拥抱AI，守护人性：李飞飞谈技术变革中的教育与协作
人工智能真的能取代人类吗？
这个问题的答案，来自AI领域学者李飞飞在一场科学播客访谈中的核心观点：无论是医疗、影视还是教育领域，AI都不是人类的替代者，而是放大个人能力的工具。
主持人首先从视觉与AI的关联切入，很多人觉得光线感知和AI相距甚远，但实际上视觉是AI发展的重要起点。李飞飞回应称，视觉确实是智能的基石，可以从生物演化和计算机视觉两条脉络理解这一点。从生物演化角度看，5.4亿年前远古海洋生物首次感知光线，感光细胞的出现直接催生了寒武纪物种大爆发；对人类而言，大脑皮层近一半的神经活动都和视觉相关，婴幼儿也是先学会“看”，再掌握语言能力。
对AI来说，视觉的贡献主要体现在两个维度：一是提供算法灵感，上世纪50年代，科学家发现哺乳动物视觉系统具有层级神经结构，这直接启发了早期神经网络的设计，即便如今模型参数规模暴涨，其根源依然可以追溯到生物视觉研究；二是推动数据觉醒，本世纪初AI算法效果始终不佳，2006年李飞飞在普林斯顿做研究时意识到，制约发展的不是算法本身，而是训练数据不足。就像6岁的孩子能认出数万种物品，靠的是成长过程中看过的海量画面，受此启发，团队发起ImageNet项目，搭建了千万级的图片数据集。直到2012年，大数据集、深度神经网络和GPU算力三者结合，现代AI才真正迎来了发展转折点。
主持人追问，2012年前后AI图像识别能力突然大幅提升，此前连相似人脸都难以分辨，2012年后却能精准识别，背后的关键是什么？李飞飞表示，正是GPU并行算力提升、神经网络技术成熟、互联网带来海量数据这三个要素集齐的结果。她以ImageNet图像识别竞赛为例，人类分辨一千种物品的错误率约为4%，失误多是因为物品过于相似或记混品类；而早年神经网络的错误率始终不如人类，直到2016年，算法识别准确度才首次超过人类。语音和听觉领域的发展路径，和图像识别几乎一致，2016到2017年Transformer架构出现后，性能很快超越了图像领域的经典模型AlexNet；经过五年的迭代优化，加上更完善的网络结构、海量文本素材和GPU算力支撑，ChatGPT在2022年正式问世。
主持人提到人类拥有“物体恒存”的天赋，比如只看到一截猫尾巴，结合房间环境就能判断是自家的猫而非狐狸，他好奇AI何时能拥有这种结合场景的自主推理能力。李飞飞表示，当前的大模型依靠海量数据确实能做出类似判断，但底层逻辑和人脑完全不同：孩子只见过几只猫就能举一反三，而AI需要刷完网上几乎所有猫咪图片，依靠数据中的统计规律分辨。两者的学习逻辑天差地别，背后还有大量待破解的科学难题。
主持人又问，后来AI能让静态图片动起来，比如让图片里的猫追老鼠，这是如何实现的？李飞飞解释，关键是在训练数据中加入大量视频素材，2024年Sora发布是一个标志性节点，但当时的算法仍基于神经网络框架，没有出现颠覆性技术革新，所以模型并不理解猫的肌肉构造和身体结构，只是依靠海量视频总结出物体运动的统计规律，生成符合常识的动作，这也解释了为什么AI生成的画面常会出现不合理的bug。
主持人进一步追问，AI是否能拥有自主创造力和独属于个人的内心感受？他提到，AI的训练素材都来自网络，但人类很多私密的内心体验不会被上传，比如欣赏抽象画作时的独有情绪、想起童年老家的专属感触，AI是不是永远欠缺这类感知？李飞飞表示，这正是最核心的问题：互联网汇集了人类图文、影像等行为数据，这是AI强大的基础，但那些高度私人化的思绪、情绪和感触没有被记录，AI根本无法学习和体会。她举例，AlphaGo的第37手看似有创造力，但围棋有完整严谨的数学规则；而面对顶尖数学难题，需要人类跳出固有框架想出全新解法，这类问题更适合人类和AI协作攻克。至于看到杯子就勾起童年往事这类私人主观的情感体验，是现阶段AI完全无法触及的局限。
