编辑 | 林芯
"断言‘智能的成本正在降到零’，都是一种不负责任的说法。"
"我认为教育变革里最大的障碍不是技术，而是那些害怕改变的体制和机构。"
"在我们搞懂空间智能之前，我们根本不可能接近所谓的 AGI。"
当整个科技行业都在讨论 AI 会不会取代人类、AGI何时到来，AI教母李飞飞在和硅谷知名 CEO David Rogier的一场访谈中，却给出了完全不同的答案。
备注：David Rogier，MasterClass 联合创始人兼CEO。MasterClass，独角兽企业，美国教育科技企业。
过去几年，大语言模型的突破让许多人相信，AGI 正在加速到来。
OpenAI 联合创始人 Greg Brockman 认为我们或许已经走完了通往 AGI 的80%路程；DeepMind联合创始人兼CEO Demis Hassabis 认为在未来5年内实现 AGI 的可能性是非常大的。马斯克也曾表达：2026年实现 AGI，Grok5 就是AGI。
但是李飞飞给了一个完全不同的答案：AGI，这个"G"（General，通用）的含义目前并不十分明确。但如果没有空间智能，AI 的整个版图就是不完整的。并肯定了David Rogier的观点："在我们搞懂空间智能之前，我们根本不可能接近所谓的 AGI。"
第二，当主持人问道："如果智能的成本降到了零，我不知道未来会发生什么？"
David Rogier 的表述是：我觉得我们现在仍处于 AI 的 1.0 阶段。目前的恐惧有些被过分夸大了。
在李飞飞看来，她绝不会使用"人类智能自动化"或"智能成本"归零这样的字眼。人类智能太深奥了，因此断言"智能的成本正在降到零"，是一种不负责任的说法。
第三，在这次访谈中，她们不断提及"自主权"的概念：面对变化时，主动学习、主动行动、主动创造，而不是被动等待。
例如，David Rogier的全套工作流工具都是自己搭建的；
李飞飞认为，10年后的职场，AI 将会给予人类更多的自主权。并举了现在产品经理和几年前产品经理之间的工作正在发生改变的例子。
我寻找的是那些正在顺应这股变革浪潮的人，不会去录用那些还在谈论甚至是5年前教科书般传统工作流的产品经理。我们的劳动力将会被像 AI 这样强大的工具赋予更多的力量，或者说有潜力被赋予更多的力量。
因此，个人的自主权、创造力，以及一个人能做什么与不能做什么之间的边界，将会变得更加模糊，门槛也会大大降低。对我而言，这将会从根本上改变美国企业界的结构。
并且未来将会出现一种"杠铃效应"。一端是正在成为"专家"的人，另一端则是这种"高自主权通才"。
第四，在 AI 搞懂"空间智能"之前，它永远算不上真正的非常聪明。
李飞飞认为，空间智能是由理解、推理、生成和互动组成的。我们在生活中做的很多事情，实际上是语言智能、空间智能和身体智能的结合体。因此，如果没有空间智能，AI 的整个版图就是不完整的。
第五，教育变革的最大障碍不是技术，而是害怕改变的体制。
OpenAI Sam Altman在最近一场斯坦福的讲座中，承认在现在没有看到"教育的变革"是一次预测失误。
David Rogier 直言：我认为教育变革里最大的障碍不是技术，而是那些害怕改变的体制和机构。
李飞飞赞同 David Rogier 的同时，认为现在这种将 AI 讨论推向极端、极度简化为"AI 是用来作弊还是不作弊"、"要么闭卷、要么禁用 AI"的二元对立观点，绝不是我们应该停留的阶段。
现在有一项技术正在降低成本和门槛，那么我们如何去资助我们的内陆城市、我们的农村地区，以及全球范围内的"全球南方"？在 AI 与教育的交汇中，这些才是真正重要、也更值得探讨的话题。然而，我们现在却遗漏了这样的对话。
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现在的硅谷，正处于我17年来从未见过的疯狂与兴奋
