李飞飞：AI是工具，人类是核心——信仰人而非技术

“我信仰的是人，不是 AI。”

在与钛媒体的最新对谈中，李飞飞再次强调了这一简洁而坚定的立场：无论技术如何进步，人类自身的价值与责任都无法被替代。

“AI 本质上是一种工具，而所有工具都具有双刃剑的特性……我们从不期待工具自己决定用途，这始终是人类的责任。”

这番论述不仅厘清了 AI 的工具属性，更彰显了李飞飞对人类主体性的坚定信念。

作为ImageNet 的缔造者、斯坦福大学“以人为本 AI”理念的倡导者，李飞飞被业界尊称为“AI 教母”。她不仅是深度学习革命的亲历者，更是引导这场技术浪潮回归人本主义的核心思想家。

李飞飞指出，当前 AI 的发展不应局限于语言和感知层面，而需向更深层的空间智能迈进——使机器具备理解、推理并与三维世界互动的能力，超越简单的二维符号处理。

在她看来，这种能力的突破并非单纯的技术叠加，而是 AI 获得“理解世界”能力的根本前提。

李飞飞从不否认 AI 的强大潜力，但她更警惕公众对技术的误读以及极端叙事所带来的风险。

她观察到，当前关于 AI 的讨论充斥着从“末日论”到“乌托邦论”的极端观点，这些声音不仅容易误导公众，也阻碍了理性、务实的对话。

对她而言，技术进步所带来的不仅仅是效率提升和产业变革，更对教育体系、社会结构乃至人类自身潜力提出了深刻挑战。

这也解释了她为何如此重视教育变革。她认为，传统教育模式已难以满足 AI 时代学生所需的核心素养——好奇心、批判性思维、创造力与空间想象力。

她主张用 AI 辅助学习，而非替代学习，让学生在掌握工具的同时，坚守人类的核心能力。

以下我们将梳理本次对话的核心要点，聚焦李飞飞对自动驾驶、机器人发展以及 AI 与人类关系的见解，通过她的论述，更清晰地展现她对技术演进与人类责任之间关系的深刻思考。

本文内容根据钛媒体赵何娟与李飞飞的对话整理，经过编辑删减。

“别用自动驾驶的二十年，衡量机器人的未来”

自动驾驶汽车本质上就是一种机器人，它是人类最早实现大规模生产的机器人形态。

但这种机器人功能相对有限：它像一个在二维平面移动的方盒子（因为路面是二维的），其核心任务就是避免碰撞。

而未来我们要发展的三维空间机器人，则需要在立体世界中主动与各种物体交互，帮助我们完成洗碗、做饭、叠衣服等复杂家务。

由此可见，自动驾驶汽车仍属于相对简单的机器人，其世界模型也较为简化，因为它的任务本身并不复杂。

当然，我无法了解特斯拉等公司的内部技术细节，但总体而言，我认为当前自动驾驶并未以生成式世界模型为核心，它更侧重于识别、检测等判断性任务。

然而，机器人技术迫切需要生成式模型，尤其是在训练阶段，因为现实世界的数据难以大量获取。我们所涉及的创造力和设计相关工作，也高度依赖生成式模型，生成本身就是一种典型应用场景。

我认为机器人领域充满趣味，目前硅谷对此热情高涨。我自己的实验室也已深耕机器人研究十余年，许多优秀学生如今在各处引领着机器人技术的研发，因此我对此领域充满热爱并持续看好。

但我也认为需要保持冷静，机器人研究仍处于早期阶段。

正如我们所说，机器人领域严重缺乏数据。以汽车为例，经过几十年发展，无数驾驶者在行驶过程中持续收集数据。而机器人，尤其是家用机器人，目前几乎没有成熟的商业化应用场景，数据收集极为困难。

因此，借助生成式 AI 便成了一条极具潜力的路径。生成式 AI，尤其是视频生成技术，为训练提供了前所未有的想象空间。

你可以进行仿真模拟，例如我们正在探索的机器人仿真，前景广阔；

你甚至可以在推理阶段，利用视频模型辅助在线规划，这带来了诸多可能性。

由于生成式 AI 作为机器人的邻近领域发展迅猛，它正在带动机器人技术的进步，这令人兴奋，但仍需拭目以待。

我认为机器人距离真正的商业化，特别是日常家用机器人，仍有相当长的距离。

回顾自动驾驶的发展历程，从谷歌 2006 年组建小型研发团队，到 Waymo 于 2024 年正式上路，已经过去了近 20 年。

这其中既有可比之处，也存在不可比的因素。

例如，汽车行业本身已非常成熟，其供应链、制造商和应用场景都已完备，这使得自动驾驶在产业化方面比机器人快得多。但当时 AI 技术尚不成熟，因此自动驾驶也经历了漫长的 AI 探索期。