主持人又问，如果未来使用无创脑机设备直接读取大脑信号，能不能补上AI缺乏私人感知的短板？李飞飞表示，从理论技术层面有实现可能，但前提是人类内心的心理活动信号能被传感器捕捉识别，如果连我们自己都无法用语言或动作表达细腻感受，机器自然无法获取对应信息。当被问及直觉、内心诉求等本能内在状态，AI能否产生真正的内在驱动力时，李飞飞称，目前我们可以通过设定目标函数让AI模仿出类似效果，比如深度思考模式、快速应答模式，但这些本质上只是调整数学参数，AI不会产生真实的恐惧、喜爱，更不存在发自本心的共情，它说出安抚的话语只是套用学到的语言表达模式，和人类的共情完全不同，这一点很有必要向大众科普清楚。
主持人问到，当前AI技术迭代很快，监管部门、普通大众和行业从业者该如何平衡技术创新和潜在风险？李飞飞表示，这也是她在斯坦福创办以人为本人工智能研究院的初衷。AI行业的发展可以参考汽车、生物科技的治理经验，让所有相关方共同参与把控：一方面要制定完善的行业伦理准则、在高校开设AI伦理相关课程、配套落地监管条例；对于医疗AI这类高风险应用，还需要类似监管机构设立安全红线。绝不能只让少数科技企业替整个社会做决定，单纯追逐市场收益的逻辑，绝不能凌驾于社会伦理与大众文化之上。
随后两人聊到AI在疾病发现和治疗上的应用，主持人提到生物医学知识一直在迭代，几乎每个月都有新研究推翻固有认知，比如此前教科书里认为神经元动作电位遵循“全或无”原则，但Nature的论文证实同一神经元的动作电位波形可以千差万别，业内多数人看过研究却不愿接纳，而AI可以毫无负担地接受新设定，处理海量数据、吸收新知的效率甚至超过顶尖高校的研究生。他好奇未来医生和患者该如何和AI协同，能否建立全新的科研和诊疗模式。
李飞飞表示，AI最有价值的落地场景之一就是辅助前沿科学研究，尤其是在生物医学领域，直接关乎人类健康。长久以来科研突破几乎都依靠人类研究者，依靠代代积累的理论知识和反复实验，即便有大型科研仪器，研究核心依然是人，而AI相当于全新工具，可以储存海量资料、打通不同学科的知识壁垒，实现人类很难做到的跨领域融合。她以自身为例，自己深耕视觉神经科学和人工智能，但对嗅觉领域一窍不通，很多专业术语都不熟悉，人脑很难同时吃透多个细分方向，而AI没有这种局限。她认为用AI助力医学研究和临床诊疗是当下值得深耕的机遇，目前还有很多探索空间，比如如何整合医学信息、如何清晰传递分析结果给医生和患者、如何让患者全程参与诊疗过程。
主持人分享了自己的亲身经历：前段时间他眩晕，AI帮他分清了根源是眩晕症还是血压过低，而当时一位专攻前庭问题的耳鼻喉专科医生最初判断失误。他只描述了一两天的身体异样感受，后来发现是药物副作用导致血压过低，补充电解质后两小时症状就消退了，他认为AI展现出的辅助能力令人惊叹。李飞飞表示，医生完全可以把这类工具当成诊疗帮手，她自己也有类似经历：这次访谈原本要延期，因为她父亲在斯坦福做肝脏手术，手术依靠达芬奇手术机器人由主刀医生全程操控，是典型的人机深度协作。术后她和主刀医生聊到，如果整合全球所有同类型肝脏手术数据，能否训练出全自动完成肝脏手术的AI，医生给出的答案并不乐观，因为人体肝脏结构错综复杂，血管分布密集，每个人的器官形态差异极大，即便汇总所有病例，数据量也不足以支撑算法达到稳定可靠的水平。这也印证了一个关键点：AI的判断依托数据中的规律，一旦对应场景样本稀少，就要理性看待AI的能力，分清适合使用的场景和无法依靠它的场景。复杂外科手术中，医生操控机器人的效果远比机器人自主执刀好，但医生的经验又受实操手术数量限制，这正是人机协作可以发挥优势的地方。未来还可以探索搭建肝脏器官的虚拟仿真模型，让AI无限次模拟手术训练。而像主持人遇到的低血压、眩晕鉴别这类有海量病例、数据库样本充足的病症，AI就能充分发挥作用，为无法及时线下就医的人提供初步参考。
主持人恭喜李飞飞父亲手术顺利，李飞飞表示手术很成功，得益于腹腔镜机器人技术，术中出血量比传统手术少了十倍。
