AI教母的反直觉警告：别被“一键生成”废掉武功，掌握方向盘才是人类最后防线，死记硬背的教育必须终结｜Spatial Intelligence、World Labs、Fei-Fei Li

12 月 26

Luke FanAIGC , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , AI教母的反直觉警告：别被“一键生成”废掉武功，掌握方向盘才是人类最后防线，死记硬背的教育必须终结｜Spatial Intelligence、World Labs、Fei-Fei Li已关闭评论

信仰人类的AI教母李飞飞的最新访谈，都说了些什么？

大家好，欢迎收听“老范讲故事”的YouTube频道。本月钛媒体跟李飞飞做了一次访谈，目前是把信息放出来了，还是值得大家好好去思考一下的。

李飞飞因为做ImageNet，也就是收集了大量的图片去进行AI训练，被称为“AI教母”。但是她却讲到说：“AI只是工具，我信仰的是人类，不是AI。”

这个访谈还是很长的，我们分几块来讲。第一个是“AI就是一个工具”；然后咱们讲一下李飞飞对于教育的一些看法，因为她毕竟是一位大学教授嘛；然后是李飞飞对于机器人的看法，最近各种人形机器人公司都准备去上市了，现在看看李飞飞怎么去讲机器人；最后是李飞飞自己的World Labs（世界实验室）公司，她们所生成的模型到底是在做什么。

一、AI 再强也是工具，方向盘需在人类手中

首先，她讲到了说AI再强也是工具，方向盘必须在人类手里面。她为什么会去强调这一件事情？因为有很多人已经躺平了，不停地有人告诉你说“一键生成”、“点一下就得到”，这个实际上就是已经准备去放手了。所以李飞飞在反复强调，AI不能让它去决定你的生活，你必须要去掌握方向盘。如果不掌握方向盘的话，AI可能真的会去替代人类。

当然了，工具也是有两面性的，所有的工具都是双刃剑。但是她讲到说，两种极端对待AI的方式都是不理性的。哪两种呢？

  • 第一种是只发展不限制；
  • 另外一种就是只去讲伦理，不发展了。

像欧洲现在就属于是更多地强调伦理、各种限制；而美国这边呢，可能更多的是在快马加鞭地往前跑，各种的限制现在变得少很多。说这两种思路都是有问题的。

她讲到说我们过往使用的这些工具，包括火、斧子、核弹、生物技术等等，都是工具。这些东西只要我们用好了，都是会造福于人类的；但是呢，也都会给我们造成一定的伤害。AI会变得越来越强大，但是责任不应该丢给AI。

权力工具 vs 向善工具

比如说AI既可能成为权力工具，也可能成为向善工具。在这里使用了一个词叫“权力工具”，就是讲到说AI是可以帮助权力部门进行一定的权力的拓展的。

其实在互联网出来以后，谷歌不是权力机构吗？其实也是的。Meta、苹果其实都是权力机构，因为它已经把大量的政府该享有的权利拓展出去了，她们去享有这些权利。而且政府其实有很多的权利也是需要通过谷歌、通过Meta这样的公司去进行增强的。比如说像前面把川普的账号封掉了，实际上就是政府通过这些社交媒体公司拓展自己的权利。AI变成权力工具，或者AI让很多的政府变得更稳定，这个都是不可避免的。所以她专门提到了权力工具，但是她并没有去说权力工具不好，只是说AI可以成为权力工具，也可以成为向善工具。它是把权力工具跟向善工具作为一个对立面给大家列出来。

再往后，李飞飞讲到，在AI变得不可控之前，它仍然是人类的工具，人类有责任让它可控。她并没有去讲说AI会不会最终变得不可控，或者最终变得不可控，她都没讲。说AI不可控这件事的可能性是存在的，但是人类该干的活，就是在它不可控之前想办法控制它。但是未来是什么样的，就要看人怎么做了。