主持人：如今你们最近在管理好几家公司。你看到了什么？正在发生的最大转变是什么？
李飞飞：我的世界很大程度上就是 AI。所以我觉得自己能够切实体验到技术推向的最前沿。我无法向你言表这个时刻有多么令人兴奋。技术专家、创业者，包括产品人员、商务人员，大家都在意识到这一点，真正看到了 AI 现在如何被用来重新思考业务、重新思考应用。我在硅谷呆了17年，现在的活力是我从未见过的，即使是10年前也完全感受不到这种兴奋程度。
硅谷CEO的全套工作流工具都是自己构建的？
主持人：这太棒了。而且我觉得每个人都在更卖力地工作。大卫，你同意吗？你们公司正在发生什么？
David Rogier：这种差距正在扩大和加剧。如果有人在使用 AI，他们就能完成多得惊人的工作，并且感受到一种前所未有的自主权。而如果他们仍然不敢尝试，或者还没有接受过相关培训，你就会看到这个差距在拉大。 飞飞，我觉得你谈到的一点非常有趣，那就是这个世界似乎分裂了：一半的人认为 AI 像神一样，会拯救世界；另一半的人则认为它是魔鬼，会毁灭一切。非常两极分化，而且你谈到并展示过的一点是，这并不是一种健康的、或者说不是设计得最好的方式。如果你实际去摸索它最好的一面是什么，以及如何用它来真正帮助人类，我们或许能够兼得两个世界的美好。
你之前问到过工具。我想了一下，如果是几个月前问我，我会列出 Claude、ChatGPT 等各种工具。但现在我发现，我使用的大多数应用都是我自己构建的，我是用 Claude Code 或者 Codex 构建的。首先，这对我来说太不可思议了，因为现在作为 CEO，我的全套工作流工具都是我自己构建的应用。
主持人：叫"大卫化"（Davidify）对吧？我读到过相关报道。
David Rogier：我创建了一个"Davidify"并把它交给了我的团队。如果你想模仿我的语气写东西，这里有我写过的一堆邮件和说过的话，你可以用它来做。但甚至连我的效率应用、我的待办事项应用都是我自己构建的。我设定了一个规则：如果一件事情在清单上呆了超过一天半，它就不能继续留在上面。这迫使我必须做出决定：要么现在就做，要么直接删掉（因为说明它其实并不重要），要么把它交给我团队的人。这让你能够针对自己的思维和工作方式去创建所有的应用。回到我们说的自主权这一点，你现在可以创建任何你想要的 workflow（工作流）和工具。所以现在的关键在于，你想做的动力是什么，以及去做的技能是什么。而且制作一个应用的成本已经从几个月骤降到了一个周末。
Vibe Coding 仪表盘只是空壳？
公众对 AI 的讨论太两极分化了
主持人：是的，非常有道理。如果有一个员工来找你说："我真的很想开始使用 AI"，你会怎么告诉他们？因为我听说有些创业者会让他们的员工直接去 Vibe Coding 仪表盘。你有什么推荐的方法吗？
David Rogier：我不太喜欢"Vibe Coding"仪表盘，因为当有人Vibe Coding仪表盘时，它往往没有和实际的数据输入关联起来。所以它可能在一个小时内看起来很棒，但因为大多数时候他们没有把所有东西串联起来，之后就无法正常工作了。当他们想学习 AI 时，我发现如果他们提出了这个问题，其实说明他们自己还不敢轻易尝试。
李飞飞：是的，这也是我观察到的现象，坦白说我对此挺担忧的，因为目前公众对 AI 的讨论太两极分化了。我们必须看到好的一面，也必须看到坏的一面，但现在的公开辩论并非如此。它要么是完全的乌托邦，比如"AI 将拯救世界，我们再也不用工作了，躺平拿钱就行"；要么就是对 AI 的恐惧，觉得它太糟糕了，会取代所有的工作、剥夺人类所有的自主权，这两个极端都非常危险。