主持人提到，有时候机器能展现出人类缺失的善意，比如自动驾驶车辆会主动避让行人和宠物，而不少人类司机做不到，他好奇两三年后大批机器人走进日常生活会是什么模样。李飞飞表示，自动驾驶模型需要学透所有交通规则，而且硬件类产品落地见效会慢很多。她作为独生女，家里长辈年纪大、身体不好又不会英语，照料担子很重，特别希望有机器人分担体力活，当然机器人绝对替代不了亲情陪伴和家人谈心，只是能扛下繁琐费力的杂事。加州常年有山火，人类消防员冲进火场风险极高，这类高危作业完全可以交给机器人；独居老人买菜、取药、出门散步都不方便，目前只有快递配送能解决一小部分需求；医疗护理行业常年缺人，护士永远超负荷连轴转，机器人接手这类工作能造福社会的场景非常多。
主持人表示，大众对机器人和AI的恐惧很大一部分来自它们是实体的，他不奢求和机器人产生情感羁绊，只希望它们能帮忙叠衣服、扫地、打理花草等。李飞飞提到迪士尼《超能陆战队》里的医疗机器人大白，外形像充气软气球，没有坚硬外壳，这种形态大众接受度会高很多。她还提到，未来的生活图景不该由某一家企业或一群投资人单方面定义，全社会都该主动参与构想，当前关于AI的舆论有个很大的问题：普通人只能被动接受技术带来的结果，却无法参与前期设计规划。
主持人举例，小孩子独自上下学家长不放心，如果有陪护机器人随行，遇到危险能立刻报警甚至简单防护，就能给孩子更多独立活动的空间；线上网络环境复杂，家长很难全方位看管，或许可以做一个线上守护虚拟形象，自动识别不良风险、隔绝有害信息。李飞飞认为这个思路可以做成不错的创业项目。主持人提到自己读博时在帕洛阿尔托街头碰到乔布斯，他光脚出门、打扮像嬉皮士，对待员工脾气直接，但他懂计算机不该只是冰冷机器，要做出圆润便携的外观，消弭人和科技的隔阂，有人说这是变相的“特洛伊木马”，但他不这么看，他认为实现人和机器人良性共存、互相协作，需要懂技术更懂人性的人，很多顶尖技术天才专业能力强，但不懂如何与人沟通、传递技术价值，需要擅长人文表达的合作者配合。不少媒体刻意制造对立，渲染“科技从业者抢走普通人的一切”来博取流量，他好奇去哪里找兼顾技术能力和人文共情的人才。李飞飞表示，其实有不少这样的人，主持人就是其中之一，不少创业者都在做极具社会价值的事，比如用AI研发新药、辅助诊疗、研究衰老、打造心理健康工具，还有大批设计师和产品经理在努力，但舆论的话语权总是给到那些一味鼓吹技术万能的人。这期播客就是想多传递人文视角，把普通人的真实需求和人类长远的未来纳入AI讨论。她本身是教育从业者和技术建设者，见过很多优秀年轻人放弃大厂高薪，加入相关团队用技术帮普通人，但这类声音太少，很难被大众听见。如今公共舆论两极分化严重，一部分人散播末日恐慌，另一部分人鼓吹技术无所不能，两种声音都太极端，很容易让普通人觉得“掌握技术的人站着说话不腰疼”，我们需要回归客观中立的视角，理性看待技术本身，重点讨论如何合理运用，让全社会一起掌握塑造未来的主动权。
主持人提到一位同行的话：“大众不爱听冷冰冰的技术故事，更容易共情充满人情味的真人经历”，比如AI协助兽医治好宠物癌症、罕见病患儿的病灶被AI锁定，这类故事更动人容易引发共鸣，但流量和曝光远不如博眼球的极端内容，传统媒体只追逐短期热点，很少深耕长期行业趋势，无数人一直在推动AI向善、探索人机协作，我们应该多看见、多传播他们的声音。
随后两人聊到AI与影视创作的关系，李飞飞表示这个话题很复杂，牵扯很多创作者的顾虑，大家害怕AI夺走编剧和其他创作工作。她认为可以把技术现状和就业冲击分开讨论，虽然两者密不可分，但从技术层面来说，把剧本自动转换成镜头片段的能力已经十分成熟，市面上已经出现AI生成短片甚至接近长片规模的作品，海内外不少企业都在研发配套工具。但一部作品的核心内核永远属于人类，那些独一无二的细腻情绪、叙事角度、镜头表达、人物塑造，都是编剧和作家不可替代的核心价值。如何用好AI工具，更好地承载人类的故事表达、放大表达者的能力，是当下要解决的关键难题。好莱坞业内普遍充满焦虑，技术带来的冲击真实存在，但更要思考如何积极应对、良性转型。AI正在彻底改写影视叙事的创作模式，她的联合创始人曾和好莱坞知名编剧深入交流，对方也在用全新视角看待AI工具给电影制作带来的改变，技术从业者和影视创作者多多对话交流在当下尤为关键。