人类应该如何引导？

那么人应该怎么做呢？就是引导AI向善。在这个过程中，不是让工具自己去决定，而是要依靠法律、制度、教育和社会共识。当然这个里面，我觉得可能对于一个大学教授来说，稍微有一点过于理想化了。法律、制度、教育与社会共识这些东西，并不是一些抽象的概念，而是有千千万万个人在各自的岗位上，每一个人都有自己的想法，有自己的利益，有私心。这些人还会形成很多的小团体、小的利益团体。所以在这样的情况下，是不是我们可以在AI变得不可控之前真正的引导它向善，或者让它始终在可控的范围内？这个真的不好说。我们现在看看，政府能够管理得了像谷歌这样的公司吗？我是打问号的。

二、李飞飞的教育观：如何不被 AI 替代？

既然AI有可能不可控了，那么人类就有可能被替代。李飞飞的观点是：关键是更新教育，要把现在的教育整个革命掉，让人学会用工具，并且发展人类的特质。通过这样的方式，我们可以保证自己不被替代。这个应该也属于叫“美好的愿景”吧。

所以下面咱们来讲李飞飞对教育的观点。首先讲到说，以后不要再被大量的标准答案和知识填充、应试教育占时间了。当然了，李飞飞并没有经历过中国教育的精华部分，她高中就到美国去上了，她在国内是上到初中，而中国教育的真正精华部分是高中部分。但她依然感觉大量的标准答案和知识填充是非常非常浪费时间的。

对于李飞飞来说，她希望什么样的呢？她希望培养人类的能力和主体性。什么叫主体性？咱们后边讲。那么到底什么是能力呢？

1. 被保护并持续燃烧的好奇心

这个倒是跟马斯克要求的一样，人类必须要有好奇心。当然马斯克希望的是AI也一定要有好奇心。现在李飞飞讲的是人类教育一定要保持好奇心。父母和老师要呵护孩子好奇心带来的快乐。这句话什么意思？孩子有好奇心这没毛病，像我们有时候管这个东西叫“淘气”。你好奇心做了很多东西以后，有些事情是会做对的，有些事情会做错。父母跟老师一定要引导孩子说，你这个好奇心带来的快乐到底是什么？你要让孩子去享受这种快乐，她才可以不会说每次有好奇心的时候就有可能挨揍，这个事是很危险的。当然有些小孩揍着揍着也没准会成才，比如说二战时候的英国名将蒙哥马利哈，他小时候就是不断地被教育长大的，他妈妈的口头禅是“去看看他在干什么，叫他停下来”。这哥们特别皮，所以长大了以后很喜欢钻空子。当然我觉得这不是一个好例子了，李飞飞还是希望更多的孩子可以快乐地享受她们的好奇心。

2. 要驾驭AI工具的能力

而不是被工具所取代。她的例子是什么呢？就是火。火是可以做饭的，但是也会带来伤害。说小孩子长大的过程中，总要学会做饭，你也不可能说我为了保护她，长大了以后不会做饭，这事不行。那怎么办呢？这小孩子就要去学会使用工具，特别是像AI工具。要理解AI如何为学习和创造赋能。你想学一个东西的过程中，怎么用AI来帮助你，也要了解AI可能带来的问题和风险。这个过程很像是我们教小孩子用火的这个过程。

3. AI做不到的核心人类能力

这个才是小孩子真正要去学的东西。AI到目前为止有很多的能力是不具备的：

  • 好奇心：让马斯克去努力让AI有好奇心吧，但是她觉得AI在这块上还是有一些缺陷的，所以人类要努力去补充好奇心。
  • 批判性思维：这个在国内可能稍微难那么一点点吧，但是她觉得这是很重要的，因为AI其实很难产生这种批判性思维。你每次问它一个问题的时候，它会想办法给你找到一个正确概率最高的答案。我最近还发现了一个使用AI的好方法，是什么呢？就是你的提示词这样写：“给我五个答案，然后给它进行不同维度的评分。”这样的话你就会得到一些不一样的答案。如果你每次只问它一个答案的话，它给你的永远是那个最四平八稳的那个。
  • 创造力：说这也是AI所不具备的，是人类应该努力去培养的东西。
  • 空间想象力：至少目前的AI还不行。但是未来，比如说它的World Labs公司发展起来以后，也许AI就可以具备空间想象力了。
  • 人际协作：这里并没有讲到人际关系，但是我觉得可能这一块对于未来孩子是非常非常重要的。最后还是要人跟人协作。

