个人理解AI是工具不是替代品主动去理解它、使用它、驾驭它它是一种技术也就是说它只是一个工具一个极其强大的工具真正地给人赋能包括个人包括社群也包括整个社会会依赖那些知道怎么有效使用这些工具的人高主动性的通才如果一个想法所有人都觉得好那它很可能就不是一个好想法李飞飞10年后决定你命运的不是AI是你的主动性李飞飞10年后决定你命运的不是AI是你的主动性AI是工具不是替代品。真正决定一个人被甩下还是被托起的不是技术本身而是有没有主动去理解它、使用它、驾驭它。本文是李飞飞和MasterClass CEO大卫·罗吉尔的最新访谈没有复杂模型只聚焦一个核心问题当技术越来越强人怎样才能不把自己的主动权让出去不是神也不是魔鬼两极化的AI叙事最危险问你现在同时经营着多家公司你看到了什么趋势眼下最大的转变是什么李飞飞我的世界完全沉浸在AI里。所以我觉得自己能亲身触摸到技术推动的最前沿。我想说的是这一刻有多激动人心真的很难用语言形容。技术专家、创业者还有产品人员、业务人员都开始意识到也真正看到了AI正被用来重新思考业务重新构想应用。我在硅谷待了17年这种能量是我从来没见过的就算是10年前也完全比不上现在这种兴奋劲。问我感觉大家工作都更拼了。罗吉尔你同意吗你公司里出现了什么情况罗吉尔一个正在拉大和加剧的差距。如果有人已经在用AI了他们能完成的事情就多得惊人还能体验到以前从未有过的主动性。如果有些人还是紧张或者没接受过相关训练你就会看到那个差距被越拉越大。 我觉得你经常谈到的一个很有意思的问题是这个世界似乎被分成了两半一半人觉得这东西像神一样会拯救世界另一半人觉得它是魔鬼会毁掉一切。极度两极分化。我认为你一直在讨论和展示的一个关键点就是这种心态不太健康也可能不是最好的设计思路。如果你真的努力去搞清楚它最好的一面是什么以及我怎么用它来真正帮助人也许我们就能把两边的优点都拿到手。 你刚才问到工具的问题。我在想如果你几个月前问我我会列出一堆Claude、ChatGPT还有其他所有工具。但现在我发现自己用的多数应用都是我自己构建出来的用Claude Code或者Cursor建的。 我觉得这首先对我来说太棒了。因为现在我的CEO工具栈全是我自己做的应用。有个叫Dividify的就比如你想用我自己的语气写东西这里有我写过的一些邮件、我说过的一些话它就能做到。但就连我的效率应用、我的待办清单应用也是我自己构建的。我给自己设了一条规则如果一个事项在清单上停留超过一天半它就得出局。这逼着我要么决定现在就把它做了要么就放弃因为它其实没那么重要要么就把它交给我团队里的人。 你可以为自己的思维习惯和工作方式创造所有这些应用。这又回到我们刚才说的主动性这个点你现在有能力创造出你想要的任何工作流程和工具。所以接下来的问题就是去做的动力是什么去做的技能又是什么。但做一个应用的成本已经从几个月缩短到一个周末了。问罗吉尔的CEO工具栈这个观点很好。如果一个员工来找你说我真的想开始用AI你会告诉他们什么从哪里起步做什么任务我听过一些创业者让员工为他们的仪表盘做氛围编程。你有什么推荐的做法吗罗吉尔说实话我不太喜欢为仪表盘做氛围编程。因为当有人凭感觉给仪表盘编程的时候往往只做了表面那层前端从来没真的接上实际输入数据。所以大概能用一小时之后大部分时间就挂在那儿了因为他们没把它跟背后的系统连起来。不过我发现当有人来问我想学AI的时候其实他们自己还在犹豫还没下定决心去试。有什么东西在拦着他们。所以那种情况下我的做法是有时候我也担心这是不是在浪费我的时间但我后来学会了这不是我会跟他们坐在一起或者两三个人一组给他们演示一个基本任务比如深度研究。我会一步一步带着他们做。某种程度上我确实想过你们可以去看个YouTube视频那比我带着做要高效得多。但我发现是我跟他们一起做了这件事之后好像有什么东西就被打开了之后他们就能自己飞起来了。我不知道到底是因为有人亲自来指导还是因为他们感觉到被要求这么做毕竟我是CEO我在推动他们。但带他们走过这个过程之后他们就被解锁了能自己去做了而且还能做得更多。李飞飞谢谢罗吉尔你把现实的复杂性带进来了。这其实也是我观察到的一件事坦白说我也为此感到担心。公众讨论AI的时候观点呈现出极端的两极分化。 我们当然需要看到好的一面也必须看到坏的一面。但现在公共讨论不是这样的。要么是彻底的乌托邦它会拯救世界我们以后不用工作了直接拿钱去放松就行。要么就是那种对AI的恐惧这东西太糟糕了它会取代所有工作会夺走人类所有的主观能动性。这两种极端都相当危险。我真心相信它是一种技术也就是说它只是一个工具一个极其强大的工具。但这个工具是人类可以用起来让事情变得更好的。同时怎么使用这个工具我们也必须非常警惕。我们教孩子们怎么用火、用刀再到用互联网。现在作为一个物种一个社会我们必须学会这件事。而真正最重要的讨论恰恰是缺失的。就是那种立足中间地带、足够细致的讨论这个工具到底是什么我们怎么用它做有益的事我们应该怎么避开那些坑以及作为一个文明我们怎么跟一个文明量级的工具一起往前走。智能的成本趋近于零李飞飞为什么反对这种说法问这是一个革命性的工具。工业革命自动化了很多体力劳动而现在我们似乎正在自动化某些智能活动。