入选《时代》百大 AI 影响力人物、间接帮助辉达创高峰的李飞飞是谁？

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谈到 AI 推手，不能错过李飞飞（首图中）。早在 2018 年，她就以“史上首位受邀华人女科学家”身分参加美国国会听证会，以“人工智慧：能力愈大，责任愈大”一题对科技伦理发表高见。这门科学尚未成熟时，李飞飞就一心踏入电脑视觉领域，建立图片资料库 ImageNet，接续引领演算法、机器学习（machine learning）。此外，华人界 AI 专家李开复也形容她是“AI 的良心”，因为她甚早就转往这项科技的人本关怀，提倡“以人为本”科学伦理。

从洗衣店移民到 AI 先驱，李飞飞是谁？

李飞飞是前 Google 首席科学家、史丹佛大学首位红杉讲席教授、以人为本 AI 研究院（HAI）共同院长、美国地区工程院院士，更在 2023 年获《时代》百大 AI 影响人物。从经历可一探她对 AI 的贡献，更进一步说，她催生了 AI 发展。

李飞飞在成都长大，6464那年，父母为了追求更好的教育，举家移民美国。初来乍到，语言隔阂跟移民工作选择有限，家庭生活拮据，但没有限制她对物理学的热情，申请到普林斯顿大学全额奖学金，并在加州理工学院攻读计算与神经科学结合的硕博士学位，假日还得回家里洗衣店帮忙。回顾她的生命经验，恰好和 AI 多舛发展历程呼应，新书便由这两条故事线交织而成，带我们从她的眼光了解 AI 的进程与前景。

创立 ImageNet 成辉达进军 AI 的契机

李飞飞最知名建树是开发 1,400 多万张图片资料库 ImageNet，当时 AI 还未受热议，且学界认为演算法重要性大于数据，多数人都不看好。为了筹措研究经费，她甚至想过另开洗衣店副业维持计划。最后，研究生建议下，用亚马逊群众外包完成，耗时三年共 4.8 万名协作者参与，这还只克服了第一个困难。

她坚信资料库的重要性并免费公开，且决定设立以 ImageNet 训练的演算法比赛，让机器学会视觉推理、理解视觉世界，她说“要让机器不只‘看’，还要‘看懂’”，如“车”要如何区分坦克车跟轿车。但史无前例的庞大资料库，让 ImageNet 难以运用，甚至比赛乏人问津。

直到 2012 年，多伦多大学“AlexNet”专案诞生才改写局面，运用神经网络（neural network）训练电脑“看”东西，并开始做精细分类学习，图像辨识错误率低于其他演算法 10% 以上，且懂得从错误持续进步，也是现在所说的“深度学习”（deep learning）。

听起来很熟悉，因 AlexNet 就是辉达（NVIDIA）再创高峰的突破口，当初只用两颗辉达图形处理器（GPU）及运算平台 CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）为训练设备，而 Google 要达同样效果得用 1.6 万颗官方处理器（CPU），突破性发现学界甚至比拟为“宇宙大爆炸”，也一举揭开 AI 盛世。ImageNet 这样具规模、多样性的资料库出现，完全改变了 AI 研究型态，就这高度而言，李飞飞改变了世界。

只有人类才能主宰 AI 核心，AI 要以人为本

AI 造成的议题形成机会和焦虑，企业思考如何业务或作业流程导入 AI，员工则担心自己会不会被取代。李飞飞 2018 年国会听证会表示，AI 并不具人性，它受人启发，由人创造，最重要的是，对人类生活与社会的影响，使我们有很大责任去理解它。

如果世界最强大演算法，仍对人类经验的多样性一无所知，我们该如何期望它们再呈现？如果我们希望技术的价值反映人类是谁，就该从创造技术的人着手。

她将精力投入人文关怀，成立专为有色人种、低收入户、女性开设的夏令营 AI4ALL，让不同族群有机会获研究室第一手经验，试图解决 AI 领域缺乏多样性的问题，黄仁勋也是赞助者。

正如李飞飞在 HAI 的宗旨，她强调机器价值观就是人类价值观，以人为本的概念确保机器成为人类福祉的合作伙伴。AI 出现是锦上添花，也能是雪上加霜，她强调“答案来自我们本身，因取决于人类怎么使用 AI”。

李飞飞的成功学：保护好奇心、推动自我向前

年少时受认知科学强烈影响，以及对大脑如何理解建构世界的方式很感兴趣，李飞飞纵身投入学术。她期许大家都能找到想追寻的道路，并全心全意倾注热情。这样的精神让她不论面对经济困顿或研究瓶颈，想寻找答案的念头一直推动她前进。

面对 AI 学习，许多人都想问李飞飞要怎么学？从哪里开始？她以孩子教育举例，其实不用做太多，因现在资源非常足够，最重要的是提供支持，保护孩子的好奇心、自主学习能力、不要泼冷水，并在需要的时候适时提供资源。这种思考不仅适用教育者，对企业、个人也都受用。

• How to Make A.I. That’s Good for People
• Stanford HAI

（本文由 潮品文月刊 授权转载；首图来源：Fei-Fei Li）

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