我由衷地相信它是一项技术，也就是说它是一个工具，一个非常强大的工具，但依然是一个可以被人类用来让世界变得更好的工具。不过，我们也必须对如何使用这个工具保持高度的警惕。我们从小就教孩子如何使用各种工具，从火、刀子到互联网。现在作为人类这个物种、作为整个社会，我们必须学习如何驾驭它。然而最重要的一种声音现在却缺失了，那就是处于中间地带的、更具细微差别的理性讨论：这个工具到底是什么？我们如何用它来行善？我们该如何避免其中的陷阱？以及我们作为人类文明，该如何携手这项"文明级"的工具共同前进？
我们现在仍处于 AI 的 1.0 阶段：
对 AI 的恐惧被夸大了！
主持人：这是一项革命性的工具。我觉得这是第一个能做到如此程度的工具。工业革命自动化了我们的体力劳动，而在这里，我们似乎在把自己的智能自动化。这就是为什么我认为很多人在害怕，因为大家会觉得："噢，我本以为上大学即使不能说百分百保证，但至少是一条通往职业生涯的确定道路。现在如果智能的成本降到了零，我不知道未来会发生什么。"你怎么看？
David Rogier：我从你身上学到的一点是，现在我们谈论 AI 时，它主要是基于语言的。用你的话来说，这就像是"有损的"。你没办法用语言学会开车，也没办法用语言学会投篮。所以我觉得我们现在仍处于 AI 的 1.0 阶段。目前的恐惧有些被过分夸大了，因为 AI 并没有自己的一套价值观，它承载的是我们人类的价值观，因此这意味着我们有机会去设计和塑造它。你想分享一下你之前做的那个实验吗？我觉得你让医生们洗手的那个研究真的太棒了。
"智能成本归零"的说法太片面了！
李飞飞：首先，我同意大卫的观点。工业革命并没有将劳动完全"自动化"，它实际上是让劳动变得更高效，扩大了劳动的规模。它确实带来了劳动力市场的转型，但并没有消灭劳动，而且我们不能把"劳动"等同于"没有智能"。那绝对是一个非常非常错误的假设。你知道，无论是体力劳动、认知劳动还是情感劳动，人类的活动都与人类智能深深交织在一起。而人类智能在自然界中，至今仍是一个很大程度上未被解开的谜团。我们根本不知道人类智能的深度和细微差别究竟在哪里。所以，断言"智能的成本正在降到零"，都是一种不负责任的说法，因为人类智能太深奥了。
正如大卫所说，除了我们更熟悉的语言智能外，我们还拥有感知智能、空间智能、身体智能和情感智能。我们甚至还没搞懂创造力到底从何而来，每个人的创造力不仅来自大脑的不同区域，更来自他们作为一个完整的人所经历的全部生活。因此，我认为我们必须对这些"流于片面"的论断保持高度警惕。我确实同意语言智能、大语言模型以及基于 LLM 的衍生产品极其强大。它们正在协助商业智能、协助软件工程、协助演绎逻辑推理，甚至是更深层次的任务。我们现在开始看到了语言和软件智能被作为 Agent 来使用。这一切都很重要，但它是非常微妙且复杂的。其中很大一部分可以与人类智能进行强有力的协作，但我绝不会使用"人类智能自动化"或"智能成本"归零这样的字眼，我对这种言论感到非常担忧。
变革的时期可能也是失去的时期！
任何技术都应该是以人为本的
主持人：正是这种言论让人们变得如此反 AI。因为他们看到的是大规模裁员的头条新闻，听到的是类似"我们不再需要你了"之类的话，这就是负面情绪的来源。
李飞飞：我认为我们刚才谈到的几个词非常值得画重点。大卫你用了自主性这个词，我们也谈到了"协作"和"赋能"。我想这就是核心所在。任何技术的内核，包括像 AI 这样都应该是以人为本的。那这意味着什么呢？"以人为本"不仅仅是一个口号，在我看来，它最简单但也最深刻的含义，就是真正对人类进行赋能，包括每一个个体、社群以及整个社会，这就是这项技术的意义所在。