我觉得这就是很多人会害怕的原因因为他们会想我原以为上大学能保证不说保证但起码是一条通往事业的路。现在如果智能的成本趋近于零我不知道会怎样你怎么看罗吉尔我从李飞飞博士那里学到的一点是现在大家谈论AI的时候主要是在讲语言智能。用你的话说这种理解是有损的。你没办法用语言学会开车你也没办法用语言学会投篮。所以我觉得我们仍然处在AI的1.0版本。而且我觉得这个领域现在被过度炒作了。AI没有自己的一套价值观那是我们人类的价值观。这意味着我们有机会去设计和塑造它。你想分享你的那个例子吗我觉得你做的关于医生洗手的那个例子特别精彩。李飞飞是的我同意罗吉尔的观点。首先我想说工业革命并没有自动化劳动。它让劳动更高效扩大了劳动的规模也确实改变了劳动力市场。但它没有自动化劳动。而且我们也不能暗示劳动是没有智能的。那个假设错得太离谱了。体力劳动、认知劳动、情感劳动人类的活动和人类智能深刻地交织在一起。人类智能对大自然来说至今仍然是一个未解之谜。我们并不真的清楚人类智能的深度和细微之处。所以任何在外面声称智能成本趋近于零的人那都是不负责任的说法。因为人类智能太深了。就像罗吉尔说的除了我们比较熟悉的语言智能我们还有感知智能、空间智能、身体智能、情感智能。我们对创造力到底从哪里来都还没搞明白。每个人的创造力来自他们大脑的不同部位也来自他们全部人生经历的不同部分。所以我觉得我们需要非常小心那些过于简化的说法。我同意语言智能、大语言模型和它们各种衍生出来的东西非常强大。它们在帮助商业智能、帮助软件工程、帮助演绎逻辑推理甚至更深入的任务上都已经显现出威力。它们也正在帮助人们完成更深入的任务。这些都相当重要。但它是细微的它是复杂的。其中有很大一部分可以和人类智能形成强有力的协作。但我不会使用自动化人类智能或者智能成本趋近于零这样的说法。我非常担心那种言论。问就是那种言论让人们那么反感AI。因为他们看到的全是大规模裁员的头条那种我们不再需要你了的东西。这就是负面情绪的来源。但在那些情况下答案并不是说我要躲着AI或者说我干脆不去用它。罗吉尔我认为答案在于你拿起这个工具然后去搞清楚我怎么能更好地设计它或者我怎么能改进它我要改良这个工具。 或者换个角度看如果你把一份工作看作一整套任务的话你的工作中总有一些任务可能是你并不喜欢的。我记得你举过的例子护士必须记录所有笔记医生也是。我从没见过一个护士说你知道吗我工作中最喜欢的部分是做记录。那根本不是她们进入这个行业的原因。 所以我觉得回避是错的。如果我们回头看任何一次技术转型最终几乎总是净增了就业。问题只在于谁得到了那些工作是那些适应了变化的人。如果你不适应结果会非常糟糕。你看看过去随着计算机和电子表格的出现如果你不适应你就会丢掉工作你的终生收入会下降超过五分之一你头一年的死亡率也会翻倍。这件事真的会损害你的健康。这是非常疯狂的数据。所以答案不是躲进洞里而是推动自己去探索和改良工具。李飞飞是的我完全同意罗吉尔的说法。我觉得我们谈到的一些词值得再强调一遍。你用了主动性这个词。我们谈到了协作和赋能。我觉得正是这样。那是任何技术的核心意义。包括像AI这种被称为像神一样的技术它都应该是以人为本的。以人为本是什么意思对我来讲最简单但也最深刻的含义就是真正地给人赋能包括个人包括社群也包括整个社会。这就是这项技术的意义所在。这就引出了罗吉尔说的那一点这是一个变革的时期。变革时期可能会是失去的时期失去旧习惯失去过去几十年我们熟悉的舒适感失去稳定感。但它同样是一个充满机遇的时期是为即将到来的事物提供机遇的时期是让我们能做更好的事、创造更好事物的时期。作为个人你怎样跨越从困惑和失去的时期迈向机遇的时期的那条界限这真的取决于我们每一个人去学习、去拥抱、去提升技能在智识上对这个机遇保持开放的责任。这触及了每个人类旅程的核心。不管你是K12阶段的学生还是已经走上工作岗位的专业人士我们都必须一起来拥抱这个。一个正在拉大的差距用AI的人和不用AI的人问你说得对。不过这个变化发生得太快了比以前任何时候都快。你能不能告诉我看今天的AI它已经能做什么类型的任务了什么仍然是特别人的东西以及一年之内可能会发生什么它移动得到底有多快罗吉尔我觉得在教育领域它正在产生巨大的影响。我想先把那个最大的障碍说出来。我们从过去六十年的研究里已经知道一个人学习的最佳方式是一对一教学。所以这个问题必须被提出来我们为什么还坐在20人、300人的教室里仅仅是因为成本。为世界上每一个人都配一位导师成本实在太高了尽管那会是一件很棒的事。而有了AI从过去几年所做的工作来看我们现在已经知道AI可以提供接近一对一教学水平的个性化指导。 它比在教室里听课、比单纯读一本书要好得多。所以问题就来了。你现在可以提供同样的教育那种在小学教室里每年要花12000美元的或者每年80000美元的大学本科教育现在大概只要100美元的成本就能提供。所以我们什么时候能在自己的教育中看到那个变化我觉得最大的障碍不是技术而是那些害怕这种变化的机构。但我认为将会发生的是我们知道如果你用AI来学习你能少花60%的时间学到同样的东西。所以如果一所学校说我要禁用AI不准学生用而另一所学校允许学生使用AI那些用AI的孩子会远远领先于不用的孩子。