如今 AI 发展速度无疑更快，但除了部分工业机器人外，缺乏像汽车那样成熟的机器人应用场景，因此机器人商业化究竟是快于 20 年还是慢于 20 年，实在难以断言。

但我相信，AI 的进步会比当年自动驾驶时期更快，不过机器人面临的问题也更复杂，因为它要应对三维世界。

我常被问及机器人何时能普及，我不愿给出具体时间，因为问题本身很复杂。我只能说，我相信在我们有生之年能够看到。

“我信仰的是人，而非 AI”

AI 是工具，而所有工具都具有双刃剑属性。从火种、石斧，到核武器、生物技术，乃至 AI，无一例外。

我坚信我们应当引导工具向善，同时也必须防范工具被误用，无论这种误用是有意还是无意。

我认为，走向任何一个极端都是不理性的。

如果只追求发展而完全忽视安全性与向善性，那无疑是一场灾难；

但如果仅止于谈论伦理与向善，而放弃发展，同样会错失良机，因为技术本身也能带来巨大福祉。

这就好比教导孩子使用火：你会教他们如何用火做饭，同时也会告诉他们火的危险，这是一种常识。

在 AI 变得不可控之前，它始终是人类的工具，而人类有责任确保其可控。正如我们对其他工具的期望，我们从不指望工具自己决定用途，这永远是人的责任。

我们需要理性地认识 AI 的本质，并以理性的方式思考当下社会的需求。

以教育为例，我们亟需在 AI 时代更新教育理念与方式。既要引导孩子们使用这一工具，让他们了解 AI 如何赋能创造与学习，也要让他们意识到工具可能带来的问题。

这不仅关乎孩子，也关乎我们自身、公众以及政策制定者——提供充分的信息和学习机会，这些至关重要。

归根结底，AI 的发展与治理，折射出的是我们自身的学习、成长与治理能力，最终还是人的问题。

作为个体，我们必须认识到时代正在变迁。如今选择逃避并非明智之举，时代确实在变，工作形态也会改变。

每一次重大科技革命都会带来职业的变迁甚至阵痛，有些阵痛短暂且能软着陆，有些则可能引发社会动荡。

因此，个体如何应对？唯有保持好奇心——对生命的好奇，对世界的好奇。即便这份好奇源于成年世界的恐慌，它也能成为学习的动力，这是每个人需要自省之处。

从群体层面看，我认为整个社会在 AI 时代都应调整教育结构。

当前 K-12 教育仍以应试和标准答案为导向，虽然美国并非完全如此，但应试成分依然存在，许多教学方法仍停留在知识灌输层面。我认为这些都需要更新，而且刻不容缓。

AI 正迅速证明许多事情机器可以完成，如果人类仍花费数十年去做机器能做的事，那无疑是对人类潜能的巨大浪费。

因此我特别呼吁教育思考者、政策制定者和实践者，把握时代机遇。教育方法论已一百多年未变，我希望百年之后历史学家回望 21 世纪上半叶时，能看到人类完成了一次教育革命。

我们应用 AI 赋能教师与学生，将节省下来的时间和精力用于培养 AI 无法替代的认知与能力。

人类潜力巨大，每个个体都蕴藏着未被开发的能力，个体间的差异正体现了这种潜力。AI 的出现及其对工作的冲击，恰恰提供了一个释放潜力的契机。

我们不应再固守文理分科。AI 让所有人都能学习编程，那么这些人算工科还是文科？AI 也能帮助人们更好地感知美、阅读和创作诗歌，因此教育方法论完全可以革新。

AI 赋予了我们许多机会，但最终仍取决于我们如何使用这一工具。我最担心的是人类的自我放弃，觉得 AI 如此聪明，自己无事可做——这种想法非常危险。人类拥有无穷的潜力和创造更美好世界的机会。

“AI 是工具”这句话承载着我对人的信仰，对人性和人类社会的信仰。因为我信仰的是人，而非 AI。