原文 | Wired

出品 | NEXTTECH

編譯 | Ali

李飛飛身上有很多標籤，其中最引人注目的莫過於“人工智能科學家”這個身份。關於李飛飛的討論，多數都是圍繞技術和成就展開的：ImageNet變革了機器觀察世界的方式；執掌斯坦福AI實驗室近10年；“佳飛貓”組合加入谷歌；她致力於推動AI的人性化、平民化。

近日，外媒WIRED一篇長文報道，卻嘗試從“非科學家”維度為我們描繪了另一面的“生動”李飛飛：致力於AI領域的平權運動、對技術的思考與擔憂、同時還遊走於女性、妻子、母親、女兒、教師不同身份之間。

NEXTTECH對原文編譯如下，略有刪節。

去年6月的一個深夜，當時鍾指向1點時，李飛飛正穿著睡衣，在華盛頓的一家酒店裡為幾小時後的演講做著準備。臨睡前，她又從演講稿中刪掉了一大段內容，她要保證在規定時間內，向聽眾盡力闡述她的核心內容。

清晨起床後，李飛飛沒有穿她慣常的T恤+牛仔褲，而是套上一條針織連衣裙，穿上一雙靴子。她叫了一輛Uber前往美國國會大廈南部的Rayburn House。

走進房間前，李飛飛用手機拍下了會議室的超大木門。（她說，作為一名科學家，我對美國眾議院科學和空間技術委員會有著特殊的感情。）緊接著，她走進了空曠的房間，徑直走向了聽證席。

聽證會

這天早晨，李飛飛所參加的聽證會名稱叫做“AI——偉大力量與巨大責任”。與會人員還有政府問責辦公室首席科學家蒂莫西·佩森斯和OpenAI的聯合創始人兼CTO格雷格·布羅克曼。李飛飛是會議上唯一一位在AI領域取得過突破性成就的女性。

當時，李飛飛離任斯坦福AI實驗室主任的職位，開始擔任谷歌雲的首席人工智能科學家。但李飛飛出現在這場會議上，卻是以另一重身份——她是一家非營利性AI機構的聯合創始人，致力於幫助女性和有色人種在AI領域取得成就。

不出所料，議員們開始向她尋求專業意見，但令人驚訝的是她的演講內容：人工智能這個她所熱愛的領域，將給人類帶來的嚴重危害。

李飛飛認為，從AI發明到其產生影響，時間很短。藉助像ImageNet這樣的AI工具，計算機可以迅速學會某種特定技能，習得過程遠比人類快得多。在過去的十年中，AI已經開始改變人類的生活軌跡。今天，AI能幫我們確定疾病治療方案，誰有資格享受人壽保險，罪犯服刑的時間長度以及哪些求職者可以獲得面試資格。

當然，權力就意味著風險。比如，因為學會過濾包含“女性”一詞的簡歷，亞馬遜就被迫棄用AI招聘。還有谷歌2015年的慘痛教訓，當時它的照片識別軟件將黑人誤認為是大猩猩；還有微軟的AI社交聊天機器人所發佈的種族歧視Twitter。

所有這一切解釋了李飛飛所說的，AI給人類社會帶來了嚴重危害——道德與人性的忽視。

好在現在的這些問題還是可以修正的。但李飛飛認為，以現在人工智能被應用的速度、廣度來看，在不久的將來，我們很可能就會遇到無法糾正的錯誤。

當天的聽證會上，李飛飛提到，很多傑出的男性技術領導者一直警告，AI會成為人類潛在的威脅。但她認為，我們過於誇大了這些擔憂，我們真正要關注的應該是，AI將如何影響人們的工作和生活方式。

AI必然會改變人類的體驗，而且不一定是向著利好的方向。所以趁現在還有時間，我們必須立即採取行動。“我們還有時間”，李飛飛說，“但也必須馬上行動了”。她認為，如果我們能對AI的設計方式進行根本性變革，那這項技術就會成為一股有益的變革力量。如果不能，許多人類都會因此失掉平等的競爭環境。