现在AI并不能替代一切。你仍然需要面对面的互动所有那些社会化的联系。但我认为你会开始看到孩子们之间出现分化一群对AI持开放态度的孩子会以比其他人快得多的速度学习。我觉得这种分化的前景很糟。所以这不是技术问题。但我相信将要发生的是那些在10年内还无法适应的学校将不复存在因为它们会落后太远。李飞飞而且他们所要面对的世界本身也在因为AI而快速变化。就像罗吉尔说的有一部分内容他们确实应该改变。我也坚信每所学校、每间教室都应该拥抱AI每个学生都应该拥抱AI。但我同样相信我们有一个集体的责任特别是要把教师和教育管理者纳入到AI的讨论当中来向他们展示什么是可行的路径。这样我们才能守住教育真正的目标。教育的目标不是一个工具。教育的目标不是闭卷考试还是开卷考试也不是标准化考试的成绩。教育的目标是培养人让每个人成为他所在社群和社会的有意义的贡献者并过上一种有意义的生活。AI不应该剥夺这些基本目标中的任何一个。但AI应该帮助更好、更有效地达成这些目标。而我们现在的对话还陷在那种两极化的、极度简化的二元对立里AI是用来作弊的还是不应用来作弊、闭卷考试、把AI拿走那根本不是我们该待的地方。我们应该着眼于怎么赋能老师怎么赋能学生怎么重构我们的课堂怎么重新思考考试怎么重新思考标准化测试怎么重新思考大学招生怎么重新思考资源分配。有一种技术正在降低成本、提高可及性。那么我们怎样为城市低收入社区、农村地区和全球南方提供资源这些才是AI和教育中真正重要的对话而我们正在错过它们。问你知道我觉得什么能帮助这种对话吗因为当我在想我孩子的教育时我脑海里会浮现一个他们将来要进入的职场。我长大的时候职场就意味着大公司你做一个特定的职位为了到达那个位置你得学这个学那个。你能给我描绘一下10年后职场或者公司大概是什么样吗它看起来像什么人们该做什么准备李飞飞主动性。我认为AI会给人更多的主动性。所以未来工作中相当大的一部分我认为会依赖那些知道怎么有效使用这些工具的人。让我给你一个具体的例子。硅谷过去20年里最抢手的工作之一是产品经理。关于产品经理这个角色正在发生的变化现在有很多讨论。10年前一个相当标准的产品经理工作内容更像是在用户、市场和工程师之间做连接。他们更像是指挥。他们不需要写代码通常不是软件工程师。所以如果他们要一个原型就去找设计师、找软件工程师拿到原型之后再发给用户收集反馈整合反馈。那一条产品管理的生命周期在一家典型的公司里可能要花上几个月。现在如果你看产品经理的工作很多公司都在尝试不同的做法但有一些根本性的变化已经发生了很多产品经理现在自己写代码了。他们不需要等一个团队来做原型他们可以用AI来帮忙设计一些非常简单的东西进行氛围编程。这一下子就把周期缩短了。但这不意味着我们该甩掉设计师和软件工程师只是省下了时间让他们可以去做更复杂的那部分工作。用户那一端也在变。AI现在可以模拟用户行为出现了更高效的方式来接触用户、和用户形成闭环。所以我现在看这些年轻的产品经理我招人的时候是在找那些正在驾驭这场变革浪潮的人。我不要那种还在跟我讨论五年前教科书式工作流程的产品经理。所以未来公司长什么样可以有很多想象这取决于你所在的行业。但我认为我们的劳动力会被像AI这样强大的工具更多地赋能。个人的主动性、创造力以及一个人能做什么、不能做什么的边界正在变得越来越模糊门槛也越来越低了。这对我来说将从根本上去改变美国企业的结构。今天每一个学生都应该试着去想象他们想在那个新结构里面成为谁。不做硅谷创始人也可以成为创业者问你描述的这种状态是在工作里像一个创业者那样行事要么你本身就是创业者要么你是组织内部那种有创业精神的人。这意味着你得同时处理很多事情对很多方面负责。罗吉尔我的一个假设是你会看到一个杠铃效应的出现这也是我们在MasterClass内部观察到的情况。有一批人正在成为真正的专家。我记得以前在学校有人告诉我你就选一个领域深深地扎进去那就是建立长久职业生涯的方式。但我觉得这种方式正在被侵蚀除非你是那前1%真正顶尖的那批人。你看假如我是个文案撰稿人一个还凑合的那种。现在任何人用一个大语言模型都能做得不错。但如果我是世界上最好的文案或者在前1%那你就没法轻易打败我。所以我们看到的是专家的崛起那些在自己领域里做到极其顶尖的人。我觉得这能延伸到很多手艺活上。而我们看到的另一个角色是高主动性的通才。他们能做很多不同的事情在判断力和主动性方面有很强的技能。当你看到这些人和那些处于前1%的手艺人互动的时候那个画面很有意思他们会看着对方说哇那个我真做不来。 所以我的猜测是未来会是一个专家和能做很多事的人并存的二分局面。李飞飞这个很有意思。我同意你的观点。而且我觉得不管你在专家那一侧还是通才那一侧你都需要有主动性你都应该能够以一种独特的、有创造力的、深入的方式去使用工具。我已经看到这种情况了。比如设计师他们带来了太多属于人类本身的创造力。但我看到他们中的一些人会以我完全想象不到的方式去使用各种各样的AI工具。所以我知道那是他们的手艺所在。还有一点我想说。创业者这个词在硅谷几乎就等同于我要去注册一家特拉华州的公司好像那才是创业者的标签。我不同意。我觉得创业者这个词在很大程度上就是主动性的同义词。