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 的首席科學家，也不是斯坦福人工實驗室（SAIL）的負責人，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，斯坦福大學啟動 HAI 項目，由李飛飛和斯坦福前教務長共同領導這個項目。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，李飛飛對那時還擔任斯坦福大學的教務長 John Etchemendy 說道，「作為斯坦福大學的教務長，你領導了從技術到人文學科的進步，幫助人文主義者創(chuàng)新他們的方法論?！埂傅鞘菚r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?！?/p>

John Etchemendy 和李飛飛

她接著解釋最近的想法。建設未來的人似乎有著相似的背景，他們都鉆研在數(shù)學、計算機科學和工程等領域。沒有足夠多的哲學家，歷史學家和行為科學家能夠影響新技術的發(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，讓每個人的生活都變得更好。」

在擔任 Google Cloud 首席科學家期間，李飛飛目睹了科技行業(yè)在 AI 領域內的巨大投入，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，當約翰辭去教務長一職，李飛飛邀請他共同從事自己最初設想的事業(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七所學院的 200 名教師組成，同時計劃從人文、工程、醫(yī)學、藝術或者基礎科學等領域招募至少 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 評估智能機器對人類生活所造成的影響，包括機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，但是已經向斯坦福七所學院，大約 55 個跨學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)護室醫(yī)療服務系統(tǒng)，以及研究自動駕駛汽車對社會治理和基礎設施的影響。

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，「我認為我們要走的路還有很長。建立信任需要多方的努力。」但是李飛飛也認為，機器不能取代人類做所有的決策。在很多 AI 的應用中，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、細膩、有深度。

關于 HAI 的目標，李飛飛說，希望「智能機器更加以人為本，懷有善意。幫助我們——人類，解決一些最有意義的難題。」

以下為李飛飛在斯坦福大學以人為本 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，以及斯坦福大學的很多同事、學生和合作者，都為我們正在共同構建的事業(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生的經歷。

那是凌晨 3 點，我和一群同學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，我們聽到了它神經元響應的聲音。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，當時那個時刻仍在影響著我。

這是一項最早有由神經生理學家 David Hubel 和 Torsten Wiesel 進行的實驗。他們所做的，是神經科學領域的突破和一個真正的轉折點。這個實驗為視覺智能奠定了基礎，并給這兩位科學家贏得了諾貝爾獎，并為今天通過 AI 來改變世界的神經網(wǎng)絡架構提供了藍圖。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的前沿，并進行探索。

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」。但這也是一個機遇和危險共存的世界。

在不到十年的時間里，AI 從一個學術領域的技術發(fā)展成了一個全球性的現(xiàn)象。不可否認的是，智能機器有可能會做壞事。它們容易受到算法偏差的影響，并且會引起人們對隱私、安全和工作被替換的擔憂。這些都是 AI 的隱患。他們影響到了人類，要求緊急行動。

作為技術專家，我們有責任處理工具的缺陷，但也有責任充分發(fā)揮其潛力。2019 年世界非常復雜，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來幫助我們理解這個世界。

這就是 AI 帶來的機會。

氣候變化，盡管事態(tài)非常嚴重緊急，我們很難收集到大規(guī)模和精細的數(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。智能技術可以幫助你。它可以在全球范圍內整合數(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。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。但隨著計算機視覺算法將臨床觀察慢慢變成低成本技術，我們就可以說，AI 已經在悄然改變診斷。信息本身、文檔、記錄甚至是掃描文件的紛雜都遠遠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，我們或許就能找到答案。

這些都是關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進行設想。而這種尋找將標志著 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。它的目標是成為一個全球對話中心，讓每一個學科都能應對 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?shù)陌l(fā)展，我們需要把它與正在進行的對其對人類社會影響的研究結合起來，并對它加以相應的指導。

其次，AI 的最終目的應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，它必須不斷進化，吸收更多人類智慧的多樣性、細微差別和深度。

讓我們從技術本身開始。近年來，AI 發(fā)展出了一些非凡的能力，但它仍遠遠落后于神經元、人類智能的微妙和靈活性。當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果時，流暢的人類經驗是至關重要的。

