李飛飛又多了一個新的身份——斯坦福以人為本人工智能研究院的聯(lián)合主任

AI 不是要取代我們，而是讓我們做得更好。

這一次，臺上的李飛飛不是 Google Cloud 的首席科學(xué)家，也不是斯坦福人工實驗室（SAIL）的負(fù)責(zé)人，她又多了一個新的身份——斯坦福以人為本人工智能（HAI）研究院的聯(lián)合主任（co-director）。

2018 年 10 月，重返斯坦福的李飛飛對外宣布了一則消息，斯坦福大學(xué)啟動 HAI 項目，由李飛飛和斯坦福前教務(wù)長共同領(lǐng)導(dǎo)這個項目。雖然李飛飛一直積極地傳遞「以人為本」使用人工智能的觀點，但是試圖建立一所以人為本研究院要從更早說起。

2016 年夏天，李飛飛對那時還擔(dān)任斯坦福大學(xué)的教務(wù)長 John Etchemendy 說道，「作為斯坦福大學(xué)的教務(wù)長，你領(lǐng)導(dǎo)了從技術(shù)到人文學(xué)科的進(jìn)步，幫助人文主義者創(chuàng)新他們的方法論。」「但是是時候造一支回程箭了，我們需要將人文和社會思想融入到科技中。」

John Etchemendy 和李飛飛

她接著解釋最近的想法。建設(shè)未來的人似乎有著相似的背景，他們都鉆研在數(shù)學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和工程等領(lǐng)域。沒有足夠多的哲學(xué)家，歷史學(xué)家和行為科學(xué)家能夠影響新技術(shù)的發(fā)展?！肝覀冃枰接懙馗鼜V泛、更深入，探討與人類共同未來相關(guān)的東西。這種廣泛的討論和思維將帶給我們一種更加以人為中心的技術(shù)，讓每個人的生活都變得更好?！?/p>

在擔(dān)任 Google Cloud 首席科學(xué)家期間，李飛飛目睹了科技行業(yè)在 AI 領(lǐng)域內(nèi)的巨大投入，她更加堅定了想法，要在斯坦福建立一所以人為本的人工智能研究院。2017 年，當(dāng)約翰辭去教務(wù)長一職，李飛飛邀請他共同從事自己最初設(shè)想的事業(yè)。

帶著李飛飛最初的愿景，3 月 18 日，斯坦福以人為本 AI 研究院（Stanford HAI）成立了。這所研究院由斯坦福大學(xué)七所學(xué)院的 200 名教師組成，同時計劃從人文、工程、醫(yī)學(xué)、藝術(shù)或者基礎(chǔ)科學(xué)等領(lǐng)域招募至少 20 名新教師，其中包括 10 名初級研究員，同時與 AI4All, AI100, AI Index 等組織展開合作。

斯坦福利用 HAI 評估智能機(jī)器對人類生活所造成的影響，包括機(jī)器自動化取代了部分人力工作，算法引起的性別和種族偏見，醫(yī)療、教育和司法系統(tǒng)中存在的 AI 問題。

研究院雖然才剛剛成立，但是已經(jīng)向斯坦福七所學(xué)院，大約 55 個跨學(xué)科研究小組提供了支持。其中包括幫助難民重新安置，改善重癥監(jiān)護(hù)室醫(yī)療服務(wù)系統(tǒng)，以及研究自動駕駛汽車對社會治理和基礎(chǔ)設(shè)施的影響。

人工智能的發(fā)展不都是利好的一面。在接受華爾街日報采訪時，李飛飛被提問了這樣一個問題。在未來 AI 也許會代替人類做許多決策，那么信任將從何而來？李飛飛坦然回答到，「我認(rèn)為我們要走的路還有很長。建立信任需要多方的努力?！沟抢铒w飛也認(rèn)為，機(jī)器不能取代人類做所有的決策。在很多 AI 的應(yīng)用中，人類仍然是中間必不可少的一環(huán)。