你可以是一位专科医生你也可以是一位老师。但主动性是关键。在面对认知能力如此先进的技术时要勇敢要有你作为人的主动性去掌控那个技术。去使用它去熟悉它。不要害怕不要回避它因为那是历史的车轮正在转向的未来方向。我觉得每个人并不一定是硅谷的创始人每个人都可以为他们所从事的手艺或者任何他们想做的事情成为创业者。问你提到了很多次用工具。能不能给我举几个例子哪些工具对你的工作产生了变革性的影响李飞飞显而易见的从ChatGPT到Gemini到Claude我用它们的方式非常多。用途实在太广了从帮我深入研究一些话题到直接跟它进行对话。 说个好玩的例子吧。我在家里是负责洗衣服的那个人每个周末都得对付一堆又一堆的衣服。以前叠衣服的时候我听有声书但有时候听书也会烦。就在几个月前我突然意识到我可以在叠衣服的时候跟AI就一个很深的话题进行对话。那变得特别有意思。不知道怎么的它甚至让我更有动力去叠衣服了因为我可以跟AI一起度过我的时间想学什么就学什么。 当然软件工程这一块已经完全改变了。在艺术和设计方面我们在World Labs也在创建模型帮助创作者去想象3D世界之类的。所以我们看到创意世界也正在发生变化。 不过我得再说一次这同样是一个争议极大的领域。因为有些公司把AI创意工具定位成替代品而我对此深表反对。我认为人类的创造力哪怕只是在视觉层面都太广阔了。而且即便在视觉设计这个层面它也跟我们的情感智能、跟我们带来的故事、跟每个创作者承载的价值观深刻交织在一起。我认为AI是帮助他们表达创造力的强大工具绝不是替代它。从叠衣服到空间智能AI还缺的那块拼图罗吉尔你觉得AI如果没搞定空间智能就永远不可能变得真正聪明吗李飞飞没错。这就是我现在在World Labs做的事情。什么是空间智能这个说法其实涵盖了我们人类今天在3D环境里展现出来的好几种能力。第一我们能理解正在发生什么。我看见人看见设备看见这个漂亮的屋子。这是空间智能的理解部分。第二我们能推理。比如我想去冰箱拿瓶水我需要对空间进行推理认出冰箱在哪里并推理自己的移动路径。这是推理空间智能的另一块。第三我们能生成。在我的脑海中我可以形成一个客厅大概是什么样的视觉画面。如果我画画够好我完全可以把那个画面生成出来不管是2D、3D还是4D的作品。人类天生就能在脑子里生成很多空间。第四最后但同样重要的是交互。就是我怎样专注地和空间进行互动。还是说回叠衣服吧这是我最近最喜欢的周末活动。叠衣服是深度空间性的你怎么折叠每一件怎么把它们挂进衣柜所有这些动作都带着高度的交互性。所以空间智能就是这四件事理解、推理、生成、交互。 我们正在做这方面的工作而且取得了很大的进展。从整体来看今天你用一个像GPT图像这样的工具它已经可以帮你生成很多2D图像了。它也能帮你解释你花园里那朵不认识的花是什么。那种理解能力已经相当先进了。它还能帮你做一些推理。现在我们已经可以在AI工具里实实在在地绘制图形了。生成这一块在2D层面已经有了更成熟的产品。而World Labs在做的是3D层面。3D对于真正的机器人交互、对于设计、建筑、游戏开发、视觉特效等创造性工作非常重要那是我们在攻克的部分。问空间智能和我们现在说的这些大语言模型是分开的两套东西吗是不是说LLM有自己的边界然后世界模型是另一块接进来李飞飞是也不是。我觉得它们是互补的。你想想人类自己就拿投篮来说。首先那个动作太快了你不会站在那儿用语言在脑子里念叨我现在要投篮了。但就连投篮这个动作本身也是一个高度复杂的智能时刻语言推理是参与其中的。因为你作为一个运动员你会敏锐地意识到这球进了还是没进它对比赛、对那个时刻意味着什么。这里面有一些过程可能是用语言方式在运行的。但与此同时看到整个球场看到其他球员的位置瞄准篮筐这是深度空间性的。然后调整你的身体知道怎么做出那个动作这又是深度物理性的。所以我们生活中做的绝大多数事情其实是语言智能、空间智能和身体智能的混合。对我来说它们是高度互补的一起协同工作。而我深信空间是其中非常非常大的一块。你想想进化花了超过5亿年才让空间智能成熟起来。语言智能花的时间比这短得多。所以这是一种非常深层、古老、根本性的智能能力动物和人类都有。问那我们距离完全理解空间智能还有多远比如100%理解李飞飞作为一个科学家我从来不知道100%是什么概念因为科学本身就是在不断推动未知的边界。 如果我们的目标是对标人类智能那挑战在于我们甚至不知道人类智能的边界在哪里我们从来都看不清它的全貌。但如果把目标定得现实一点就定在人类的日常能力、平均水平的能力上比如叠衣服做个煎蛋打打篮球。我们离做到这些还有多远我们还远没到。 但会要花上100年吗我不这么认为。 我的目标是在我有生之年我们能够达到。有非常多的人正在为之努力所以这也给了个大概的时间范围。我认为不会花上100年很可能甚至用不了50年但也不会只花1年。问那你估计一下李飞飞博士什么时候能从周日叠衣服这件苦差事里退休李飞飞叠衣服这件事不仅涉及智能还涉及物理具身、传感器技术和硬件所以更复杂一些。但我希望我们能在自己的生活方式中看到这一天。问是啊我也这么想。当妈的我是真的希望……罗吉尔我知道有个词你因为很多原因一直避开不用。