这也呼应了大卫刚才提到的一点：变革的时期可能也是失去的时期。它意味着失去旧的习惯，失去我们过去几十年所习惯的舒适圈，甚至失去一种稳定感。但这也是一个充满机遇的时期。这是一个属于未来新事物的机遇，一个让我们把事情做得更好的机遇。而作为一个个体，你该如何跨越迷茫与失落的边界，走向机遇的彼岸？这确实需要我们每一个人负起责任，去学习、去接纳、去提升技能，并对这个机遇保持思想上的开放。这是每个人成长旅程的核心。无论你是一名中小学生，还是已经步入职场的专业人士，我们都必须共同拥抱这个变化。
教育变革的最大障碍不是技术，而是害怕改变的体制
主持人：但是针对你刚才提到的变革，它发生得太快了，比以往任何时候都要快。你能告诉我，如果以当下的 AI 来看，它已经能够胜任哪类任务了？还有什么是必须由人类来做的？以及一年后会发生什么？
David Rogier：我觉得在教育领域，它正在产生巨大的影响。随着过去几年 AI 领域所取得的成果，我们现在知道，AI 已经能够提供几乎同样出色的个性化教学。这种方式比坐在教室里听讲、或者仅仅抱着一本书看要有效得多。所以接下来的问题是，你现在能够以极低的成本提供同等质量的教育。以前你坐在小学教室里一年要花1.2万美元，或者读本科时一年要花8万美元，而现在，你大约花个100美元就能获得同等的教育。
那么问题来了，我们什么时候才能在自己的教育体制中看到这种变革？我认为最大的障碍不是技术，而是那些害怕改变的体制和机构。但我们可以预见的是，如果你利用 AI 来学习，你能够用比平时少 60% 的时间掌握相同的知识。所以，如果一家学校说"我们要禁用 AI，禁止学生使用 AI"，而另一家学校允许学生以一种结构化的方式去使用 AI，那么那些使用 AI 的孩子将会远远把不用的孩子甩在身后。当然，这并不是说 AI 能取代一切。你依然需要面对面的互动，以及所有的社会情感纽带。但我认为，你将开始看到孩子们之间出现分化，那一组对 AI 敞开怀抱的孩子，其学习速度将比其他所有人快得多。而我认为这种差距拉大是一件糟糕的事。
所以我认为这并不是一个技术问题。但我觉得未来会发生的是，那些在未来10年内不去适应变化的学校将不复存在，因为它们会被远远地甩在身后。
让AI去帮助农村地区，才是更值得探讨的话题！
李飞飞：而且由于 AI 的存在，他们的世界将会发生极其迅速的变化。就像大卫所说，有些部分确实应该做出改变。我也坚信每一所学校、每一个教室都应该拥抱 AI，每一个学生也都应该拥抱 AI。但同时我也认为，我们有共同的责任将他们纳进来，尤其是让教师和教育管理者参与到这场关于 AI 的讨论中，向他们展示一条既可行、又能保持教育本质目标的道路。教育的目标不是为了某个工具，教育的目标不是为了闭卷或开卷考试，教育的目标也不是为了标准化的测试成绩。教育的目标是"塑造人"，让每一个人都能成为其社群和社会的有意义的贡献者，并过上有意义的生活。
AI 不应该剥夺任何这些根本性的东西。相反，AI 应该帮助我们更好、更有效地去实现这个目标。而现在这种将 AI 讨论推向极端、极度简化为"AI 是用来作弊还是不作弊"、"要么闭卷、要么禁用 AI"的二元对立观点，绝不是我们应该停留的阶段。现在有一项技术正在降低成本和门槛，那么我们如何去资助我们的内陆城市、我们的农村地区，以及全球范围内的"全球南方"？在 AI 与教育的交汇中，这些才是真正重要、也更值得探讨的话题。然而，我们现在却遗漏了这样的对话。
AI 会给予人们更多的自主权，
企业结构将会根本改变
主持人：你知道我认为什么能对这种讨论有所帮助吗？因为当我考虑我孩子的教育时，我想想象一下他们未来将要进入的职场。在我成长的时候，职场就是大公司，你做着某项具体的工作，为了达到那个目标，你需要学习这个、那个以及其他的知识。你能为我描绘一幅10年后职场或公司的画面吗？
