是一次巨大突破，也是您被称为“AI教母”的原因。我很想知道，是什么让您能建立这些别人看不到的联系？您是在移居美国后才学习英语的，这种经历是否与此有关？

我不知道。人类的创造力至今仍是谜。人们常说AI无所不能，我不同意。我们对人脑的理解还远远不够。我只能推测，是我的兴趣和经历共同促成了这一切。

我不害怕在科学中提出疯狂的问题，也不畏惧寻找“跳出框架”的解决方案。我对语言与视觉之间联系的敏感，或许正源于我自己学习新语言的经历。

注8：虽然没有科学证据，但我忍不住猜想：李飞飞的背景——尤其是她在进入大学前关键的三年里习得一门全新语言——是否与她开创ImageNet的工作有关？她曾如此努力地理解美国这个新世界，无论是文化还是语言，并将所有所学整合起来。这或许解释了她为何广泛阅读，并热衷于寻找信息组织方式以更好地学习。

（配图说明：英国国王查尔斯三世（上排左二）与2025年伊丽莎白女王工程奖得主合影，包括杰弗里·辛顿教授（上排右）、英伟达CEO黄仁勋（下排左）和李飞飞（下排中）。摄影师：Yui Mok/Pool/Getty Images）

十几岁就来到美国，那是个特别难适应的年纪，更何况还要克服语言障碍。那段经历是怎样的？

非常艰难。[笑]

我15岁来到美国新泽西州帕西帕尼（Parsippany）。我们全家几乎都不会英语。我年纪小，学得快些，但父母非常吃力。

我们经济状况很差。父母做过收银员，我在中餐馆打工。后来我上大学时，母亲健康恶化，全家决定开一家小干洗店来维持生计。

您亲自参与经营？

我开玩笑说自己是“CEO”。从18岁到研究生中期，我经营了七年干洗店。

即使离家读书，您也在远程管理父母的生意？

是的。因为只有我会英语，所以所有客户电话、账单、质检等业务都由我处理。

这段经历教会了您什么？

韧性。

做科研需要韧性，因为科学之路从来不是线性的。没人一开始就有答案，你必须历经挑战才能找到解答。而作为移民，你更懂得什么是坚韧。

父母是否对您施加压力？他们显然希望您过得更好。这种动力有多少来自他们，又有多少源于您对他们的责任感？

说实话，他们并没有给我太多压力。用今天的话说，他们不是“虎爸虎妈”。他们只是在努力生存。

我母亲骨子里是个知识分子，热爱阅读。但移民生活的艰辛加上健康问题，让她根本无暇督促我。作为青少年，我没有退路——要么成功，要么失败，风险很高。所以我完全是自我驱动的。

我一直是个好奇的孩子，而科学成了我好奇心的出口，这让我内心安定。我对夜店之类毫无兴趣，而是深深热爱科学。

您还有一位非常重要的老师，请讲讲他。

我数学成绩优异，结识了数学老师鲍勃·萨贝拉（Bob Sabella）先生。我们因共同热爱科幻小说成为朋友。起初我读中文科幻，后来开始读英文。

他大概看出了我的求知欲，于是主动为我创造继续深入学习数学的机会。我记得当时我已经学完了学校最高阶的数学课程，再无课可上。他就用自己的午餐时间为我开设一对一辅导——现在我自己当了老师才知道，他这么做完全没有额外报酬。

这纯粹是一位教师的爱与责任感。他成了我生命中的重要人物。

注9：这并非《周末访谈》首次提到一位改变人生的老师：剧作家詹姆斯·格雷厄姆（James Graham）曾告诉我，他的戏剧老师汉弗莱先生激发了他的职业志向，他甚至在剧中以老师的名字命名了一个角色。

他还在世吗？

萨贝拉先生在我担任斯坦福助理教授期间去世了。但他的家人——两个儿子和妻子——成了我在新泽西的家人。

您用了“爱”这个词。他和家人是否帮您融入了美国社会，让您了解校园之外的美国？

绝对是的。他们让我接触到了典型的美国郊区中产家庭生活。这为我打开了一扇窗：让我理解这个社会，扎下根来，拥有朋友，还有一位真心关心我的老师。

注10：萨贝拉夫妇曾借钱资助李飞飞上大学，并在她离家求学期间继续帮助她父母经营干洗店。“在很多方面，他填补了我与父母关系中的某种缺失，”李飞飞在书中写道，“母亲一直激励我，但她对数学和物理并无兴趣……而父亲的影响最贴近我的心——他是第一个鼓励我对自然世界保持好奇的人，也是我接触物理学的引路人——但我不得不承认，我早已超越了他的榜样。”