但我猜在任何接近AGI的程度上我知道你也因为很多原因不用这个词我觉得我们甚至没法接近它直到把空间智能做出来。因为这涉及到理解人涉及到在真实世界里跟人和环境互动。李飞飞对你知道我不会跟这个词的流行程度较劲。只是作为一个学者我们学术界一直就叫它人工智能。这个G到底指什么在科学上并没有一个严格清晰的定义。但不管怎么说它也就是个词就当是个昵称好了。我认为AI或者说智能是很复杂的。一个缺少了空间智能的AI图景我觉得不够完整。所有人都觉得好它就不是好想法问怎么培养主动性这个词我们提到了很多次。罗吉尔你运营着一家教育公司对想要培养主动性的人你有什么建议你自己又是怎么教孩子的罗吉尔这个问题问得真好。我翻过很多研究老实说还没有什么完全成熟的结论。我们没法很确定地告诉你第一步第二步该怎么做。但如果我们把主动性拆开来看确实有一些线索。有些东西我们已经比较清楚了。比如一个人得先有安全感才敢真正去冒险这是主动性很重要的一部分。我们也知道能够经历失败并且从中学到东西是主动性的重要组成部分。摔倒之后能重新站起来那种韧性非常重要。对这个世界保持好奇心也非常重要。还有一些很原始的驱动力。比如你特别想解决一个问题或者你想打动某个人这不一定是什么了不起的特质但它确实能推着你走。当你心里有个念头我必须解决这件事它就会逼着你找到那股主动性。不过现在的研究更多还停留在描述什么东西在驱动主动性很多是人自己说的有一些证据但还不算很扎实。有一个发现挺有意思的你得把自己放到那些让你觉得困难、觉得陌生的地方去。这其实从小时候就开始了。你希望待在一个基本需求都被满足的环境里爱、食物、睡眠、心理安全感这些东西先要到位。然后我们也知道主动性是可以被激励的。我们做过实验你做某件事给你额外的报酬报酬确实能让你行动起来。但主动性本身从我自己的经验来看比这要复杂。我们的社会在太多地方教我们去寻求表扬。你想想小时候是爸爸妈妈的表扬上学是老师的表扬工作了是老板的表扬。但拥有主动性拥有你刚才说的那种不限于创业者的创业精神它几乎就是在拒绝这一整套寻求表扬的活法。我记得自己创立MasterClass的时候所有人都告诉我这个想法不太可能实现是个糟糕的主意。那时候对我来说真的非常难因为我这辈子大部分时间也是那种很在意表扬的人。但我后来不得不意识到、也不得不改变的一件事是如果一个想法所有人都觉得好那它很可能就不是一个好想法。想要有主动性想做一个创业者你就得去追那些别人认为不可能的事情。现在我已经变了。作为一个创业者当有人跟我说这件事不可能的时候我脑子里想的是哦那正是我想做的我想再往深里探一探。所以这真的是一种根本性的转变。它不是几样东西拼凑起来的。我也希望我能告诉你学会这四样你就有很高的主动性了它远比那复杂。问你在Substack上写过一篇文章在里面你教人们关掉外界的声音自己做决定产生自己的想法。说实话作为一个从小被教导要回应表扬、要在意别人看法的人我觉得这太可怕了。如果你的看法跟大多数朋友相反你把它说出来他们都不同意你这种坚持自己的勇气到底怎么培养出来我觉得这对培养主动性也特别重要。李飞飞这个问题问到了家庭价值观的核心。我个人怎么为我自己、为我的孩子、为我的学生培养这种东西其实就是罗吉尔刚才说的那些鼓励。甚至简单到一句话不要偷懒。我知道我这代人经常会感叹说互联网太多了社交媒体太多了AI太多了。但我其实有一个相反的看法。我有点羡慕年轻一代我觉得他们生长的世界要多元得多。你想如果你习惯刷Twitter、刷Ins、刷TikTok你慢慢就会意识到这个世界充满了各种各样的声音。在我们小时候世界更小、更窄可能就只有一个老师或者一个家长的声音那代表着权威。但现在这些年轻人他们一出生就被扔进了一个充满各种观点、充满可能性的世界。这当然可能会让人害怕。如果用错了我知道社交媒体不是没有它的问题。但这同样可以成为一个巨大的机会。因为你可以利用这个现实来提醒年轻人你看你的声音才是真正重要的。 为什么因为你已经看到了这个世界没有唯一的权威声音也没有极少数拿着大喇叭的人说了算。这完全可以用来鼓励他们让他们重新审视自己生活的这个时代。这是一个有太多工具可以赋予你主动性的时代。这是一个你的声音比任何其他人的声音都更重要的时代只要你真的相信它。 这一点和我们那一代太不一样了。问如果一个人完全不知道从哪里开始最简单的AI入门方式是什么你有没有类似这样的东西比如给那些对AI感到好奇、刚刚开始的人的一点解锁李飞飞说实话在我自己的公司里那些年轻员工用AI可能比我还多。所以这个问题我更想对那些不在科技圈里的人讲包括老师、护士、会计师等等。我知道现在关于AI的讨论两极分化太严重除了焦虑你真不知道从哪里接触它。我想给出的建议特别简单去找一个年轻人。 你的孩子、侄子侄女只要是25岁以下的他们当中绝大部分人已经在用AI了。带着一份纯粹的好奇去请他们给你看看他们平时是怎么用的用AI在做些什么。关键是换个心态。不要把这件事想成天哪我要去学习一项可怕的新技术了。你只是在了解你关心的人你的孩子、你的学生他们即将生活的那个未来世界。那个世界不管怎样你都会走进去的。让他们做你的向导。你不需要有任何心理负担。不需要纠结我没学过计算机也不用烦恼我该下载哪个App。就让你信任的年轻人握着你的手花一个周末或者一个下午带你看看。等你真的了解了它是什么那个世界就没那么可怕了。它可以是赋能你的东西。而且就算你发现了它的问题发现了它的不完美也正因为你了解了它知道了问题在哪里你的声音反而能被更好地听见。问是的。我觉得这是结束这次对话的绝佳方式。非常感谢你们。保持好奇发展你的主动性努力去培养它非常感谢你们的见解和你们所做的工作。李飞飞谢谢你的邀请罗吉尔谢谢