從以人為本的初衷出發(fā)，發(fā)布會上李飛飛也強調(diào)了 HAI 需要遵守的三個原則：

發(fā)展 AI 的過程中必須考慮 AI 對人類社會的影響；

AI 的應(yīng)用是為了賦能人類，而非取代人類；

AI 必須盡可能像人類智慧一樣敏感、細(xì)膩、有深度。

關(guān)于 HAI 的目標(biāo)，李飛飛說，希望「智能機(jī)器更加以人為本，懷有善意。幫助我們——人類，解決一些最有意義的難題?！?/p>

以下為李飛飛在斯坦福大學(xué)以人為本 AI 研究院開幕大會上的主題演講全文，由極客公園翻譯整理：

李飛飛

早上好，歡迎各位。我想感謝 Mark，他給我們分享了暢想斯坦福未來的一個如此美妙的視角。

我和 John Etchemendy，以及斯坦福大學(xué)的很多同事、學(xué)生和合作者，都為我們正在共同構(gòu)建的事業(yè)感到興奮?，F(xiàn)在，在今天演講的開頭，我想先跟各位分享一段多年前我還是本科科研實習(xí)生的經(jīng)歷。

那是凌晨 3 點，我和一群同學(xué)蜷縮在黑暗的實驗室里。在我們面前的，是一只被全身麻醉的貓——它的視覺皮層連接著一連串電極。我們將這些電極連接到一個揚聲器，并在貓的眼前投射出移動的線條。通過揚聲器，我們聽到了它神經(jīng)元響應(yīng)的聲音。每一個噼里啪啦的聲響都是大腦運作的一瞥，它們一起奏響了哺乳動物視覺系統(tǒng)的交響曲。

直至今天，當(dāng)時那個時刻仍在影響著我。

這是一項最早有由神經(jīng)生理學(xué)家 David Hubel 和 Torsten Wiesel 進(jìn)行的實驗。他們所做的，是神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域的突破和一個真正的轉(zhuǎn)折點。這個實驗為視覺智能奠定了基礎(chǔ)，并給這兩位科學(xué)家贏得了諾貝爾獎，并為今天通過 AI 來改變世界的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)提供了藍(lán)圖。他們在 1959 年就完成了這一切。

David Hubel 和 Torsten Wiesel

這項實驗不僅僅是科學(xué)的源泉，它還是想象力的真正壯舉。正是同樣的好奇心，激發(fā)了從柏拉圖，到笛卡爾，到圖靈等思想家，向內(nèi)心尋找心靈的奧秘，敢于追問心靈是如何運作的。別人只是看到魔法，但他們卻窺見了科學(xué)的前沿，并進(jìn)行探索。

今天，我們發(fā)現(xiàn)自己被這種想象力所包圍。這是一個連接信息和技術(shù)發(fā)展的時代，可以被稱為「第四次工業(yè)革命」。但這也是一個機(jī)遇和危險共存的世界。

在不到十年的時間里，AI 從一個學(xué)術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展成了一個全球性的現(xiàn)象。不可否認(rèn)的是，智能機(jī)器有可能會做壞事。它們?nèi)菀资艿剿惴ㄆ畹挠绊?，并且會引起人們對隱私、安全和工作被替換的擔(dān)憂。這些都是 AI 的隱患。他們影響到了人類，要求緊急行動。

作為技術(shù)專家，我們有責(zé)任處理工具的缺陷，但也有責(zé)任充分發(fā)揮其潛力。2019 年世界非常復(fù)雜，我們對于事物理解的局限性也凸顯出來。所以，我們要更智能的技術(shù)來幫助我們理解這個世界。

這就是 AI 帶來的機(jī)會。

氣候變化，盡管事態(tài)非常嚴(yán)重緊急，我們很難收集到大規(guī)模和精細(xì)的數(shù)據(jù)，來全面理解氣候變化，并且啟用社會層面的節(jié)能措施。智能技術(shù)可以幫助你。它可以在全球范圍內(nèi)整合數(shù)據(jù)，從衛(wèi)星圖像到電網(wǎng)傳感器，甚至是不分時間和地點持續(xù)運作的自主無人機(jī)。所有這些，都可以幫助我們優(yōu)化從數(shù)據(jù)中心到家庭的資源分配方式。