主持人表示，技术变革总会迎来这样的转折点，只有行业内部从业者主动接纳、参与改造，新技术才能真正普及落地，他想起小时候大家都去店里冲洗胶卷、租赁长焦镜头，后来数码时代到来，冲印、胶片相关岗位大幅消失，但摄影行业并没有彻底消亡。李飞飞回应，行业只会转型迭代，从业者可以通过学习新技能完成自我升级，现在已经有很多创作者主动钻研AI工具，跟上技术趋势、强化自身不可替代的能力，技术变革时代，机遇和阵痛同时存在，需要理性审慎面对。
主持人提到不少家长的顾虑：AI这么方便，孩子碰到难题就找AI解答，会不会不愿意主动动脑学习？他提到当年计算器、电脑、打字机刚问世时，社会也有过完全一样的担忧，美国社会心理学家乔纳森·海特曾提出，人们在享受便捷的同时也在失去一些东西，青少年更容易深陷技术带来的负面影响。他请李飞飞结合当下AI发展现状，从乐观、中立、悲观三个角度谈谈未来走向，AI究竟会拓展青少年的思维、几乎没有影响，还是会造成伤害？
李飞飞表示这个问题问得很好，答案可以顺着之前聊的内在驱动力、自主意识延伸。最糟糕的情况是AI会夺走年轻一代自主学习和生活能力，不管是无休止刷短视频还是被动接收推送信息流，都会一点点消磨人的主观能动性。人脑的生理运转逻辑不会因为晶体管技术改变，神经元、体内化学物质和各类激素的运作有固定规律，人的成长尤其是青少年阶段的成长，学习本就需要投入时间、付出努力，过程难免遭遇挫折，不管未来社会职场如何变迁，人的大脑和身体都需要完整发育，学习的内生动力、自主思考的能力不能被任何人或机器剥夺，这也是她最担心的一点，如果滥用AI消磨孩子的主观能动性，下一代的大脑就没法得到充分发育。但另一种极端误区也很危险：因为担心学生作弊、用AI生成作业答案就一刀切禁止学生接触AI工具，这同样不可取。只要学生保有主动求知的内在动力，掌握正确的使用方式，AI能把学习的深度提升到从前难以想象的地步。她本科时原本打算走医学预科路线，有机化学难度很高，当时想吃透分子的空间结构，但助教答疑时间短且和课程冲突，教授答疑时间也有限，学习处处受阻，如果当年有AI学习助手，就能针对卡壳的知识点反复提问，只要自身有学习意愿，AI就是极强的辅助工具，不该剥夺学生拥有这种助力的机会。她提醒，需要警惕两种风险：一是过度依赖AI磨灭独立思考的能动性，二是全盘封禁AI工具。最理想的局面是守护好孩子们的求知欲和自主思考能力，同时引导他们合理运用AI，这一代及往后的年轻人会比我们更有智慧，AI会成为放大他们个人能力的工具。
主持人表示非常认同，对大脑的神经可塑性和年轻一代抱有十足信心。李飞飞补充，就算是成年人，大脑也依旧具备可塑性，别觉得年纪大了就没法进步，同样能借助工具提升学习效率。主持人称这段对话刷新了他对AI能力的很多认知，面对完全陌生的领域，他会以普通使用者的身份向AI提问，积累一定知识储备后，再以创作者的身份和AI协作共创。李飞飞提到去年学校一名本科生点醒了她，ChatGPT推出后，以前遇到不懂的问题她会直接请教专业同事，但现在意识到不该拿着毫无准备的基础问题浪费别人的时间，可以先靠AI梳理基础信息，这么看来AI反而在推着大家改掉偷懒和不愿提前思考的习惯，学会向AI提问应该是孩子们的新必修课。