转：10年后决定你命运的，不是AI，是你的主动性
个人理解AI是工具不是替代品主动去理解它、使用它、驾驭它它是一种技术也就是说它只是一个工具一个极其强大的工具真正地给人赋能包括个人包括社群也包括整个社会会依赖那些知道怎么有效使用这些工具的人高主动性的通才如果一个想法所有人都觉得好那它很可能就不是一个好想法李飞飞10年后决定你命运的不是AI是你的主动性李飞飞10年后决定你命运的不是AI是你的主动性AI是工具不是替代品。真正决定一个人被甩下还是被托起的不是技术本身而是有没有主动去理解它、使用它、驾驭它。本文是李飞飞和MasterClass CEO大卫·罗吉尔的最新访谈没有复杂模型只聚焦一个核心问题当技术越来越强人怎样才能不把自己的主动权让出去不是神也不是魔鬼两极化的AI叙事最危险问你现在同时经营着多家公司你看到了什么趋势眼下最大的转变是什么李飞飞我的世界完全沉浸在AI里。所以我觉得自己能亲身触摸到技术推动的最前沿。我想说的是这一刻有多激动人心真的很难用语言形容。技术专家、创业者还有产品人员、业务人员都开始意识到也真正看到了AI正被用来重新思考业务重新构想应用。我在硅谷待了17年这种能量是我从来没见过的就算是10年前也完全比不上现在这种兴奋劲。问我感觉大家工作都更拼了。罗吉尔你同意吗你公司里出现了什么情况罗吉尔一个正在拉大和加剧的差距。如果有人已经在用AI了他们能完成的事情就多得惊人还能体验到以前从未有过的主动性。如果有些人还是紧张或者没接受过相关训练你就会看到那个差距被越拉越大。 我觉得你经常谈到的一个很有意思的问题是这个世界似乎被分成了两半一半人觉得这东西像神一样会拯救世界另一半人觉得它是魔鬼会毁掉一切。极度两极分化。我认为你一直在讨论和展示的一个关键点就是这种心态不太健康也可能不是最好的设计思路。如果你真的努力去搞清楚它最好的一面是什么以及我怎么用它来真正帮助人也许我们就能把两边的优点都拿到手。 你刚才问到工具的问题。我在想如果你几个月前问我我会列出一堆Claude、ChatGPT还有其他所有工具。但现在我发现自己用的多数应用都是我自己构建出来的用Claude Code或者Cursor建的。 我觉得这首先对我来说太棒了。因为现在我的CEO工具栈全是我自己做的应用。有个叫Dividify的就比如你想用我自己的语气写东西这里有我写过的一些邮件、我说过的一些话它就能做到。但就连我的效率应用、我的待办清单应用也是我自己构建的。我给自己设了一条规则如果一个事项在清单上停留超过一天半它就得出局。这逼着我要么决定现在就把它做了要么就放弃因为它其实没那么重要要么就把它交给我团队里的人。 你可以为自己的思维习惯和工作方式创造所有这些应用。这又回到我们刚才说的主动性这个点你现在有能力创造出你想要的任何工作流程和工具。所以接下来的问题就是去做的动力是什么去做的技能又是什么。但做一个应用的成本已经从几个月缩短到一个周末了。问罗吉尔的CEO工具栈这个观点很好。如果一个员工来找你说我真的想开始用AI你会告诉他们什么从哪里起步做什么任务我听过一些创业者让员工为他们的仪表盘做氛围编程。你有什么推荐的做法吗罗吉尔说实话我不太喜欢为仪表盘做氛围编程。因为当有人凭感觉给仪表盘编程的时候往往只做了表面那层前端从来没真的接上实际输入数据。所以大概能用一小时之后大部分时间就挂在那儿了因为他们没把它跟背后的系统连起来。不过我发现当有人来问我想学AI的时候其实他们自己还在犹豫还没下定决心去试。有什么东西在拦着他们。所以那种情况下我的做法是有时候我也担心这是不是在浪费我的时间但我后来学会了这不是我会跟他们坐在一起或者两三个人一组给他们演示一个基本任务比如深度研究。我会一步一步带着他们做。某种程度上我确实想过你们可以去看个YouTube视频那比我带着做要高效得多。但我发现是我跟他们一起做了这件事之后好像有什么东西就被打开了之后他们就能自己飞起来了。我不知道到底是因为有人亲自来指导还是因为他们感觉到被要求这么做毕竟我是CEO我在推动他们。但带他们走过这个过程之后他们就被解锁了能自己去做了而且还能做得更多。李飞飞谢谢罗吉尔你把现实的复杂性带进来了。这其实也是我观察到的一件事坦白说我也为此感到担心。公众讨论AI的时候观点呈现出极端的两极分化。 我们当然需要看到好的一面也必须看到坏的一面。但现在公共讨论不是这样的。要么是彻底的乌托邦它会拯救世界我们以后不用工作了直接拿钱去放松就行。要么就是那种对AI的恐惧这东西太糟糕了它会取代所有工作会夺走人类所有的主观能动性。这两种极端都相当危险。我真心相信它是一种技术也就是说它只是一个工具一个极其强大的工具。但这个工具是人类可以用起来让事情变得更好的。同时怎么使用这个工具我们也必须非常警惕。