ChatGPT发布那天，李飞飞没去找投资人，而是给小学校长发了封邮件

2026年夏天，斯坦福大学计算机科学教授、“AI教母”李飞飞做客播客《Huberman Lab》，与神经科学家Andrew Huberman展开了一场关于AI与人类智能的深度对话。作为ImageNet的缔造者、斯坦福以人为中心人工智能研究院（HAI）的创始人，李飞飞亲历了AI从实验室走向大众的全过程。

这场对话从5.4亿年前地球上第一双“看见”光的眼睛开始，一路穿越神经网络、大模型、医疗机器人，技术一直在扩展人类的边界，但无论技术如何演进，守护人的尊严与主体性，始终是这场变革中不可让渡的底线。

以下是访谈精华：

没有视觉与数据，就没有今天的AI

主持人：视觉为什么是AI的起点？

李飞飞：可以从两条线索来看。

生物演化上，5.4亿年前感光细胞的出现催生了寒武纪物种大爆发。人类大脑皮层一半的神经活动与视觉相关，婴幼儿也是先学会“看”，再学会“说”。

计算机视觉上，1950年代科学家发现哺乳动物视觉系统具有层级结构，这直接启发了早期神经网络的设计。

但更关键的是数据。2006年我在普林斯顿时意识到，算法效果不理想不是算法本身的问题，是训练数据太少了。一个孩子到6岁能认出几万样东西，靠的是海量视觉经验。受此启发，我们启动了ImageNet项目。2012年，大数据集、深度神经网络和GPU算力三者汇聚，现代AI迎来了真正的转折点。到2016年，AI识别1000类物体的准确率已超过人类。

但必须强调一个事实：今天的AI本质上是统计学和模式识别的集合。它通过海量数据学习“合理的概率”，而不是真正的理解。一个孩子只见过三五只猫就能认出所有猫，而AI要“下载整个互联网的猫的图片”。两者是完全不同的学习路径。人类儿童如何能用极少量样本形成稳定概念，这个谜题我们至今没有完全解开。

AI的边界是“可获取数据“的边界

主持人：AI有创造力吗？

李飞飞：AlphaGo在第37手执行了一个人类围棋大师从未考虑过的走法，但围棋有清晰数学规则，AI靠更大计算能力做到人脑不擅长的事。你可以称之为一种特殊的创造力。

我曾与一位菲尔兹奖得主讨论过这个问题。他说AI可以协助我们解决许多数学难题，因为人类大脑并不记得过去数百年间涌现的所有数学解法。但有些数学难题真正需要的，是找到尚未被发明的解法。我目前的猜想是“混合式”的：人类与AI协同，将帮助我们解决那些解决方案尚未被发明的问题。

但真正无法被AI触及的，是那些从未上传到互联网的人脑信息。比如一个杯子勾起只属于你的童年记忆，那些高度私人化的思绪、情绪、感触，没有留下任何形式的记录，网上根本找不到，AI没办法学习，更没办法体会。

主持人：AI能有属于自己的内在驱动力吗？

李飞飞：我们可以设定目标函数让AI模仿不同模式，比如“深度思考”或“快速应答”。但说到底只是数学参数调整，AI不会产生真实的恐惧、喜爱，更不存在发自本心的共情。它说出安抚话语，只是套用学到的语言模式，跟人类心底的共情完全是两回事。

机器人会怎么走进日常生活

主持人：AI在医疗中能做什么？

李飞飞：我讲一个亲身经历。我父亲在斯坦福接受了手术，那是深层次的人机协作——手术由达芬奇机器人系统完成，由一位顶尖外科医生操控。这次手术术后出血量只有传统开放手术的十分之一，这要归功于机器人手术所具备的腹腔镜技术。

术后我问主刀医生：如果收集全世界所有人类外科医生做这种肝脏手术的数据，我们能训练出一个自动化的AI来做手术吗？

答案并不明确。因为肝脏是一个非常复杂的器官，血管极其丰富，而且每个人的肝脏都不一样。考虑到每年接受肝脏手术的患者数量，即使汇总全世界的患者数据，也可能不足以训练出可靠的算法。

这揭示了一个非常重要的事实：AI从模式中学习。当数据模式不够丰富时，人工智能便无法有效学习；在这种情况下，我们必须格外谨慎——我们需要明确如何正确运用人工智能，以及如何避免错误地使用它。

主持人：机器人会怎么走进日常生活？

李飞飞：硬件落地会比软件慢很多。但需求极其真实：独生子女照料年迈父母、消防员冲入火场、护士超负荷工作、独居老人买菜取药……这些场景不需要AI有情感，只需要它分担体力活。

要走进校园而不是在高处说教

主持人：AI会拓展年轻人的思维、还是对他们几乎没有影响，抑或是会造成伤害？

李飞飞：最糟糕的情况，是AI夺走年轻一代自主学习和生活的能力。无休止地刷短视频、被动接收信息流，都在消磨主观能动性。大脑的生理运转规律不会因为技术改变，学习需要时间、需要付出努力，有时甚至需要承受一些痛苦，这是我们大脑的运作方式。

学习的内生动力，不能被任何人、任何机器剥夺。

但另一种极端也危险：因为担心作弊，就一刀切禁止AI。

我当年学有机化学，助教时间不够，教授办公时间有限，学得很吃力。如果有AI学习助手，我就可以针对卡住的点反复提问。我觉得AI是我学习过程中非常棒的工具。

主持人：提示词在与AI的互动中有多重要？

李飞飞：提示词的针对性对于从人工智能中获取最佳信息非常重要，这是一项技能。正因如此，公共教育才如此重要。我非常希望看到我们的中小学能够开展教学引导活动，倘若苏格拉底还在世，他会是最出色的“提示词工程师”。因为苏格拉底的教学方法就是通过提问来启发学生、探寻真理；我们应当将这一理念重新传授给孩子们。

主持人：7-20岁的年轻人们对人工智能有何看法？

李飞飞：作为一名教育工作者和技术从业者，我一直都希望能主动和学生、家长和老师交流沟通。但政策制定者、技术开发者以及投资人很少谈及教师、家长和学生。

我认为人类一直没吸取的一大教训，就是老一辈总爱哀叹下一代，仿佛年轻人什么都不懂。但纵观人类历史，我们整体其实是在向着更好的方向发展。

孩子们充满好奇心，并且会从技术中获得极大的乐趣。我真正担心的是教师和部分家长。因为当今社会并没有真正为他们提供什么帮助。我们应该与他们交流，激励、支持他们，也应该为他们提供必要的资源。从基础教育到高等教育阶段，他们肩负着社会中最重大的育人责任。

ChatGPT发布后，我做的第一件事就是给孩子小学的校长发了封电子邮件，主动提出希望能入校做一场科普讲座。硅谷千亿级公司、投资人，几乎没有一个人第一时间想到：我们的老师怎么办？老师们会问“学生作弊怎么办”，这是合理的疑问。我们要走进校园，和他们一起摸索解决办法，而不是站在高处说教。

文字 | 邱雨茜

编辑 | 邱雨茜

审核 | 梁应杰 陈欣文

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