在聽證會上，李是最後一個發言的。她說：“AI受到人類的啟發，由人類創造，但最重要的是，它會影響人類。”

成長經歷

李飛飛在成都長大。小時候的她，是個孤獨而聰明的孩子，也是一個鐵桿書迷。她的家庭環境很特別：中國文化並不推崇寵物，但她的父母卻會給她買小狗作為獎勵。李飛飛的母親來自知識分子家庭，從小編鼓勵女兒讀《簡愛》一類的書籍。李飛飛曾經親口說過，在勃朗特姐妹中，她最喜歡Emily的《呼嘯山莊》。

12歲時，父親移民到新澤西州，她和母親直到16歲時才來到美國。來到美國的第二天，她的父親帶她去當地的加油站，讓她去請機修工修車。當時的李飛飛幾乎還不會說英語，但通過手勢，她成功完成了任務。

在之後的兩年裡，李飛飛就熟練掌握了英語，她做過筆譯、口譯，還擔任過父母的辯護律師，因為他們只會說最基本的英語。“我必須成為父母的嘴巴和耳朵”她說。

李飛飛在學校的表現很出色。一次，她的父親在舊貨市場買了一個科學計算器，這個計算器李飛飛用了很久，直到一次計算結果出了錯，她才發現計算器的功能鍵已經壞掉了。

李飛飛很感謝她的高中數學老師 Bob Sabella，在她初來美國的那段時間，幫她融入了學校生活和周圍的環境。李飛飛所在的高中沒有高級微積分課程，Sabella甚至自己編撰了一本教程，在午休期間單獨給李飛飛講課。

Sabella和他的妻子把李飛飛視為家人，帶她去迪斯尼度假，並借給她2萬美元，讓她的父母開一家乾洗店。1995年，她獲得了普林斯頓大學獎學金，但大學期間，她幾乎每個週末都回家幫助打理乾洗店的生意。

ImageNet的創建和發展

大學期間，李飛飛主修物理，同時也學計算機科學和工程學。2000年，她在加州理工學院攻讀博士學位期間，同時研究神經科學和計算機科學的交叉學科。

能夠在看似不同的領域之間找到關聯，這也是李飛飛能夠產生ImageNet這一想法的前提能力。那是，她的同行還在研究能夠幫助計算機感知和解碼圖像的模型，但這些模型的作用範圍有限：一種算法只能識別一類物體。她開始懷疑問題不在於模型而在於數據。所以李飛飛開始思考，問題是否是出在了數據智商。如果孩子能通過體驗視覺世界學會“看”的技能，或許計算機也可以通過分析各種圖像，用類似的方式學習。這個想法對當時的李飛飛產生了極大的衝擊，“這是一種組織整個世界視覺概念的方式，”她說。

李飛飛認為，在一個龐大的數據庫中對每個對象的可能圖片進行標記，這樣的任務是合理的。然而她很難說服同事來幫忙。最後，還是一位專攻計算機架構的教授同意加入她。

雖然有了合作伙伴，但這只是個開始，緊接著她的下一個挑戰是搭建ImageNet這個龐大的系統。這意味著，李飛飛需要巨大的人力、物力、錢力。李飛飛給參與項目的普林斯頓大學學生每小時支付10美元，但工作進展依舊緩慢。後來一個學生問她是否聽說過亞馬遜的眾包平臺Mechanical Turk，她可以在短時間內召集到足夠的人力，而成本則要低廉很多。但這種方法也面臨著不小的挑戰，“在線工作者，他們的目標是以最簡單的方式賺錢，對吧？”李飛飛說。“如果讓他們從100張圖片中選擇熊貓，他們亂點一氣你也沒什麼方法阻止…”

李飛飛想了個解決方法，她在圖片中嵌入並追蹤了某些圖像，比如一些已經被正確識別為金毛獵犬的照片，把它們作為對照圖像。如果眾包員工們正確地標記了這些圖像，就說明他們在認真工作。