讓我們用這張簡單的照片來說明 AI 和人類智能的區(qū)別。當今最先進的計算機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，從假設到一首詩。我們能感覺到事件之間的因果關系，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。當然，我們認識到，讓 AI 對人類認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科學、認知科學和心理學的見解，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能做到什么？

例如，AI 正在改變醫(yī)學診斷，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)生當天保持清醒。想象一下，這一切都是實時進行的，為急診室內的每個人而工作。

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，一個類似的應用在教育場景下的 AI 驅動的教學系統(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)，來衡量學生的理解，標記他們可能的優(yōu)點和缺點，甚至協(xié)助教師對學生評分。同時，教師也能少分心，更加聚焦在每個學生身上。作為斯坦福大學的最大深度學習課程的講師，我在想象無限量的免費 AI 助教，這太讓人興奮了。

甚至，像搜救這樣的任務也可以變得更安全、更有效。將 AI 驅動的系統(tǒng)部署在災區(qū)，它或許可能構建一個實時的環(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，更好地服務人類?？偠灾?，人類的能力可以專注于更高層次的任務，更安全，更少重復，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以如此規(guī)模和速度從實驗室轉移到現(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實踐。這項技術影響著現(xiàn)實生活中的人們。因此，我們有責任充分了解這項技術的影響，預測世界將如何作出反應，并據(jù)此作出指導。

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。當談到失業(yè)問題時，盡管技術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)揮至關重要的作用。

但復雜性還不止于此。例如，隨著人工智能在人類任務中發(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器智能，我們的責任觀念將會變成什么樣？出了問題誰來負責？工程師們是時候面對這些問題了，政策制定者、法律學者和倫理學家也應該幫助尋找答案。

從歷史上看，新技術的影響往往遠遠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? 我們已經生活在一個每天對技術陷阱提心吊膽的世界里。因為智能技術驚人的能留，它也伴隨著非常高的風險。

這些都是重大而棘手的問題，值得認真對待。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，預測它將帶來的未來，并負責任地引導其進程。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。

當然，我們的目標是在與醫(yī)學、法律、經濟學和各式各樣學科的精英們一起，促進突破性的研究，提升現(xiàn)有的技術水平。

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一個全球性的思想領袖論壇，將政策制定者、學者、商業(yè)領袖、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，并讓全球的關注者了解情況。

HAI 還將致力于為學生深挖和拓寬 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)、政府和媒體的領導者們進行培訓。

最后，僅僅談論人工智能是不夠的。我們有義務促進現(xiàn)實世界中有意義的改變，這意味著將研究和技術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 已經成為了 100 多名 AI 研究人員、學生和訪客的家園，其中也包括我自己和我的學生。從自動駕駛到可見的計算機，從幫助對抗癌癥的算法到深入海底的機器人，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，它將轉變?yōu)橐粋€遠遠超出計算機規(guī)模邊界的多學科領域。這可能是人工智能歷史上最大的轉變，而斯坦福大學正是轉變發(fā)生最理想的地方。

我們的工程，法律，醫(yī)學，教育，商業(yè)，人文科學，自然科學和地球科學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。但學術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)果實的領域。他們需要像大型強子對撞機一樣的全球合作和努力來促進科學的自由，不是為了讓我們的手機更好用，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器圖像。但對我而言，人工智能是關于人性的，它事關我們希望自己的技術體現(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。

其中很多人已經是我在斯坦福大學的朋友、同事和學生了。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)星照片相關性的模型，為非政府組織（NGO）和政府繪制詳細的財富不平等地圖。再比如，我在斯坦福大學計算機科學系和教育學院的同事們幫忙開發(fā)了一個輔導代理系統(tǒng)，為服務不足社區(qū)的學生提供一對一的教育。還有，我在斯坦福大學醫(yī)學院的朋友們，他們通過訓練腦電圖數(shù)據(jù)的深度神經網(wǎng)絡來為中風患者開發(fā)正常的康復療法。

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用。上周，一批剛剛被授予計算機科學博士學位的年輕人來參觀。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。但是今年有一些不一樣。從他們一達到斯坦福，我發(fā)現(xiàn)我身邊圍著一群學生，他們想要了解更多關于以人為本人工智能。吸引他們的不僅僅是技術，他們想利用技術做好事。一位學生計劃將自然語言處理應用于社會學，另一位學生對機器人醫(yī)學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，遠遠超過金錢、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。