然后，就是醫(yī)療保健。對世界上的許多人口來說，醫(yī)療保健的使用依然是他們無法企及的奢侈品。但隨著計算機(jī)視覺算法將臨床觀察慢慢變成低成本技術(shù)，我們就可以說，AI 已經(jīng)在悄然改變診斷。信息本身、文檔、記錄甚至是掃描文件的紛雜都遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出人類能處理的程度。在這些雜亂的數(shù)據(jù)里，還有多少有用的知識未被發(fā)現(xiàn)？通過使用圖像識別和自然語言處理方法的文檔理解技術(shù)，我們或許就能找到答案。

這些都是關(guān)于人工智能如何增強人類功能，以及如何在超出我們能力的情況下，為受傷需要幫助的人提供支持的故事。

但問題是，我們可以只受益，不受害？為了找到答案，我們必須在比歷史上任何其他時間更大的范圍內(nèi)進(jìn)行設(shè)想。而這種尋找將標(biāo)志著 AI 新篇章的開始。AI 將以人為本，融合全球各種專業(yè)知識、理念和視角。

正是本著這一精神，我們宣布成立斯坦福以人為本人工智能研究所（Stanford institute of human centered AI, Stanford HAI）。它的使命是推動人工智能研究、教育、政策和實踐，以改善人類狀況。它的目標(biāo)是成為一個全球?qū)υ捴行模屆恳粋€學(xué)科都能應(yīng)對 AI 的挑戰(zhàn)。這是對你們所有人的邀請，讓我們通過承諾三個基本原則，一起暢想未來。

首先，為了讓 AI 得到適當(dāng)?shù)陌l(fā)展，我們需要把它與正在進(jìn)行的對其對人類社會影響的研究結(jié)合起來，并對它加以相應(yīng)的指導(dǎo)。

其次，AI 的最終目的應(yīng)該是增加和增強我們的人性，而不是削弱或取代它。為了充分發(fā)揮 AI 的潛力，更好地滿足我們的需求，它必須不斷進(jìn)化，吸收更多人類智慧的多樣性、細(xì)微差別和深度。

讓我們從技術(shù)本身開始。近年來，AI 發(fā)展出了一些非凡的能力，但它仍遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于神經(jīng)元、人類智能的微妙和靈活性。當(dāng)一種算法在擁擠的街道上駕駛汽車或促成假釋聽證會的結(jié)果時，流暢的人類經(jīng)驗是至關(guān)重要的。

讓我們用這張簡單的照片來說明 AI 和人類智能的區(qū)別。當(dāng)今最先進(jìn)的計算機(jī)視覺算法可以很容易地識別它們眼前的對象，比如狗、沙發(fā)、人、咖啡杯等等。

人類智能看到了什么

但作為人類，我們看到了什么？我們不僅能知道沙發(fā)壞了，還知道是狗干的。我們還可以從一個簡單的姿勢看出，主人不是很開心。更神奇地，我們可能是從狗臉上的內(nèi)疚表情中看出來的，而且馬上就能看出來。這些就是人腦所做的。我們毫不費力地就能識別環(huán)境并喚起記憶。用類比的方法，用熟悉的術(shù)語來理解新觀點。我們創(chuàng)造的聯(lián)想可以觸發(fā)一切，從假設(shè)到一首詩。我們能感覺到事件之間的因果關(guān)系，把一系列的瞬間變成一個故事，在其他人在場的時候，一個強大的情感維度也出現(xiàn)了。

發(fā)展至今的 AI 的確令人印象深刻，但人類智能的豐富性依然獨一無二。當(dāng)然，我們認(rèn)識到，讓 AI 對人類認(rèn)知的整個范圍更加敏感并非易事。解決方案將取決于來自神經(jīng)科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和心理學(xué)的見解，這也就是為什么斯坦福 HAI 研究院致力于促成來自這些領(lǐng)域的專家合作。