經過不懈的努力，2009年，李飛飛和她的團隊發佈了ImageNet數據庫，並發表了一篇論文。起初該項目很少受到關注，但隨後團隊有了一個想法：他們聯繫了第二年在歐洲舉行的計算機視覺競賽的組織者，請求他們允許競爭者使用ImageNet數據庫來訓練他們的算法。這也就成了後來的ImageNet大規模視覺識別挑戰賽（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）。

幾乎在同一時間，李飛飛被斯坦福大學聘為助理教授，並與機器人學家Silvio Savarese結了婚。丈夫在密歇根大學任教，兩人分處異地。“我們都清楚，在硅谷找份工作，是解決異地問題最簡單的方式”李飛飛說，“但斯坦福太有吸引力了，畢竟它是人工智能的搖籃之一”。好在四年後的2013年，丈夫Savarese也加入了斯坦福大學。

2012年，多倫多大學研究員Geoffrey Hinton參加了ImageNet競賽，利用該數據庫訓練了一種被稱為深度神經網絡的AI。事實證明，利用ImageNet訓練的算法比之前的模型要準確得多。當Hinton團隊在比賽中拿下冠軍時，李飛飛正在休產假，但她意識到改變AI的歷史性時刻即將到來。於是她在最後關頭買了一張去佛羅倫薩的機票。

Hinton創造的神經網絡對機器視覺技術產生了革命性的變革。2017年，ImageNet大賽的最後一屆，計算機識別圖像中物體的錯誤率從2012年的15％下降至不到3％，甚至超越了人類。

在ImageNet的幫助下，機器視覺現在已經廣泛應用於自動駕駛汽車，面部識別以及識別物體的手機攝像頭。

偏見和歧視

在Hinton領獎後不久，李飛飛開始思考另一個問題：她的同事中很少有女性。那一刻，她敏銳地感受到了這一點，並意識到這種性別不平等正在成為一個大問題。

AI科學家多數都是男性，而且往往具有相似的背景。他們有一種特殊的世界觀，而且會把他們的世界觀融入手頭的項目中，甚至是他們所設想的危險當中。許多AI工程師都是有科幻夢的男孩，他們會自動帶入《終結者》和《銀翼殺手》中AI威脅人類的情景。李飛飛認為，擔心這些事情並沒有錯，但這些想法偏離了AI可能存在風險的狹隘觀點。

正如她所說，如果你對深度學習系統“輸入偏見”，那麼它也會相應地“輸出偏見”。她意識到，雖然驅動AI的算法可能處於中立的位置，但形成這些算法結果的數據卻並非如此。因此，更重要的是，建造它的人和動機。

在當天的聽證會上，李飛飛指出，如果沒有多元化的工程師團隊，我們就只能使用白人的數據訓練神經網絡，從而創造出“歧視”黑人的模型。“我想如果我們20後才警醒，發現我們的技術、領導者和從業者缺乏多樣性，那對我而言，這將是世界末日”。

這一切都要回歸到人性和道德。

李飛飛開始相信，AI的發展重點要放在幫助人類提升體驗上。在斯坦福，她參與了一個項目——將AI應用於ICU中，以減少醫院獲得性感染等問題。這是一種可以監控洗手檯的攝像系統，用來提醒醫院工作人員正確地擦洗雙手。

這種跨學科合作很特別，它給了李飛飛希望，讓她看到了AI技術發展的方向。

AI可以被用作人類技能的補充，而非替代者。比如，AI能讓繁複的工作自動化，我們可以將其用於ICU病房，這樣護士就有更多時間陪伴病人，而不是讓它取代收銀員的工作。

考慮到AI正在飛速發展，李飛飛認為她的團隊需要儘快進行人員調整。

根據美國國家科學基金會的數據，2000年，在獲得計算機科學學士學位的人種，女性只佔了28％，到2015年，這一數字更是降低到只有18％。李飛飛說，雖然她的實驗室比其他AI實驗室更加多元化，但“顯然還是男性占主導地位，女性，特別是少數族裔的比例很低。學生們參加AI會議，他們看到的90％都是的同性別人士和白人。”