您觉得如果留在中国，是否也能拥有今天的事业？

这个问题很难回答，因为人生充满偶然。路径会完全不同。但不变的是那份好奇心，以及追寻“北极星”的执着。我相信，无论如何我都会以某种方式投身AI。

您是否仍与中国保持联系？

那是我文化血脉的一部分。我很幸运能在美开启职业生涯。如今我和家人生活在斯坦福、旧金山、硅谷这片极具国际化的环境中。而我所从事的AI领域本身也是高度全球化的，它触及世界各地的人。此刻的我，更像一名世界公民。

尽管如此，中国在AI领域确实取得了令人瞩目的进展：专利数量、论文发表量，还有今年早些时候的DeepSeek事件。展望未来，您认为中国会在AI领域像在制造业那样追上甚至超越美国吗？

注11：目前全球AI竞赛基本是中美两国领跑，顶尖实验室大多集中在这两个国家。尽管全球目光聚焦于西方科技公司，但彭博上月报道指出，中国公司正通过开源AI模型积极接触非洲的初创企业和创新中心，这一策略“与中国‘一带一路’基础设施倡议有相似之处”。

我认为中国确实是AI强国。

目前大多数人公认，AI领域的两个领先国家就是中国和美国。各地、各国都展现出强烈的意愿、能量和雄心，希望在AI领域扮演角色、迎头赶上甚至领先——这种愿望是普遍存在的。

谈谈您自己的下一个前沿：“空间智能”具体指什么？您在做什么？

空间智能是指AI理解、感知、推理并与世界互动的能力，它是视觉智能的延续。

我职业生涯的前半段——围绕ImageNet时期——致力于解决一个基础问题：理解我们所看到的东西。但这是一种被动行为：接收信息并理解——“这是一个杯子”“这是一位美丽的女士”“这是一个麦克风”。然而从进化角度看，人类的智能——感知——与行动密不可分。我们之所以看，是因为我们要移动；我们移动，因此需要看得更清楚。

要建立这种“感知-行动”连接，关键在于空间——你需要理解三维空间，理解物体如何运动，理解“当我触碰这个杯子时，手指该如何在数学上协调，形成一个能抓住杯子的空间结构”。

所有这些复杂性，都围绕“空间智能”这一核心能力展开。

注12：这种“感知围绕行动组织”的观点源自心理学家詹姆斯·J·吉布森（James J. Gibson）。他认为生物并非被动接收视觉信息，而是主动探测行动的可能性。他曾说：“我们感知是为了移动，我们移动是为了感知。”斯坦福视觉与学习实验室的3D仿真平台就命名为“The Gibson Environment”以致敬他的影响。

我在您网站上看到一个预览——一个虚拟世界。对您而言，这是训练AI的工具吗？

需要明确一下定义：Marble是一个前沿模型。它的非凡之处在于，只需一个简单提示，就能生成一个3D世界。比如提示可以是：“给我一个现代风格的厨房”，或者“这是一张现代厨房的照片，请把它变成3D世界”。

创造3D世界的能力对人类至关重要，我希望有一天这对AI也同样重要。如果你是设计师或建筑师，可以用这个3D世界进行构思和设计；如果你是游戏开发者，可以用它快速获取3D场景来开发游戏；如果你想做机器人仿真，这些世界将成为训练或评估机器人的宝贵数据；如果你想在AR/VR中打造沉浸式教育体验，这个模型也能助你一臂之力。

注13：多家公司都在探索类似方向，包括谷歌DeepMind。李飞飞近期在一篇文章中详细阐述了她对“空间智能”作为AI下一前沿的愿景。

（配图说明：Marble AI模型根据文本或图像提示生成的3D环境截图。来源：Marble）

很有意思。我能想象阿富汗的女孩们，在条件艰苦的地方通过虚拟教室上课。

是的。或者，你怎么向一个8岁孩子解释“什么是细胞”？未来我们可以创造一个细胞内部的世界，让孩子走进去，直观理解细胞核、酶、细胞膜。这种可能性无穷无尽。

注14：听到这里，我想起自己学生时代生物考试时手绘并标注细胞结构的情景。一个可进入的细胞虚拟世界，无疑能给孩子留下深刻且难忘的心智图像。

您的行业庞大而复杂，但也面临一些紧迫问题。我想请您就几个问题给出直觉反应。第一：AI会摧毁大量工作岗位吗？

注15：AI对就业的影响复杂且不确定：一些公司（尤其是初创企业）已开始用AI自动化工作，但美国整体就业数据尚未明显体现这一点。不过，AI可能已在侵蚀白领入门级岗位，部分经济学家担心长期会对劳动者不利。