主持人最后问到，7到20岁的青少年应当以什么样的心态看待AI？李飞飞表示，这个年龄段正好是她孩子所处的阶段。他提到现在的年轻人对AI大多满怀新鲜感和兴奋感，回望过去计算机刚问世时，书法老师曾忧心大家以后全都打字，手写书写能力会持续退步，每一次新技术诞生都会出现类似论调，总有人担心人类会被技术毁掉，他觉得传统根基和未来发展需要兼顾，好奇孩子们的真实想法。李飞飞回应，作为教育者和技术从业者，她希望能主动和学生、家长以及一线老师交流沟通，但政策制定者、投资人、科技行业从业者往往会忽略老师、家长和青少年这群核心人群，不少业内人自己有子女，却很少静下心倾听他们的真实诉求。她始终对年轻一代抱有期待，纵观人类发展史，老一辈总会感慨今不如昔，觉得年轻人不懂规矩、丢掉过往传统，但拉长时间线来看，人类社会整体始终在向好的方向前进，她不否认发展路上会有冲突和磨难，但对人类整体的未来保持乐观。孩子天生带着旺盛的好奇心，AI固然能带来丰富的娱乐体验，但他们也会慢慢学会合理驾驭这项技术。真正让她放心不下的是一线教师和部分家长，整个社会没能给他们充足的配套支持，大多只会站在高处说教、一味指责。教师和家长是支撑社会运转至关重要的群体，我们要做的是倾听他们的难处、提供帮扶和配套资源，从基础教育到高等教育阶段，老师们扛着整个社会最沉重的育人压力。她亲身经历过一件事：2022年ChatGPT刚上线，身处行业内的她第一时间给孩子小学的校长发邮件，主动提出希望能入校做一场分享，给老师和学生们科普新技术，不是自认专业高人一等，而是希望一线教育者能第一时间了解这场技术变革。不少行业从业者几乎没人第一时间想到周边学校的授课老师，但这件事恰恰至关重要。老师们常会提出顾虑：“学生用AI抄袭作弊该如何管控？”这是非常合理的疑问，我们需要走进校园，向老师们完整展示技术、赋能教育工作者，和他们一同摸索可行的解决办法。老师们学习能力强、也愿意主动改变，只是常常被外界忽略。她看好孩子们的未来，但不会盲目乐观，想要守护下一代，一定要看见教师群体，帮扶老师与家长，才能真正引导青少年正确使用AI。
主持人表示十分认同，相信很多人听到都会深有感触，教师理应被善待，他们需要充足的资讯和全方位的支持。李飞飞提到，如今大部分内容聊到教育与AI，只会走向两个极端，要么大肆渲染末日恐慌，要么一味鼓吹乌托邦式的美好，两种论调都没法真正帮到老师和学生。
主持人又追问，想要AI输出精准高质量的内容，提示词的撰写质量有多重要？李飞飞表示，提示词是重中之重，起到决定性作用。主持人表示，可见精准提问、撰写优质提示词本身就是一项需要学习的核心能力。李飞飞称没错，这也是他们开展AI科普、校园教学的核心意义，她特别希望中小学能把提示词思维纳入常规课程，她还举了一个有意思的例子：人类历史上最顶尖的“提示工程师”是谁？主持人表示答不上来，李飞飞说是苏格拉底，倘若他生活在当下，绝对是顶尖高手，他标志性的诘问法本质就是层层递进、不断追问，顺着线索挖掘事物本质、探寻真理，这套思维方式完全可以教给孩子们。
她还提到，具身交互不只局限于人类康复领域，具身AI同样延伸到机器人赛道，AI的下一轮技术革新早已不再局限于语言模型。人类演化数亿年，漫长岁月里都没有依靠语言交流，而具备实体的机器人能够辅助人类生活，让整个社会变得更好。技术洪流中，人才是最终的锚点。
主持人表示，讨论AI的核心一定要抓住一点：技术本该拉近人与人的距离，而不是制造隔阂。现在不少AI领域的领军人物还在学着如何面对公众，一旦站到聚光灯下，身上一丁点不足都会被无限放大，他期待他们能更快成长，向大众传递客观真实的技术全貌。学术界和医学界还有一种不成文的隐性风气，掌握技术核心逻辑的人会刻意回避向大众讲清底层原理，靠信息差守住话语权，这种做法对任何人都没有好处，只有撕开技术的神秘外衣，让大众看懂背后的真相，大家才能真正放下顾虑、获得更充足的安全感。
李飞飞回应，垄断信息的确能攥住话语权，一句“听我的就好，我直接给你结论”也能建立权威，但教育者绝不会选择这种方式。课堂上不会只简单告知学生基础结论，而是拆解逻辑，教会他们自主推导、独立思考。除此之外，还需要听见来自更多视角的声音，有无数学者、技术研发者、创作者一直在钻研如何合理运用AI造福大众，这些珍贵的声音值得被更多人看见。