李飞飞：我认为 AI 会给予人们更多的自主权。所以，我认为未来的很多工作都将依赖于那些懂得如何极其高效地使用这些工具的人。让我给你举个具体的例子。在过去20年里，硅谷最令人向往的职位之一就是产品经理。现在有很多关于产品经理工作性质正在发生转变的讨论。在10年前，产品经理的工作相当标准，他们更多是连接用户、市场和工程师之间的纽带。他们不需要写代码，通常也并不是软件工程师。如果他们想要一个产品原型，他们会去找设计师或软件工程师，拿到原型后再发给用户，听取用户的意见并汇总反馈。在一家公司里，产品经理的这样一个生命周期通常可能要花上几个月的时间。
而今天，如果你去看产品经理的工作，实际上很多公司都在进行不同的尝试，但已经发生了一些根本性的变化：很多产品经理现在开始自己写代码了。他们不需要等待一整个团队去制作原型，他们可以使用 AI 来帮助设计一些非常简单的东西并进行 Vibe Coding。这一部分极大地缩短了产品的生命周期，这并不意味着我们应该淘汰设计师或软件工程师，但这确实节省了时间，从而让软件工程师和设计师能够去做更高级、更复杂的工作。
同时，用户端的情况也在发生变化，AI 实际上可以模拟用户行为，并且有更高效的方式来触达用户、与用户形成闭环。所以当我去看这些年轻的产品经理并考虑录用他们时，我寻找的是那些正在顺应这股变革浪潮的人。我不会去录用那些还在谈论甚至是5年前教科书般传统工作流的产品经理。所以关于公司的未来，有很多可以想象的空间，这取决于不同的行业，从医疗保健到教育等等。但我认为，我们的劳动力将会被像 AI 这样强大的工具赋予更多的力量，或者说有潜力被赋予更多的力量。因此，个人的自主权、创造力，以及一个人能做什么与不能做什么之间的边界，将会变得更加模糊，门槛也会大大降低。对我而言，这将会从根本上改变美国企业界的结构，而今天的每一个学生都应该试着去想象，自己在这套新结构中想要成为什么样的人。
将出现一种杠铃效应：一端是专家，一端是通才
主持人：感觉你描述的就像是职场内部的创业者，也就是说，你要么自己创业，要么在组织内部当一个"内部创业者"，这意味着你要同时处理多项事务，并对多个结果负责。
David Rogier：针对这一点，我的假设是将会出现一种"杠铃效应"。一端是正在成为"专家"的人。我记得以前上学时，大家都教我要选定一个领域并深挖下去，说这就是建立长期职业生涯的方法。我认为这种观念正在瓦解，除非你处于最顶尖的那 1%。我的意思是，如果我是一个文案，如果我只是水平平庸，那么现在任何一个使用大语言模型的人都能做出和我差不多、甚至过得去的东西。但如果你是这个世界上最顶尖的文案，或者身处前 1% 的行列，我是无法击败你的。所以，我们看到了一批精通自身手艺的"专才"正在崛起，我认为这适用于无数的工艺领域。
而我们在杠铃另一端看到的另一种角色，则是这种"高自主权通才"。他们能够把许多不同的事情都做好，并且在判断力和自主权方面具备极佳的能力。当看到这两类人互动时其实非常有意思：当通才与那些处于手艺前 1% 的专家交流时，通才也会惊叹于"哇，这个我确实做不来"。所以我的猜测是，未来会分化为两批人：那些顶尖的专家，以及那些能把许多不同事情都做好的人。
李飞飞：这很有趣，我同意你的观点。而且我认为无论是处于专家一端还是通才一端，这两类人其实都拥有自主权。而且你们应该都能以独特、极具创造力和深度的方式去驾驭工具，对吧？我已经看到了这种苗头。例如设计师，他们带来了极高的人类创造力，但我看到他们中的一些人以我个人完全无法想象的方式在使用各种 AI 工具。我知道，这就是他们的匠人精神所在。此外，"创业精神"这个词在硅谷几乎等同于"我要去特拉华州注册一家初创公司"，那才叫创业者。但我不同意。我认为"具备创业精神"很大程度上就是"自主权"的同义词。这无所谓你在什么岗位，你可以是一名专科医生，也可以是一名中小学老师，但面对如此先进的认知技术，自主权才是关键。保持勇敢，拥有你作为人类的自主权，去驾驭这项技术。去使用它、熟悉它。不要害怕，也不要退缩，因为历史的车轮正在朝向这个未来转动。我认为每一个人，不一定非得是硅谷的创始人，都可以在自己的手艺或任何想做的事情上，展现出这种创业精神。