技术确实会改变劳动力格局。像AI这样影响深远的技术，必然对就业产生重大冲击。

这种情况已经在发生。Salesforce CEO马克·贝尼奥夫（Marc Benioff）就表示，公司50%的客服岗位将由AI取代。

毫无疑问，每次人类创造出更先进的技术——蒸汽机、电力、个人电脑、汽车——都会经历阵痛，但也会重塑就业结构。

只盯着就业岗位数量的增减是片面的。我们需要更细致地看待这个问题，并认真思考如何应对变革。

这涉及个人责任（你必须学习、提升技能）、企业责任和社会责任。这是一个大问题。

第二个问题更大：您认识杰弗里·辛顿教授（诺贝尔奖得主，研究与您有交集），他认为AI导致人类灭绝的概率有10%到20%。

注16：所谓“AI末日论者”担心人类无法确保AI目标与人类目标一致。他们警告，随着AI变得更聪明，它可能学会规避指令，追求自我保存——甚至不惜牺牲人类。

首先，辛顿教授——我叫他Geoff，因为我们相识25年——是我非常敬佩的人，我们经常交流。

但我对他关于“AI取代人类”的观点持不同意见。我不是说这绝对不可能发生，而是认为：如果人类真陷入危机，那根源在于人类自身的错误行为，而非机器作恶。

但他提出了一个非常实际的问题：当超级智能比我们更聪明时，我们该如何防止它失控？他说我们根本没有应对模型。

我认为这个问题本身隐含了一个假设：我们还没有这样的机器。距离那一天，我们还有很长的路要走。

我的问题是：为什么人类作为一个整体，会允许这种情况发生？我们的集体责任在哪里？我们的治理和监管又在哪里？

注17：辛顿指出，企业和政府正做出错误假设：“他们的基本模型是：‘我是CEO，这个超级智能AI是我极其聪明的执行助理。我是老板，如果她不听话，我可以解雇她。’但当AI比我们更聪明、更强大时，情况绝不会如此。”

您认为有没有办法为超级智能设定上限？

我认为可以通过国际合作，确保技术的负责任开发与使用。

是指政府间签订条约，还是企业自愿遵守某些准则？

这个领域尚处早期，我们还没有国际条约，也未达成全球共识。但我们已有全球意识。

我想强调的是，我们不应过度聚焦AI的负面后果。这项技术固然强大，可能带来风险，但也蕴含无数造福人类的应用。我们需要全面看待。

我知道您经常与政界人士交流，在美国、英国、法国等地都有。他们最常问您什么问题，让您感到困扰？

与其说“困扰”，不如说“担忧”。我认为公众对AI的讨论需要超越“当机器主宰降临，我们该怎么办”这类问题。

注18：李飞飞太客气，没说我问“人类灭绝”是否让她烦，但我猜她可能有点无奈。我一向觉得这类说法危言耸听，但听到辛顿这样的权威认真讨论，让我重新思考。她很可能经常被政府官员问到类似担忧。她目前正为加州州长加文·纽森（Gavin Newsom）提供AI“可行护栏”建议（纽森刚否决了一项有争议的AI安全法案），也与多国领导人有过交流。

我还常被全球各地的家长问到：AI来了，我该怎么引导孩子？他们的未来会怎样？该学计算机科学吗？还能找到工作吗？

您怎么回答？

我会说，AI是一项强大的技术，而我自己也是一位母亲。我们赋能孩子的最重要方式，是培养他们作为“人”的主体性、尊严，以及对学习的渴望和人类永恒的价值观：诚实、勤奋、富有创造力、具备批判性思维。

那您不担心他们学什么专业吗？

“担心”不是正确的态度。应该充分了解：孩子们的未来将生活在一个AI无处不在的世界。根据他们的兴趣、热情、性格和处境，帮助他们做好准备。“担心”解决不了问题。

还有一个行业问题：大量资金涌入像您这样的公司，是否存在泡沫？会不会重蹈互联网泡沫覆辙，许多公司被高估？

注19：对AI投资规模的担忧日益增长，包括部分大额交易的循环性质，以及美国经济对该行业的敞口。本月早些时候，《大空头》原型迈克尔·伯里（Michael Burry）披露了针对英伟达（全球最大AI芯片供应商）的看跌押注，彼得·蒂尔（Peter Thiel）的对冲基金上季度则清仓了全部英伟达股票。