然后李飞飞提到说，不需要背课文之后，剩下的时间怎么办？这个时间应该用来学习AI做不到的认知和能力。因为原来我们用了大量的时间去背课文了，这个时间省下来以后，不是说让大家去疯玩的，好好学一些AI搞不定的事情。

4. 从“标准答案训练”转向“潜力开发”

说原来我们的K12里面的标准答案，AI做得比人好。用十几年去做以后机器能做的事情，就是一种浪费。这个我是完完全全赞同的。她希望21世纪能够发生一次真正的教育革命，把原来这种死记硬背的东西去掉。其实我们现在已经比原来强很多了，原来私塾先生玩的是什么？叫“念、背、打”。就是你先念书，也不给你解释，“书读百遍其义自现”；念完了以后就背，背错了以后就打手心；然后再接着去念。是这样的一种教育方式。现在虽然依然在做标准答案训练，不让你去思考，不让你去批判，但是特别像理科吧，还是会稍微的解释一下为什么呢，还是稍微有一点点思辨的。未来的话，所有机器能干的活让机器干，人就去干那些机器干不了的活就可以了。

5. 不再用文理科来束缚成长道路

现在是对学生进行文理分科，或者是考试的时候分几科来考。她说以后没必要这样了，现在所有人都可以在AI的帮助下去写代码了，所有人也都可以在AI的帮助下去绘画、去写诗、去写文章了。那你在这样的情况下，何必再去分文理科呢？这件事情关键还是看你是不是应试。如果你去应试的话，确实是很难不去分科。应试的过程中，你需要把人的能力去区隔开来，那你能力上去了以后怎么来识别你的能力上去了？这点还是挺难的。

6. 面对AI要保持主体性

前面她讲的时候，我们对教育的要求是有主能力和主体性。那什么是主体性呢？这个其实我们把它解释成“主人翁意识”也可以。李飞飞讲到说，她最害怕的一件事是人类的放弃，最担心的是有人因为AI变聪明就觉得没我啥事了，从而放弃主动性。AI只是工具，人类的潜力是创造世界，把世界变得更好，而不是说衣来伸手饭来张口。如果人类变成那样了，那就只能被AI替代了，这是她不希望看到的。上面这段就是李飞飞对于教育的一些看法。

三、关于机器人：现状与挑战

下面是机器人。她首先讲到自动驾驶汽车，说自动驾驶汽车就是个机器人。自动驾驶汽车发展到现在有20多年了，有成熟的产业链。你想汽车这个东西在做自动驾驶之前也上百年了，所以它产业链是很成熟的。而且汽车面对的问题是相对比较简单的，因为道路这个东西是二维的。虽然有立交桥，但是这个汽车并不会上下走，它只还是会顺着路走，所以它在一个二维的道路上行驶。而汽车的唯一要求是什么？就是不碰到东西就可以了，所以它相对来说要简单很多。而且汽车有一个很棒的地方是什么？就是它有很成熟的场景，有大量的数据积累。像特斯拉折腾半天，多少辆车在路上跑了多少公里了，把这些数据搜集下来以后，在这个基础上去进行训练，然后她遇到了各种各样的奇怪的问题，我们怎么把这些奇怪的问题都训练到大模型里边去，让这个自动驾驶可以使用。2006年谷歌开始做自动驾驶汽车，到2026年就整整20年了。经过20年的发展，这个事基本上算搞定了。

但是机器人要比自动驾驶汽车要复杂得多。它是在一个三维的世界里活动的，因为你有手，你还要有腿，上下的你要迈台阶，所以它是一个三维世界。而且它有时候还要碰东西，你要拿东西嘛，所以它要面对的问题要比自动驾驶汽车要复杂很多。你要把所有这些问题都解决掉了，你才可能去做家务，洗碗、做饭、洗衣服，才能干这些事情，才可以去工厂。这个是要难很多的。