我极其强烈地抗议那些把 AI 定位成创意"替代品"的公司！
主持人：你提到了这么多工具，一直说"使用工具，使用工具"。你能给我举个例子，有哪些工具对你的工作产生了颠覆性的改变吗？
李飞飞：显然，从 ChatGPT、Gemini 到 Claude 等各种工具我都在用，而且用法多种多样。它们有很多功能，可以帮我研究一些深奥的课题，或者陪我进行对话。这里有一个有趣的例子：在我的家庭里，我是负责洗衣服的。所以每个周末我都要洗一堆又一堆的衣服，这过去常常是我的听书时间。大概几个月前，我意识到自己在折衣服的同时，可以和 AI 围绕某个深奥的话题展开一场对话，这真的太有意思了。不知怎么的，这甚至让我更有动力去折衣服了，因为我可以拥有和 AI 独处的时光，去学习任何我想学的东西。当然，软件工程已经彻底被改变了。此外在艺术和设计方面，比如在我们的初创公司 World Labs，我们正在创建一些模型来帮助创作者去想象和构建 3D 世界等等，所以我们也看到了创意世界正在发生的变化。
但这同样是一个极具争议的领域，因为有些公司把 AI 创意工具定位成了一种"替代品"，我对此类定位表示极其强烈的抗议。我认为人类的创造力是极其广阔的，即使仅仅在视觉设计领域，人类的创造力也与我们的情感智能、我们所带来的故事以及每位创作者所秉持的价值观深刻地交织在一起。我始终认为 AI 是一个非常强大的工具，它可以帮助创作者去启发并表达他们的创造力，而不是去取代它。
AI 搞懂"空间智能"之前，它永远算不上真正的非常聪明
David Rogier：完全同意。那你是否觉得，在 AI 搞懂"空间智能"之前，它永远算不上真正的非常聪明？
李飞飞：是的。这正是我们现在在 World Labs 所做的工作。那么什么是空间智能？空间智能是一个术语，它涵盖了人类在这样一个 3D 环境（如果算上运动的话，我们称之为 4D 环境）中所展现出的多种能力。首先是我们可以理解正在发生的事情：我看到了人，看到了设备，看到了这栋漂亮的房子，这是空间智能中"理解"的部分。其次是我们可以推理：如果我想去冰箱里拿一瓶水，我必须对空间进行推理，推理出我可以走上楼梯、辨认出冰箱，并对我的动作进行推理，这是"推理"，是空间智能的另一个组成部分。第三个部分是"生成"：在我的脑海中，即使我没有看到你的客厅，但我实际上对那个客厅的样子是有画面的。如果我是一个更出色的艺术家，我实际上可以生成许多 2D、3D 甚至 4D 的视觉作品和物件。人类具有极强的空间生成能力。第四个，也是最后但同样重要的部分，是"交互性"：也就是我如何专注于与空间进行互动。比如折衣服，这如今成了我周末最喜欢的活动，这其实是深度依赖空间能力的。你如何折叠每一件衣服，如何把它们挂进衣柜里，所有这些都是高度互动性的。所以，空间智能正是由这四件事组成的：理解、推理、生成和互动。
我们目前正在致力于这方面的研究，并且已经取得了巨大的进展。我是指整个行业共同的进展。现在，比如你使用大语言模型或者 GPT 的图像功能，这些工具其实已经能帮你生成大量的 2D 图像，也能准确地帮你识别并解释花园里一朵你叫不出名字的花。这种"理解"能力已经相当先进了，它甚至能帮助你进行推理。现在我们甚至可以在 AI 工具中画图。不过目前的生成功能在 2D 方面更为成熟，而 World Labs 正在做的则是 3D 方面。3D 对于机器人的交互，以及设计、建筑、游戏开发、视觉特效等真正可控的创造力来说是至关重要的。这就是我们正在攻克的版块。
空间智能和LLM是互补的
主持人：这和 LLM 是分开的吗？我的意思是，LLM 是否有其局限性，然后需要世界模型来接棒？
