专访李飞飞：我为什么不同意AI教父对灾难性人工智能风险的看法
“人工智能正处在一个转折点。”李飞飞最近告诉我。她是美国斯坦福大学“以人为本人工智能研究所（Human-Centered AI Institute）”的联合主任，也是我们这个时代最杰出的计算机科学研究人员之一。她最出名的成果是创建了 ImageNet 数据集，这是一个流行的开源图像数据集，它在研究人员训练现代人工智能系统方面发挥了关键作用。
（来源：COURTESY PHOTO）
李飞飞解释说，这样说的原因是最近该领域发生了两件事。一个是生成式人工智能让公众真切地感受到了人工智能技术，因为它驱动着 ChatGPT 之类的人们可以自己尝试的人工智能工具。
因此另一件事是，许多企业已经意识到，文本生成等人工智能技术可以让它们赚钱，所以企业已经开始在更多产品中推出和加入这些技术。“正因如此，它正以一种更深刻的方式影响着我们的世界。”李飞飞说道。
在最新一期《麻省理工技术评论》杂志中，李飞飞是我们采访的技术领袖之一。在这期杂志中，我们主要探讨了世界面临的最大问题和最困难的问题。
技术和社会两个领域的交叉部分存在考虑不周的问题，因此我们请到了这两个领域的大思想家来讨论这些问题。
在李飞飞最新出版的回忆录《我看到的世界：人工智能黎明的好奇、探索和发现》中，她讲述了自己是如何从一个生活贫困的移民变成今天的人工智能领域重量级人物的。
这本书是对为实现梦想而做出牺牲的移民们的近距离观察，也是一位人工智能从业者讲述人工智能研究如何崭露头角的故事。
当我们交谈时，李飞飞告诉我，她始终关注着人工智能的未来，以及该领域面临的难题。
以下是我们谈话中的一些亮点。
为什么她不同意一些人工智能“教父”对灾难性人工智能风险的看法？许多人工智能领域的重量级人物，如杰弗瑞·辛顿（Geoffrey Hinton）、杨立昆（Yann LeCun）和约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio），一直在公开讨论人工智能系统的风险以及如何安全地管理技术。辛顿表达了他对人工智能可能对人类构成生存风险的担忧。但李飞飞不那么信服。
她说：“我绝对尊重这一观点。我认为，从理智上讲，我们应该谈谈那些风险。但如果你问我，作为一名人工智能的领导者……我觉得还有其他风险，我愿称之为社会的灾难性风险，这些风险更为紧迫。”
李飞飞提出了诸如错误信息、劳动力受限、偏见和侵犯隐私等实际存在的、贴近日常社会生活的问题。
更棘手的问题：李飞飞担心的另一个主要的人工智能风险是，科技行业的权力和主导情况越来越集中，而来自公共部门的科技研究投资却在减少。
“人工智能太贵了，研发一个大模型要花费数亿美元，这无法在学术界实现。这会让科学为公共利益服务吗？或者让客户之外的各种声音都能被听到？美国需要在人工智能领域开启一个‘登月计划’，并对公共部门的研究和计算能力进行大量投资，包括美国国家人工智能研究资源工作组和类似欧洲核子研究中心的实验室。我坚信人工智能将有助于改善人类（的生活）状况，但必须有协调一致的努力才能确保美国在人工智能方面的领导地位。”她告诉我们。
李飞飞创建的 ImageNet 存在缺陷：批评者认为 ImageNet 包含有偏见，其中有不安全和有害的照片，这反过来导致了人工智能系统中的偏见和有害结果。她也承认数据集并不完美。
李飞飞说：“我们需要人们来指出 ImageNet 的不完美之处和公平问题。这就是为什么我们需要不同的声音。我们需要一个村庄（社群）才能让技术变得更好。”
版权和数据：批评者表示，目前从互联网上获取数据以创建数据集的做法会导致偏见、侵犯版权和隐私等问题。李飞飞对此表示，人工智能界需要对此进行深入研究。
她说：“与 2009 年相比，现在我们对数据所起作用的理解要成熟得多，当时我们是最先指出数据重要性的一群人。”她补充道，人工智能社区需要不断发展，并从过去的错误中吸取教训。
给任何想进入人工智能领域的人的提示：李飞飞表示，无论你来自哪里，有什么背景，如果你对此充满热情，你都可以在人工智能中占有一席之地。她还说，来自不同背景的人应该尽量忽略媒体对这个领域的描述，即这个领域非常白人化和男性化。
她给年轻技术人员的寄语：“技术背后的数学是简洁而有序的，但技术带来的社会影响是杂乱无章的。我们必须认识并承认这种混乱，因为我们正在创造的东西既有积极的影响，也有消极的影响。”
作者简介：梅丽莎·海基莱（Melissa Heikkilä）是《麻省理工科技评论》的资深记者，她着重报道人工智能及其如何改变我们的社会。此前，她曾在 POLITICO 撰写有关人工智能政策和政治的文章。她还曾在《经济学人》工作，并曾担任新闻主播。
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