我们教孩子们怎么用火、用刀再到用互联网。现在作为一个物种一个社会我们必须学会这件事。而真正最重要的讨论恰恰是缺失的。就是那种立足中间地带、足够细致的讨论这个工具到底是什么我们怎么用它做有益的事我们应该怎么避开那些坑以及作为一个文明我们怎么跟一个文明量级的工具一起往前走。智能的成本趋近于零李飞飞为什么反对这种说法问这是一个革命性的工具。工业革命自动化了很多体力劳动而现在我们似乎正在自动化某些智能活动。我觉得这就是很多人会害怕的原因因为他们会想我原以为上大学能保证不说保证但起码是一条通往事业的路。现在如果智能的成本趋近于零我不知道会怎样你怎么看罗吉尔我从李飞飞博士那里学到的一点是现在大家谈论AI的时候主要是在讲语言智能。用你的话说这种理解是有损的。你没办法用语言学会开车你也没办法用语言学会投篮。所以我觉得我们仍然处在AI的1.0版本。而且我觉得这个领域现在被过度炒作了。AI没有自己的一套价值观那是我们人类的价值观。这意味着我们有机会去设计和塑造它。你想分享你的那个例子吗我觉得你做的关于医生洗手的那个例子特别精彩。李飞飞是的我同意罗吉尔的观点。首先我想说工业革命并没有自动化劳动。它让劳动更高效扩大了劳动的规模也确实改变了劳动力市场。但它没有自动化劳动。而且我们也不能暗示劳动是没有智能的。那个假设错得太离谱了。体力劳动、认知劳动、情感劳动人类的活动和人类智能深刻地交织在一起。人类智能对大自然来说至今仍然是一个未解之谜。我们并不真的清楚人类智能的深度和细微之处。所以任何在外面声称智能成本趋近于零的人那都是不负责任的说法。因为人类智能太深了。就像罗吉尔说的除了我们比较熟悉的语言智能我们还有感知智能、空间智能、身体智能、情感智能。我们对创造力到底从哪里来都还没搞明白。每个人的创造力来自他们大脑的不同部位也来自他们全部人生经历的不同部分。所以我觉得我们需要非常小心那些过于简化的说法。我同意语言智能、大语言模型和它们各种衍生出来的东西非常强大。它们在帮助商业智能、帮助软件工程、帮助演绎逻辑推理甚至更深入的任务上都已经显现出威力。它们也正在帮助人们完成更深入的任务。这些都相当重要。但它是细微的它是复杂的。其中有很大一部分可以和人类智能形成强有力的协作。但我不会使用自动化人类智能或者智能成本趋近于零这样的说法。我非常担心那种言论。问就是那种言论让人们那么反感AI。因为他们看到的全是大规模裁员的头条那种我们不再需要你了的东西。这就是负面情绪的来源。但在那些情况下答案并不是说我要躲着AI或者说我干脆不去用它。罗吉尔我认为答案在于你拿起这个工具然后去搞清楚我怎么能更好地设计它或者我怎么能改进它我要改良这个工具。 或者换个角度看如果你把一份工作看作一整套任务的话你的工作中总有一些任务可能是你并不喜欢的。我记得你举过的例子护士必须记录所有笔记医生也是。我从没见过一个护士说你知道吗我工作中最喜欢的部分是做记录。那根本不是她们进入这个行业的原因。 所以我觉得回避是错的。如果我们回头看任何一次技术转型最终几乎总是净增了就业。问题只在于谁得到了那些工作是那些适应了变化的人。如果你不适应结果会非常糟糕。你看看过去随着计算机和电子表格的出现如果你不适应你就会丢掉工作你的终生收入会下降超过五分之一你头一年的死亡率也会翻倍。这件事真的会损害你的健康。这是非常疯狂的数据。所以答案不是躲进洞里而是推动自己去探索和改良工具。李飞飞是的我完全同意罗吉尔的说法。我觉得我们谈到的一些词值得再强调一遍。你用了主动性这个词。我们谈到了协作和赋能。我觉得正是这样。那是任何技术的核心意义。包括像AI这种被称为像神一样的技术它都应该是以人为本的。以人为本是什么意思对我来讲最简单但也最深刻的含义就是真正地给人赋能包括个人包括社群也包括整个社会。这就是这项技术的意义所在。这就引出了罗吉尔说的那一点这是一个变革的时期。变革时期可能会是失去的时期失去旧习惯失去过去几十年我们熟悉的舒适感失去稳定感。但它同样是一个充满机遇的时期是为即将到来的事物提供机遇的时期是让我们能做更好的事、创造更好事物的时期。作为个人你怎样跨越从困惑和失去的时期迈向机遇的时期的那条界限这真的取决于我们每一个人去学习、去拥抱、去提升技能在智识上对这个机遇保持开放的责任。这触及了每个人类旅程的核心。不管你是K12阶段的学生还是已经走上工作岗位的专业人士我们都必须一起来拥抱这个。一个正在拉大的差距用AI的人和不用AI的人问你说得对。不过这个变化发生得太快了比以前任何时候都快。你能不能告诉我看今天的AI它已经能做什么类型的任务了什么仍然是特别人的东西以及一年之内可能会发生什么它移动得到底有多快罗吉尔我觉得在教育领域它正在产生巨大的影响。我想先把那个最大的障碍说出来。我们从过去六十年的研究里已经知道一个人学习的最佳方式是一对一教学。所以这个问题必须被提出来我们为什么还坐在20人、300人的教室里仅仅是因为成本。为世界上每一个人都配一位导师成本实在太高了尽管那会是一件很棒的事。而有了AI从过去几年所做的工作来看我们现在已经知道AI可以提供接近一对一教学水平的个性化指导。 它比在教室里听课、比单纯读一本书要好得多。