李飞飞：答案既是肯定的，也是否定的。我认为它们是互补的。你可以想想人类本身，就像你刚才说的把篮球投进篮筐。首先，那是一个极其迅速的动作，人们不会坐在那儿用脑子去思考或对话。但我认为，即使是这一个动作本身，也是一个高度复杂的智能时刻，因为语言推理同样参与了其中，作为一名运动员，你可能会敏锐地意识到这一球进还是不进对整场比赛或当前关键时刻意味着什么，其中一部分或许就是以语言的方式在运转。但是，观察球场、观察其他球员并瞄准篮筐，这则是深度的空间能力。调整你的身体方向，比如知道如何做出那个动作，这则是深度的身体能力。
所以我们在生活中做的很多事情，实际上是语言智能、空间智能和身体智能的结合体。因此对我而言，它们是非常互补的，是协同工作的。我深信空间智能是其中极大的一块。在进化史上，生命花了5亿多年才让空间智能发育成熟，而语言智能所花的时间要短得多。所以空间智能是动物和人类一种非常深奥、古老且根基性的智能能力。
在我们搞懂空间智能之前，我们根本不可能接近所谓的 AGI
主持人：那我们距离完全理解它的全貌（达到 100% 的程度）还有多远？
李飞飞：作为一个科学家，我从来不知道什么是 100%，因为科学本身就是在推向未知的边界。如果把终点线设为"人类智能"，挑战在于我们甚至不知道人类智能的上限在哪里，我们永远无法知道人类智能的边界。但如果你指的是人类的日常能力，比如普通人能做的事情，折衣服、煎蛋卷、洗衣服、打篮球。我们距离这个目标有多远？我们现在还没达到。但它会需要耗费 100 年吗？我不这么认为。我的目标是在我有生之年能够看到它实现。而且我认为很多人都在为此努力。所以这算是一个大致的范围：我认为它不需要 100 年，甚至可能不需要 50 年，但它也绝对不是 1 年内就能实现的。
主持人：那么你的预测是什么？飞飞教授大概还要过多少年，才能在礼拜天从折衣服这项家务中"退休"？
李飞飞：就像我说的，我也不知道。折衣服本身涉及物理实体，所以它还涉及到传感器技术和硬件技术，这就让事情变得更复杂了一点。但同样地，我也希望这能成为我们未来生活方式的一部分。
David Rogier：我知道"AGI"（通用人工智能）这个词你因为种种因素一直在刻意回避，但我的假设是，在我们搞懂空间智能之前，我们根本不可能接近所谓的 AGI。因为空间智能关系到去读懂人类、以及在这个世界中进行互动。
李飞飞：没错。其实我并不是要刻意去反驳这个流行词，只是作为一名学者，在学术界这个领域一直被称为"人工智能"。从科学严谨的角度来看，这个"G"（General，通用）的含义目前并不十分明确。不过无所谓了，它可能只是一个绰号。但大卫，我同意你的观点。我认为 AI 或者说智能是极其复杂的，如果没有空间智能，AI 的整个版图就是不完整的。
自主权本身往往意味着一种抗争
主持人：我们今天提到了这么多次"自主权"。大卫，作为一家教育公司的掌舵人，对于那些想要提升自己自主权的人，你有什么建议吗？你又是怎么教孩子具备自主权的？
David Rogier：这是一个非常好的问题。其实我看过很多相关的研究，目前这方面的研究还不够成熟，所以我们还没有一个确切的方法。但我们有一些假设，如果你把"自主权"拆解成各个独立的组成部分，就能找到一些线索。例如，我们知道"拥有安全感并敢于去冒风险"是其中极其重要的一部分；我们知道"能够面对失败并从中吸取教训"是自主权的很大一部分；我们知道"跌倒后重新站起来的韧性"是非常重要的组成部分；我们还知道"对世界保持好奇心"也是其中很大的一部分。此外，还有一些根源性的需求，比如渴望去解决某个问题、或者渴望给某人留下深刻印象。虽然这些不一定是最完美的特质，但如果你必须解决一个难题或困境，这些动力会驱使你去解决它，并迫使你找到自己的自主权。