現(xiàn)在，你們可以和我一起想象，這種具有深度和多功能性的技術(shù)能做到什么？

例如，AI 正在改變醫(yī)學(xué)診斷，因為算法可以更快、更精確、更一致地檢測疾病。但這僅僅只是個開始。想象一下，你站在醫(yī)生的角度，在擁擠的急救室里，周邊都是需要幫助的人，但你的首要職責(zé)是先處理最緊急的情況。如果病人數(shù)量少，那情況還是可控的，但隨著人數(shù)越來越多，你的時間和精力會被分散，問題將變得更加復(fù)雜。每個病人都以他們自己的方式和你交流，面對你可能只在一瞥中看到的環(huán)境，這些需求隨時都可能改變。

下一代的由 AI 驅(qū)動的醫(yī)療系統(tǒng)能做到什么？想象一下，它可以識別病人肢體或他們含糊不清的語音，并通過交叉參照來加快初步診斷的速度。

我們可以想象，它們能根據(jù)病人的面部表情和姿勢對其情緒狀態(tài)做出有根據(jù)的猜測。它可以在每個病人等待的時候，為他們戴上一只人造眼和一只人造耳，觀察他們的醫(yī)療和情緒狀態(tài)的變化，并讓臨床醫(yī)生當(dāng)天保持清醒。想象一下，這一切都是實時進(jìn)行的，為急診室內(nèi)的每個人而工作。

這種醫(yī)療系統(tǒng)的效果將是革命性的。臨床醫(yī)生得以繼續(xù)與患者面對面，但壓力更小，注意力更集中。在急診室里，節(jié)省時間往往就是拯救生命。

那么，一個類似的應(yīng)用在教育場景下的 AI 驅(qū)動的教學(xué)系統(tǒng)，我們也就不難想象得出來了。這個系統(tǒng)可以監(jiān)測班級安全審查作業(yè)，來衡量學(xué)生的理解，標(biāo)記他們可能的優(yōu)點和缺點，甚至協(xié)助教師對學(xué)生評分。同時，教師也能少分心，更加聚焦在每個學(xué)生身上。作為斯坦福大學(xué)的最大深度學(xué)習(xí)課程的講師，我在想象無限量的免費 AI 助教，這太讓人興奮了。

甚至，像搜救這樣的任務(wù)也可以變得更安全、更有效。將 AI 驅(qū)動的系統(tǒng)部署在災(zāi)區(qū)，它或許可能構(gòu)建一個實時的環(huán)境 3D 地圖，并生成安全的最佳路徑，以幫助救援隊更快找到需要救助的人。這種算法甚至可以與消防部門、血庫、醫(yī)院、地方政府和媒體共享信息。盡快有第一個反應(yīng)者出現(xiàn)，公眾保持清醒。

名單還能繼續(xù)列下去，但故事卻是一樣的。以人為本的 AI 不斷進(jìn)化它基本的判斷和感知技能，在比較簡單的工作上，更好地服務(wù)人類?？偠灾?，人類的能力可以專注于更高層次的任務(wù)，更安全，更少重復(fù)，更有創(chuàng)造力，最終更有意義。

AI 不是要取代我們，而是讓我們做得更好。這又把我們帶回了人工智能陷阱的話題?，F(xiàn)在，對我們所有人來說，重要的是要記住這是歷史上獨一無二的時刻，我們是第一代看到這種技術(shù)以如此規(guī)模和速度從實驗室轉(zhuǎn)移到現(xiàn)實世界的人。這是頭一次，人工智能的倫理不再是一個抽象概念或哲學(xué)實踐。這項技術(shù)影響著現(xiàn)實生活中的人們。因此，我們有責(zé)任充分了解這項技術(shù)的影響，預(yù)測世界將如何作出反應(yīng)，并據(jù)此作出指導(dǎo)。