而且最难的是什么呢？就是除了工业机器人之外，所有这些人形机器人在短期内没有商业应用前景。因为你把它做出来以后没地方去用它，因为它的成本实在太高了，不划算。那你没有实际应用场景，就会面临下一个问题是什么呢？缺乏成熟的产业链和应用场景，它就没有办法像自动驾驶汽车那样积累一大堆的实际数据回来。自动驾驶汽车就是我一开始先不自动驾驶，我先积累数据，积累完了以后我在这些数据上去做训练，训练了以后我再去逐步地做半自动L1、L2、L3，现在国内开始发L3牌照了，它是这样一步一步来的。而现在机器人它就没有这些数据，你也没有这个实际用途，所以这个数据积累起来就很痛苦。

所以李飞飞拒绝为机器人普及预设时间。她说AI发展了，比20年前肯定有了长足的发展，但是机器人面对的问题要比汽车复杂很多倍。所以到底是我们需要再发展20年，还是说很快就能实现了呢？她说没法预测这事。她的预测就是：有生之年，我们应该可以看到机器人普及。当然了，这对于马斯克以及国内这些准备上市的人形机器人公司来说，就不是一个好消息了。

四、World Labs（世界实验室）在做什么？

最后一条，她的World Labs（世界实验室）这公司到底在干什么？它核心目标是从内容生成走向世界生成跟空间智能。所以我们现在可以区分一下，杨乐坤要干的东西叫“世界模型”，李飞飞要做的这个东西叫“空间智能”。李飞飞就属于要做生成式的，而且是要一帧一帧地生成完整视频的这样的一个模型。对于李飞飞来说，空间智能是迈向更强通用能力的重要组成部分。她也没有说我这个东西直接就可以改变什么东西，未来这个AI会有通用能力的，那么这一步是必须要走的。

  • 3D生产门槛降低：空间智能做成之后可以干什么呢？可以把原来很难的3D生产能力门槛直接降下来。原来我们做3D打印机最大的痛苦是什么？就是没有模型可以去打印。我们现在看到了一个事物，或者我们想象了一个事物，我们很难把它描述出来。都是别人做好的模型，打来打去的就没什么意思。如果李飞飞的World Labs，她们家的产品已经可以正式使用之后的话，3D打印机应该就会有市场了。这个还是一个比较激动人心的事情。
  • 做各种仿真训练：这个World Labs的重要用途是什么？就是做各种仿真。因为它是生成3D空间的嘛，这个机器人就可以在里边进行训练。还记得李飞飞是怎么当上AI教母的吗？就是她做了一个叫ImageNet的一个项目，把全世界的这些能够搜集到的图片搜集在一起，让AI进去训练去。现在World Labs也可以做出大量的3D空间，让机器人在缺乏实际应用场景的情况下，在它这样的空间里边去训练去。这也是一个对未来非常有价值的事情。

五、老范的观点与思考

以上就是李飞飞访谈里边讲的东西。后边说一点点我的看法。

1. AI到底是不是工具？

我只能说目前还是，但是边界很模糊。为什么这么讲？其实人这个生物是很懒惰的，一旦机器可以做一个什么事了，我们就会放心地把这件事情交给机器去做，不会说我再要去看一眼——看绝对不看。所以AI这个东西，它在快速地突破工具的边界。而且对于不同的人来说的话，AI到底是不是工具，这件事也是有不同的定位的。我去用AI生成了图片了，那么AI对于我来说是工具，它把我脑子里想的东西生成出来了，而且我还要去校对这东西对不对，是不是我想要的东西。而对于看这些图片的人来说，AI还是工具吗？这个事就要打个问号了。

所以AI未必对于所有人来说都是工具。尤瓦尔·赫拉利说，未来可能只有少部分人是有用的，大部分人会变成“无用阶级”。现在AI的话可能也在向这个方向发展，它是少部分人的工具；对于大多数人来说，这就是生活中的一部分，AI会决定她们的衣食住行、喜怒哀乐。所以AI快速地在模糊工具的边界，而且这个过程是不可逆的，不是说我们号召一下让大家去学习就可以逆转这个过程，这是不现实的。