我所见过的研究更多是在定性层面上探讨是什么在驱动自主权。人们通常会说，你需要把自己放在一些对你而言既艰难又全新的境遇中。而这一切从孩提时代就应该开始，对吧？你想生活在一个能为你提供爱、食物、睡眠和心理健康等基本保障的世界里。同时我们也知道，你可以通过激励来推动它。比如在公司里，我们做过一些尝试：如果你做成了某件事，你就能获得额外的奖金。奖金确实能推动你去完成它。但从我个人的经验来看，自主权本身往往意味着一种抗争。所以，我认为这是一种根本性的转变。它由很多复杂的因素构成，我倒是希望自己能直接告诉你"只要教你这四件事，你就能拥有高度的自主权"，但现实要比这复杂得多。
信息爆炸会摧毁下一代？
李飞飞：其实我挺羡慕现在的年轻人
主持人：你提到了独立思考，我觉得这就是自主权的一个侧面。李飞飞你曾在你的 Substack 上写过一篇文章，教人们试着关掉所有外界干扰，自己做决定，并产生属于自己的想法。但作为一直被教育要对赞美做出回应的人，我觉得这太让人害怕了。因为如果你的观点和大多数朋友相反，而你把这个观点表达出来，他们都反对你，你该怎么去锻炼这种心智？因为我觉得这对于培养自主权也同样至关重要。
李飞飞：嗯，这个问题直击家庭价值观的核心。至于我个人是如何为自己、为孩子、为学生去锻炼这项心智的……其实就是大卫刚才所说的一切。
这种鼓励其实就像"别偷懒"一样简单。我知道我们这一代人常常感叹现在的互联网太多了、社交媒体太多了、AI 太多了。但我其实持有一种相反的观点。对于我们的新一代、我们的下一代，我其实有一点羡慕他们。因为我认为他们的世界更加多元化。如果你习惯了刷 Twitter/X，习惯了刷 Instagram 或 TikTok，你就会开始意识到这个世界充满了各种各样的声音。而在过去世界更小、更狭窄的时候，你听到的往往只有那一个老师或某一个家长的声音。所以，我们的新一代年轻人生来就处在一个充满了各种声音、各种观点和各种可能性的世界里。这确实可能会让人望而生畏，如果被误导使用的话，也可能带来问题，我们都知道，我并不是说社交媒体没有弊端。但这也同样是一个机遇，因为你可以利用这个现实去提醒年轻一代：看，你自己的声音才是最重要的。因为现在没有哪一个权威的声音、或者说极少数的人能够垄断麦克风了。
这种现实可以用来鼓励年轻一代去重新审视他们所生活的这个世纪。这是一个拥有诸多工具、能够赋予你自主权的世纪。如果你相信这一点，这是一个你自己的声音比任何人的声音都更重要的世纪。这和我们那一代人是非常不同的。
只有真正走近AI，你批判与改变的声音才更有力量
主持人：那你有什么方法可以分享吗？比如给那些对 AI 感到好奇、才刚刚开始接触的人提供一个"解锁"的窍门？
李飞飞：首先，如果狭义地指我自己的员工，我的意思是，他们平时开发和接触的 AI 恐怕比我还多，所以对于像 World Labs 这样深耕 AI 技术的初创公司来说，这个问题就不成立了。但我确实想把这个问题转向那些更广泛的公众，尤其是现在已经是职场专业人士的那一代人。无论你们是教师、护士、会计还是任何行业的人，正如我们之前所说，现在的公众舆论太两极分化了。除了感到焦虑之外，你根本不知道该如何真正走近 AI。我确实想鼓励有这种感觉的人：在身边找一个孩子，他们最好是在25岁以下。因为他们几乎所有人都在以某种方式使用 AI 了。保持你的好奇心，让他们给你演示一下他们平时是怎么用 AI 的。不要把它当成一个硬邦邦的技术去发愁，而是去对他们未来将要生活的那个世界保持好奇，不要去焦虑什么"我从来没学过计算机科学"或者"我不知道该打开哪款应用"。你在了解它之后，确实觉得它有隐患、觉得它不完美，那么正因为你了解了问题所在，你自己的声音才能更清晰地被世界听到。
主持人：绝对是的。我认为这是一个极好的结语。非常感谢两位。
参考链接：
https://youtu.be/subu-xHrp1w?si=V4hLpoXu0XMK4CzE
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