換句話說，是時候讓倫理成為人工智能研發(fā)的基本元素了。

讓我們從算法偏差和失業(yè)開始。這些都是重大問題，解決辦法將采取多種形式。例如，有些偏差是技術(shù)性的，可以通過統(tǒng)計方法自動消除偏差數(shù)據(jù)集，但人的因素也很重要。當(dāng)談到失業(yè)問題時，盡管技術(shù)可以在提高技能方面發(fā)揮重要作用，但受到勞動力影響的同時，政策也將在為他們提供選擇和支持方面發(fā)揮至關(guān)重要的作用。

但復(fù)雜性還不止于此。例如，隨著人工智能在人類任務(wù)中發(fā)揮越來越多的協(xié)作作用，我們的法律將如何改變？隨著人類專家越來越依賴于機(jī)器智能，我們的責(zé)任觀念將會變成什么樣？出了問題誰來負(fù)責(zé)？工程師們是時候面對這些問題了，政策制定者、法律學(xué)者和倫理學(xué)家也應(yīng)該幫助尋找答案。

從歷史上看，新技術(shù)的影響往往遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出它們所提供的功能。例如，汽車的發(fā)明只是為了幫助我們更快地出行，但一個世紀(jì)后，整個世界已被高速公路、停車場和加油站重塑，更不用說對全球自然資源和氣候的影響了。

智能機(jī)器的普及將會給我們的社區(qū)帶來什么？它們將如何影響我們的文化? 我們已經(jīng)生活在一個每天對技術(shù)陷阱提心吊膽的世界里。因為智能技術(shù)驚人的能留，它也伴隨著非常高的風(fēng)險。

這些都是重大而棘手的問題，值得認(rèn)真對待。它們要求我們投入時間、資源和廣泛的專業(yè)知識來理解這項技術(shù)，預(yù)測它將帶來的未來，并負(fù)責(zé)任地引導(dǎo)其進(jìn)程。最重要的是，這是一個人性的呼吁。

這就是定義以人為本人工智能的三條原則，由此我們能確保它的設(shè)計是人性化的，它在社會中的角色是人性化的，它的影響是人性化的。

HAI 三原則

現(xiàn)在我想聊聊斯坦福 HAI 研究院作為一家組織的目標(biāo)。

當(dāng)然，我們的目標(biāo)是在與醫(yī)學(xué)、法律、經(jīng)濟(jì)學(xué)和各式各樣學(xué)科的精英們一起，促進(jìn)突破性的研究，提升現(xiàn)有的技術(shù)水平。

接下來，為了鼓勵一個包容的、持續(xù)的對話，HAI 研究院正在努力建設(shè)一個全球性的思想領(lǐng)袖論壇，將政策制定者、學(xué)者、商業(yè)領(lǐng)袖、記者和社會公民聚集在一起，其中的很多人今天就坐在臺下。我們期待坦誠地對話，直面未來最棘手的問題，并讓全球的關(guān)注者了解情況。

HAI 還將致力于為學(xué)生深挖和拓寬 AI 教育的邊界，并通過外展計劃對斯坦福校園意外的行業(yè)、政府和媒體的領(lǐng)導(dǎo)者們進(jìn)行培訓(xùn)。

最后，僅僅談?wù)撊斯ぶ悄苁遣粔虻摹Ｎ覀冇辛x務(wù)促進(jìn)現(xiàn)實世界中有意義的改變，這意味著將研究和技術(shù)想那些能夠從中受益的人們分享，同時向社會提供能夠塑造政策的研究、數(shù)據(jù)和專業(yè)知識。

這一切會在斯坦福發(fā)生，絕非偶然。

在這里，想象力的傳統(tǒng)依然充滿活力，并且在 AI 研究的最早期就一直存在。在很多方面，人工智能的第一章都要從 1963 年成立的斯坦福人工智能實驗室（SAIL）說起。

SAIL

在過去的十年里，SAIL 已經(jīng)成為了 100 多名 AI 研究人員、學(xué)生和訪客的家園，其中也包括我自己和我的學(xué)生。從自動駕駛到可見的計算機(jī)，從幫助對抗癌癥的算法到深入海底的機(jī)器人，SAIL 一直是人工智能歷史的奠基之所。

