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李飞飞最新访谈:提问,是下一个10年的底层能力

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作者:李飞飞责编:

来源:笔记侠(ID:Notesman)

导读:在Huberman Lab最新一期访谈里,斯坦福教授、World Labs联合创始人李飞飞被主持人安德鲁·休伯曼(Andrew Huberman)问到一个问题:AI这么聪明,人类会不会被替代?

她的回答贯穿了整场访谈:无论是在医疗、影视,还是教育领域,AI都不是人类的替代者,而是个人能力的放大镜。

或许,真正该被讨论的问题,从来不是AI能不能替代你,而是你有没有可以被放大的东西。

“AI什么都能干”,是一个误解

AI行业最近流行一种说法:AI什么都能干,很快连人都可以省了。

李飞飞直接反驳了这个观点,“互联网汇集了人类图文、影像等各式各样的行为数据,这也是AI强大的根本。但那些高度私人化的思绪、情绪与心底的感触,没有任何形式的记录,网上找不到相关数据,AI根本没办法学习和体会。”

比如,你欣赏一幅抽象画时独有的情绪,看到一只杯子瞬间勾起的童年往事,这种私人又主观的情感体验,是现阶段AI完全触碰不到的。

她紧接着补了第二层理由,“AI不会生出真实的恐惧、喜爱,更不存在发自本心的共情。它说出那些安抚人的话语,只是套用学到的语言表达模式,和人类发自心底的共情完全是两回事。”

再往底层看,AI与人类的学习逻辑也是两码事。小孩子只见过几只猫,就能举一反三认出所有猫;可AI得刷完网上几乎所有猫咪图片,再依靠数据里的统计规律去分辨。

并且人脑有一样东西,AI至今没有:物体恒存(一个心理学概念,即使物体不在视线范围内,我们也能够理解并相信该物体依然存在)。

举个例子,只看见一截猫尾巴,人会结合周围环境就能判断这是家里的猫而不是狐狸。

李飞飞承认:“现在的大模型依靠海量数据,确实能做出差不多的判断,但底层逻辑和人脑完全是两码事。”

至于将来能不能用无创脑机设备补上短板,她的回答也很清楚:“单从理论技术层面来讲有实现的可能,但有一个硬性前提是‘人内心的心理活动信号,得能被传感器捕捉识别’。”

要是人自己都没法用语言或动作把内心感受表达出来,机器自然也获取不到。

“AI什么都能干”这句话,现在还不成立。

三种“替代焦虑”,正在制造恐慌

访谈里讲了三种典型的焦虑,对应三种对AI的错误想象。

第一种,医疗上指望AI全自动。

前段时间,李飞飞的父亲在斯坦福做肝脏手术,这场手术的操作依靠达芬奇手术机器人完成,并由外科主刀医生全程操控,这就是很典型的人机深度协作。

术后她和主刀医生聊,问如果整合全球所有同类型肝脏手术数据,有没有可能训练出一台能全自动完成肝脏手术的AI?

医生说: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,就算汇总全世界所有病例,数据量也很难支撑算法达到稳定可靠的水平。

你看,AI的判断全部依托数据里总结出的规律,一旦对应场景的样本稀少,我们就要理性看待AI的能力,分清哪些场景适合使用,哪些场景还无法依靠它。像这种复杂外科手术,医生操控机器人操作,效果远比机器人自主执刀要好得多。

但像低血压、眩晕这类鉴别诊断,积累了海量病例,数据库样本充足,AI就能充分发挥作用,给那些没法及时线下就医的人提供初步参考。

同一个AI,同一个逻辑,样本充足的时候它是帮手,样本不够的时候它就靠不住。

区别不在技术,在场景。

第二种,教育上一刀切禁止。

有些学校因为担心学生作弊、直接用ChatGPT生成作业答案,就一刀切完全禁止学生接触AI工具。

李飞飞说,这同样是不可取的。

她讲了自己本科时的经历:“我本科时原本打算走医学预科路线,有机化学的难度很高,我当时想吃透分子的空间结构,但助教答疑时间很短,还总跟我的课程冲突,教授能答疑的时间也十分有限,学习处处受阻。如果当年能有AI学习助手,我就能针对自己卡壳的知识点反复提问。”

如果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。

学习本就需要投入时间、付出努力,过程里难免遭遇挫折。如果学习的内生动力、自主思考的能力被AI剥夺,这也是李飞飞最担心的一点。

第三种,舆论上两极分化。

“如今公共舆论两极分化严重,一部分人忙着散播末日恐慌,另一部分人忙着鼓吹技术无所不能,两种声音都太过极端。”

但还有不少人在用AI研发新药、辅助诊疗、研究衰老、打造心理健康工具,还有大批的设计师、产品经理在为此努力。

可“舆论的话语权,总是给到了那些一味鼓吹技术万能的人”。媒体总刻意制造对立,大肆渲染科技从业者抢走普通人的一切,大多只是为了博取流量牟利。

普通人永远只能被动接受技术带来的结果,却没办法参与到前期设计规划里。

恐惧不是来自AI本身,来自不被看见、无从选择。

AI是放大镜,不是替代者

AI是放大镜,不是替代者。李飞飞在访谈里提到的3个现场,最能说明问题。

现场一:医疗,人机协作。

得益于腹腔镜机器人技术,李飞飞父亲的术中出血量比传统手术少了十倍。

AI把医生的手延伸得更稳、更远。医生最稀缺的,是海量手术经验;机器人最擅长的,恰恰是精准执行。李飞飞说:“我觉得医生完全可以把这类工具当成诊疗帮手。”

现场二:机器人,分担不取代。

加州常年有山火,人类消防员冲进火场风险极高,这种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;医疗护理行业更是常年缺人,护士永远超负荷连轴转。她父亲住院那段时间她亲眼看到,护士一个班次要来回跑无数趟取药、搬运物资。

“只要让机器人接手这类工作,能造福社会的场景实在太多了。”

现场三:影视,内核永存。

市面上已经出现AI生成短片,甚至接近长片规模的作品,好莱坞业内普遍充满焦虑。

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。

回顾历史,数码时代到来时,冲印、胶片相关岗位大幅消失,但摄影这个行业并没有消亡。

“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,主动跟上技术趋势、强化自身不可替代的能力。

为什么人的位置,AI抢不走?

有人会问:万一技术再往前走,人引以为傲的判断力、创造力、情感,全都被AI学会了怎么办?

李飞飞在访谈里给的回答,是一个科学判断。

先从AI的起点说起,李飞飞认为“视觉是智能的基石”。

5.4亿年前,远古海洋生物第一次“看见”光,感光细胞的出现直接催生了寒武纪物种大爆发。视觉的演化用了5.4亿年,语言的历史比这短得多。

但AI恰恰是在语言上先跑起来的,它靠海量数据刷出来的“理解”,底层逻辑和人脑完全是两码事。

人类演化数亿年,在漫长岁月里都没有依靠语言交流。而AI的下一轮技术革新,早已不再局限于语言模型,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,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。

更重要的是,人类有一项AI永远学不会的底层能力:提问。

李飞飞认为,用好AI,提示词是重中之重,起到决定性作用。

人类历史上最顶尖的“提示工程师”是苏格拉底。

李飞飞说: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,她特别希望中小学能把提示词思维纳入常规课程。

为什么是苏格拉底?

因为会提问,是一切学习的起点。AI能给出答案,但追问的方向永远来自人。

这,正是我们被称为“人”的底气。

文章来源:Huberman Lab 于 8 月 12 日发布的节目《Dr. Fei-Fei Li: Using AI to Increase Your Intelligence & Enrich Humanity》

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