AI夏令營

那麼如何解決這個問題呢？這要歸功於一位女性研究者的提議。

Olga Russakovsky曾經是一個AI實驗室中唯一的女性，在李飛飛成為她的導師前，Russakovsky一度想要放棄自己的學術生涯，她覺得自己和同事的溝通完全脫節。李飛飛的到來讓事情發生了變化。她傳授給Russakovsky做研究所需要的一些技能，更重要的是，她幫助Russakovsky重新樹立了自信。

四年前，當Russakovsky拿到博士學位時，她向李飛飛提議，幫助自己創建一個面向女性的AI夏令營，李飛飛立刻同意了。

短短一個月內，這個只有20個名額的項目，就收到了200多份申請。兩年後，項目發展成了非營利組織AI4All，為缺乏機會的年輕人（女性、有色人種、窮人）提供去斯坦福和加州大學伯克利分校學習的機會。

在加利奧克蘭市中心，AI4All有一個共享辦公室。現在它有六個大學的夏令營項目。去年，他們在卡內基梅隆開設了新的項目，20個名額共收到900個申請。

不少學生已經在AI領域有所成就。一名AI4All的學生正致力於使用計算機視覺檢測眼部疾病；另一名學生由於祖母不幸去世的經歷，決定用AI編寫一個911緊急呼叫程序。這樣看來，工程師的個人觀點和經歷，確實會對AI工具的未來發展產生影響。

谷歌事件

在斯坦福大學執掌AI實驗室三年後，李飛飛於2016年開始了學術休假，加入谷歌，擔任谷歌雲的AI首席科學家。

她希望瞭解工業界是如何運作的，如果能夠直面消費者的痛點，或許會對她的研究方向產生影響。在Facebook、谷歌和微軟這樣的公司，通常能接觸到更多的優質數據。而對於AI研究人員來說，數據就是燃料。

在谷歌最初的經歷很美好，她為自己的研究成果找到了實際應用場景，領導推出了面向公眾的AI工具：無需編寫任何代碼，任何人都能創建出一套機器學習算法。她還負責了谷歌的中國實驗室項目，旨在講AI應用於醫療健康領域。她在達沃斯世界經濟論壇上發表演講，與國家元首、流行歌手平起平坐。

這一切似乎都很順利，沒有任何波折。

然而去年春天，李飛飛卻捲入了備受爭議的Maven項目的輿論中。Maven是谷歌與美國國防部簽署的合作計劃，意在使用AI來識別可用於瞄準無人機攻擊的視頻圖像。但根據谷歌的說法，它是“使用AI進行的低分辨率物體識別”，“拯救生命是最重要的意圖。”

然而，許多谷歌員工都反對在軍用無人機中使用他們的技術。大約有4000人簽署了一份請願書，要求公司承諾“谷歌及其承包商永遠不會開發戰爭技術。”甚至還有幾名工人辭職抗議。

雖然李飛飛沒有直接參與這項合作的簽署，但Maven項目正式由她所在的部門負責。李飛飛曾給高層寫一封郵件，建議公司不要參與這個項目，以免陷入尷尬的境地，但這封電子郵件被洩露給了紐約時報，輿論將她推上了風口浪尖。因為，眾所周知，她是該領域支持人性道德的名人。

經過一系列抗爭之後，谷歌宣佈不會續簽Maven合同，事件也逐漸平復。一群谷歌科學家和管理人員，包括李飛飛在內，撰寫了一份公開的指導方針，承諾谷歌將會把其AI研究的重點放在為社會創造福利，避免偏見和可能對人類造成傷害的技術。

李飛飛認為通過這些指導方針至關重要。“我認為重要的是，每個組織都必須有一套原則和負責任的審核流程。人們仍會各執己見，但爭議可以繼續通過對話來解決。”她說。

既然要制定一套指導方針，那麼這方面的人才當然也是必要的。

道德倫理

六月，我被邀請去李飛飛的家中進行採訪，一座位於斯坦福校園靜謐道路上的獨立小樓。晚上8點，我和李飛飛在聊天，她的丈夫開始安排兒子和女兒上樓睡覺。李飛飛的父母和公婆也住在家裡。餐廳被改造成了小朋友的遊戲室，我們只能坐在客廳裡聊天。每個角落都能看到家庭成員的照片，書架上還放著一臺30年代的電話機。她說父親還保留著以前的老習慣，習慣去舊貨市場淘寶。