首先，我的公司仍是初创企业。

当我们谈论巨额资金时，主要指的是大型科技公司。AI仍是一项新兴技术，还有很多待开发之处。科学突破非常困难，因此资源投入至关重要。

另一方面是市场：我们能看到回报吗？我坚信AI的应用场景极其广阔——软件工程、创意、医疗、教育、金融服务——市场将持续扩张。在福祉和生产力方面，人类有太多需求可通过AI作为助手或协作者来满足。这部分市场，我坚信会不断扩大。

但代价是什么？能源消耗和气候影响如何？著名AI企业家杰里·卡普兰（Jerry Kaplan）警告，由于数据中心耗能巨大，我们可能正走向一场新的生态灾难。

这是个有趣的问题。训练大模型确实需要越来越多的电力，但没人规定数据中心必须用化石燃料供电。能源侧的创新将是解决方案的一部分。

（配图说明：亚马逊云科技位于弗吉尼亚州马纳萨斯的数据中心。据美国能源部报告，受数据中心扩张推动，2026年美国商业用户用电量预计激增5%，全国总用电量将增长2.15%。摄影师：Nathan Howard/彭博）

但它们的能耗实在太大，仅靠可再生能源似乎难以满足。

目前确实如此。需要建设大型数据中心的国家，也必须同步审视能源政策和产业布局。这正是我们投资和发展更多可再生能源的契机。

您描绘了一幅非常乐观的图景。作为先行者，您看到更多潜力，我能理解。但您对这个行业最担忧的是什么？

我不是技术乌托邦主义者，也不是反乌托邦主义者——我属于“无聊的中间派”。这个中间派主张用更务实、更科学的眼光看待问题。

当然，任何工具落入错误心态的人手中都会让我担忧。自人类文明伊始，火的发明对我们至关重要，但用火伤害他人则是巨大的灾难。因此，AI的任何误用都令我忧虑。此外，与公众沟通的方式也让我担忧，因为目前社会存在太多焦虑。

注20：在斯坦福以人为本人工智能研究院（HAI），李飞飞身边聚集了许多志同道合者，他们都希望AI能服务公共利益。但我怀疑，她对未来的设想是否过于依赖“负责任的行为者”——这些人同时兼具商业利益、政策影响力和学术背景。

我最担心的是教师群体。 我的亲身经历告诉我，他们是社会的脊梁，对培养下一代至关重要。我们是否与他们进行了有效沟通？是否带他们一同前行？教师们是在用AI工具增强教学能力，还是在帮助孩子们正确使用AI？

所以我们既关注工作，也关注生活。您今天的生活与当年在父母干洗店打工的日子天差地别。作为行业领袖，您是否意识到自己拥有的影响力？

[李飞飞笑] 我在家还是经常洗衣服的。

我深知自己的责任。我是将这项技术带到世界的人之一。我有幸在全球顶尖大学工作，培养未来领袖，开展前沿研究。

我也意识到，作为生成式AI领域最受瞩目的初创公司之一的创始人兼CEO，我的每个行动都有后果，这是我必须承担的责任。

我对此非常认真，因为我始终强调：在AI时代，能动性必须掌握在人类手中——它不属于机器，而属于我们自己。

我的能动性，就是创造激动人心的技术，并负责任地使用它。

对于您生活中的亲人，比如您的孩子，您禁止他们用AI、设备或互联网做什么？

这是永恒的忠告：不要用工具做愚蠢的事。

你要思考为何使用工具、如何使用。比如，不要因为有了AI就变得懒惰。如果你想学懂数学，大语言模型或许能给你答案，但这不是学习之道——你要学会提出正确的问题。

另一方面，不要用它做坏事。比如信息诚信问题：伪造图像、伪造声音、伪造文本。这些既是AI带来的挑战，也是社交媒体时代社会沟通方式的问题。

您在这样一个日新月异、三年前难以想象的世界里，呼吁的却是传统价值观。

你可以称之为“传统”，也可以称之为“永恒”。作为一名教育者、一位母亲，我相信有些人类价值观是永恒的，我们必须认识到这一点。

采访者：米沙尔·侯赛因（Mishal Husain），彭博周末版主编