2. AI会不会作恶？

我觉得关键还是要看使用AI的人会不会作恶。这个AI不是由制度来去使用的，也不是由政府来去使用的，也不是由大公司来去使用的，而是由里面的一个一个的人、一个一个的利益团体，她们去使用的。她们使用AI的时候都是带有目的的。我的目的是为了让大家过得更好，还是说我的目的是让我的统治更加稳固，让其她人给我贡献更大的价值？咱们举一个最简单的案例：美团。美团去控制所有这些外卖员的那个程序其实也是个AI。这些外卖员会被这些AI逼得满街乱窜，罔顾交通安全。那么这个AI到底是在做好事，还是在做坏事？对于我们点餐的人来说，我可以快速地得到我的外卖；但是对于这些外卖员来说，到底是一个向善的AI，还是一个权力的AI呢？这是需要我们大家去思考的。

3. 关于教育的改革

我的感受是，现在的教育行业并不会拥抱这种变化。教育行业的目的从来就不是说我们要把这个人变得更好，教育行业的目的一直是进行筛选。变好了以后，我怎么把最好的这个人筛选出来？我们为什么要去做高考？因为高考是一个相对来说比较容易的筛选方式，大家去考试就好了，你考的高、我考的低，这事一下就明白了。你一旦说大家去学习什么好奇心，去学习各种的复杂的能力了，那这玩意最后怎么去判定？谁来去判定说到底是学的好还是不好？因为你通过教育了以后，筛选出来的人可以去使用工具，筛选不出来的人只能被工具使用。这个筛选过程的问题，李飞飞其实并没有提到。所以在这件事情上来说，我觉得大家还需要再进一步思考。

而且现在的这些教育者，或者教育行业的从业者，她们也是更习惯地说：我如何可以用最小的劳动付出，让小孩去适应这个筛选过程？因为她的KPI很简单，她的考核指标也很简单，就是我怎么能够让我教育的小孩有更高的几率通过筛选。在这点上，你不改变筛选的机制，是没有办法去改变教育的本质的。

4. 关于机器人与未来

最后关于机器人，我的感受是行业会有很多“烈士”倒下。现在这些做机器人的公司里头，大量的会倒下，但是最终的路径是清晰的，最终一定会走向机器人的时代。

最后是关于World Labs，就是李飞飞的这间公司。这个公司现在已经融了二点几亿美金了，在快速地做她们自己的产品。这些产品未来是不是可以给我们的生活带来改变？也许会。即使给我们生活带来改变，可能也不是直接的改变。就像ImageNet，咱们现在每天在用AI，在用AI画画，在用AI去进行图像识别，在这个过程中我们真的是用过ImageNet吗？绝大部分人可能听都没听说过这东西。但是没有ImageNet，我们也没有办法走到今天这一步。所以李飞飞公司的产品可能对于很多人来说是用不到的，但是它的产品有可能会让我们的机器人、让很多仿真系统得到训练数据，让科技更进一步的发展。这个是World Labs的价值。

最后总结一下，李飞飞的很多观点是值得去思考的。我们站在AI带来的冲击面前，需要更多的去思考，甭管这个思考到底会不会改变什么，但是我们不能停下来思考。

这就是今天的故事，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛，参加Discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。

背景图片：

Prompt：high-contrast watercolor illustration, grand interior hall of Stanford Memorial Church filled with abundant Christmas decorations including wreaths garlands ornaments and twinkling lights, intricate Byzantine mosaics and vibrant stained glass windows, glossy reflections on polished floors, sharp subject separation with extremely legible negative space for text, neon cyan rim light, dramatic cinematic lighting, deep navy background, minimal palette of ink blue neon cyan and gold accents, cinematic composition, ultra-detailed, intricate textures, –ar 16:9 –raw –s 250 –v 7.0 –p lh4so59

Comments are closed.