現(xiàn)在，我們正在為人工智能的下一章樹立榜樣，它將轉(zhuǎn)變?yōu)橐粋€遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計算機(jī)規(guī)模邊界的多學(xué)科領(lǐng)域。這可能是人工智能歷史上最大的轉(zhuǎn)變，而斯坦福大學(xué)正是轉(zhuǎn)變發(fā)生最理想的地方。

我們的工程，法律，醫(yī)學(xué)，教育，商業(yè)，人文科學(xué)，自然科學(xué)和地球科學(xué)都將在幫助人工智能成為一個多元化的以人為本的追求中發(fā)揮著重要的作用。但學(xué)術(shù)界的角色甚至比這更重要，這是真正能讓想象力自由的地方。

明天的人工智能領(lǐng)袖們需要探索各種探究的途徑，他們不會局限在那些能夠獲取商業(yè)果實的領(lǐng)域。他們需要像大型強子對撞機(jī)一樣的全球合作和努力來促進(jìn)科學(xué)的自由，不是為了讓我們的手機(jī)更好用，Wi-Fi 更便宜，而是為了趕上上帝粒子衰變前的第一眼。

「人工智能」這個詞很容易讓人聯(lián)想到自動化和閃爍的服務(wù)器圖像。但對我而言，人工智能是關(guān)于人性的，它事關(guān)我們希望自己的技術(shù)體現(xiàn)出的人類價值觀，研發(fā)它的人以及它所影響的社區(qū)。

這就是斯坦福 HAI 研究院真正讓我感到充滿希望的原因，它擁有一群以人為本研究 AI 的人。

其中很多人已經(jīng)是我在斯坦福大學(xué)的朋友、同事和學(xué)生了。例如，我在人工智能實驗室和斯坦福伍茲研究所 (Stanford Woods Institute) 的同事正努力更好地理解全球貧困問題。一個研究收入與衛(wèi)星照片相關(guān)性的模型，為非政府組織（NGO）和政府繪制詳細(xì)的財富不平等地圖。再比如，我在斯坦福大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系和教育學(xué)院的同事們幫忙開發(fā)了一個輔導(dǎo)代理系統(tǒng)，為服務(wù)不足社區(qū)的學(xué)生提供一對一的教育。還有，我在斯坦福大學(xué)醫(yī)學(xué)院的朋友們，他們通過訓(xùn)練腦電圖數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來為中風(fēng)患者開發(fā)正常的康復(fù)療法。

以人為本

這就是所謂的以人為本人工智能。更令人興奮的是，未來還會有更多的應(yīng)用。上周，一批剛剛被授予計算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位的年輕人來參觀。這不僅是斯坦福每年的傳統(tǒng)，也是每年一次不可思議之旅。這些年輕人來自世界不同的角落，他們充滿活力，勤學(xué)好問，富有創(chuàng)造力。他們的天賦和熱情讓我們愿意去傳授和指導(dǎo)。但是今年有一些不一樣。從他們一達(dá)到斯坦福，我發(fā)現(xiàn)我身邊圍著一群學(xué)生，他們想要了解更多關(guān)于以人為本人工智能。吸引他們的不僅僅是技術(shù)，他們想利用技術(shù)做好事。一位學(xué)生計劃將自然語言處理應(yīng)用于社會學(xué)，另一位學(xué)生對機(jī)器人醫(yī)學(xué)和政策問題所帶來的交叉感興趣。

一個接著一個，他們的想法挑戰(zhàn)著我的思維，也激發(fā)著我的思維。他們熱情，有同理心，極具創(chuàng)造力。所以下一次，當(dāng)你思考 AI，以及 AI 對未來意味著什么，多想想這樣的人。他們在提醒我們，AI 可以做更多，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過金錢、奢侈品、便利。AI 可以為每個人創(chuàng)造一個更加美好的世界的愿景。

這就是創(chuàng)辦斯坦福 HAI 研究院的根基。以工程師的身份，以科學(xué)家的身份，以各行各業(yè)專家的身份，最重要的，以人的身份，幫助聰明的頭腦，一起想象 AI 的未來。

謝謝大家。