我們聊著天，李飛飛收到了一條父母的短信，讓她把醫生開的處方翻譯一下。對李飛飛而言，接到父母信息時，她可能正在公司開會，或者在世界經濟論壇上發表演講，又或者坐在國會大廈裡出席聽證會。但無論何時，只要收到父母的信息，她都會毫不猶豫地停下手頭的工作，回覆信息。

在李飛飛的生活中，她似乎總是同時扮演者兩種角色：她是科學家，也是藝術愛好者；她是美國人卻從小生長在中國；她痴迷於機器人，對人類也同樣好奇。

7月底，李飛飛給我打電話，當時他們在準備家庭旅行，她則正在幫女兒洗手。“你看到Shannon Vallor的聲明瞭嗎？”她問道。

Vallor是聖克拉拉大學的哲學家，她的研究重點是新興科學和技術的哲學和倫理，當時她剛和谷歌雲簽署了工作協議，準備出任倫理顧問一職。李飛飛為此做了巨大的努力，她在聽證會的演講中引用了Vallor的話：“沒有獨立的機器價值觀，機器價值觀就是人類的價值觀。”

這是科技公司第一次任命倫理顧問，其他公司也漸漸開始關注如何使用AI以及誰可以使用一類的問題。微軟於2016年成立了內部倫理委員會。微軟表示，由於存在道德問題的擔憂，微軟已拒絕與某些潛在客戶開展業務。同時，微軟也開始限制其AI技術的使用方式，例如禁止在某些應用程序中使用面部識別技術。

不過，從某種程度上說，公司內部倫理機制的存在，也只是為了保障公司本身的利益。7月我和李飛飛談話時，她為期兩年的學術休假即將結束，而她也已經決定離開谷歌了。當時流言四起，很多人說李飛飛是因為Maven項目的失敗而離開的。但李飛飛說，她選擇迴歸斯坦福，不過是因為不想放棄學術職務。而且在谷歌度過了一個動盪的夏天之後，李飛飛也有些累了。好在她幫助谷歌起草的道德準則給了她一絲“隧道盡頭的光明”，她說。

李飛飛想在斯坦福開展新項目。今年秋天，她和前斯坦福大學教務長John Etchemendy宣佈將設立一個學術中心，融合AI和人文學科、科學、設計研究和跨學科研究。“作為一門新型科學，AI從未努力吸引人文學家和社會科學家參與其建設”她說。長期以來，這些學科被認為對AI無關緊要，但她堅信這些才是AI未來發展的關鍵。

但李飛飛還是一名樂觀主義者，在六月的聽證會上，李飛飛曾表示，“我深刻思考了目前對人類有危險的工作，從滅火到搜救，再到自然災害恢復。”她認為技術也可以在這方面提供很大的幫助。

李飛飛堅持必須盡其所能訓練研究人員像倫理學家那樣思考，他們要能夠以各種背景為基礎，以原則而非利益為導向。

在電話中，我問李飛飛，她有沒有想過或許存在一種完全不同的方式來開發人工智能，避免出現現在出現的所有問題。她回答說：“科學的進步和創新來自於繁瑣的工作、反覆試錯。我們花了很長時間才認識到這種偏見。我六年前才醒悟，“天吶，我們正在陷入一場危機。’

在聽證會上，李飛飛說，“作為一名科學家，我對AI科學的發展程度感到慚愧。這是一門只有60年曆史的科學。與諸如物理、化學這類的經典科學相比，AI還有很長的路要走。”她補充道，“通過適當的指導，AI將使生活變得更美好。但如果沒有適當的指導，這項技術將進一步擴大財富鴻溝，使科技變得更加排外，最後導致我們幾代人試圖克服的偏見變得更加深刻。”

因此，消除偏見，重啟AI在未來是AI研究人員需要克服和解決的一個難題。