所以问题就来了。你现在可以提供同样的教育那种在小学教室里每年要花12000美元的或者每年80000美元的大学本科教育现在大概只要100美元的成本就能提供。所以我们什么时候能在自己的教育中看到那个变化我觉得最大的障碍不是技术而是那些害怕这种变化的机构。但我认为将会发生的是我们知道如果你用AI来学习你能少花60%的时间学到同样的东西。所以如果一所学校说我要禁用AI不准学生用而另一所学校允许学生使用AI那些用AI的孩子会远远领先于不用的孩子。现在AI并不能替代一切。你仍然需要面对面的互动所有那些社会化的联系。但我认为你会开始看到孩子们之间出现分化一群对AI持开放态度的孩子会以比其他人快得多的速度学习。我觉得这种分化的前景很糟。所以这不是技术问题。但我相信将要发生的是那些在10年内还无法适应的学校将不复存在因为它们会落后太远。李飞飞而且他们所要面对的世界本身也在因为AI而快速变化。就像罗吉尔说的有一部分内容他们确实应该改变。我也坚信每所学校、每间教室都应该拥抱AI每个学生都应该拥抱AI。但我同样相信我们有一个集体的责任特别是要把教师和教育管理者纳入到AI的讨论当中来向他们展示什么是可行的路径。这样我们才能守住教育真正的目标。教育的目标不是一个工具。教育的目标不是闭卷考试还是开卷考试也不是标准化考试的成绩。教育的目标是培养人让每个人成为他所在社群和社会的有意义的贡献者并过上一种有意义的生活。AI不应该剥夺这些基本目标中的任何一个。但AI应该帮助更好、更有效地达成这些目标。而我们现在的对话还陷在那种两极化的、极度简化的二元对立里AI是用来作弊的还是不应用来作弊、闭卷考试、把AI拿走那根本不是我们该待的地方。我们应该着眼于怎么赋能老师怎么赋能学生怎么重构我们的课堂怎么重新思考考试怎么重新思考标准化测试怎么重新思考大学招生怎么重新思考资源分配。有一种技术正在降低成本、提高可及性。那么我们怎样为城市低收入社区、农村地区和全球南方提供资源这些才是AI和教育中真正重要的对话而我们正在错过它们。问你知道我觉得什么能帮助这种对话吗因为当我在想我孩子的教育时我脑海里会浮现一个他们将来要进入的职场。我长大的时候职场就意味着大公司你做一个特定的职位为了到达那个位置你得学这个学那个。你能给我描绘一下10年后职场或者公司大概是什么样吗它看起来像什么人们该做什么准备李飞飞主动性。我认为AI会给人更多的主动性。所以未来工作中相当大的一部分我认为会依赖那些知道怎么有效使用这些工具的人。让我给你一个具体的例子。硅谷过去20年里最抢手的工作之一是产品经理。关于产品经理这个角色正在发生的变化现在有很多讨论。10年前一个相当标准的产品经理工作内容更像是在用户、市场和工程师之间做连接。他们更像是指挥。他们不需要写代码通常不是软件工程师。所以如果他们要一个原型就去找设计师、找软件工程师拿到原型之后再发给用户收集反馈整合反馈。那一条产品管理的生命周期在一家典型的公司里可能要花上几个月。现在如果你看产品经理的工作很多公司都在尝试不同的做法但有一些根本性的变化已经发生了很多产品经理现在自己写代码了。他们不需要等一个团队来做原型他们可以用AI来帮忙设计一些非常简单的东西进行氛围编程。这一下子就把周期缩短了。但这不意味着我们该甩掉设计师和软件工程师只是省下了时间让他们可以去做更复杂的那部分工作。用户那一端也在变。AI现在可以模拟用户行为出现了更高效的方式来接触用户、和用户形成闭环。所以我现在看这些年轻的产品经理我招人的时候是在找那些正在驾驭这场变革浪潮的人。我不要那种还在跟我讨论五年前教科书式工作流程的产品经理。所以未来公司长什么样可以有很多想象这取决于你所在的行业。但我认为我们的劳动力会被像AI这样强大的工具更多地赋能。个人的主动性、创造力以及一个人能做什么、不能做什么的边界正在变得越来越模糊门槛也越来越低了。这对我来说将从根本上去改变美国企业的结构。今天每一个学生都应该试着去想象他们想在那个新结构里面成为谁。不做硅谷创始人也可以成为创业者问你描述的这种状态是在工作里像一个创业者那样行事要么你本身就是创业者要么你是组织内部那种有创业精神的人。这意味着你得同时处理很多事情对很多方面负责。罗吉尔我的一个假设是你会看到一个杠铃效应的出现这也是我们在MasterClass内部观察到的情况。有一批人正在成为真正的专家。我记得以前在学校有人告诉我你就选一个领域深深地扎进去那就是建立长久职业生涯的方式。但我觉得这种方式正在被侵蚀除非你是那前1%真正顶尖的那批人。你看假如我是个文案撰稿人一个还凑合的那种。现在任何人用一个大语言模型都能做得不错。但如果我是世界上最好的文案或者在前1%那你就没法轻易打败我。所以我们看到的是专家的崛起那些在自己领域里做到极其顶尖的人。我觉得这能延伸到很多手艺活上。而我们看到的另一个角色是高主动性的通才。他们能做很多不同的事情在判断力和主动性方面有很强的技能。当你看到这些人和那些处于前1%的手艺人互动的时候那个画面很有意思他们会看着对方说哇那个我真做不来。 所以我的猜测是未来会是一个专家和能做很多事的人并存的二分局面。李飞飞这个很有意思。我同意你的观点。而且我觉得不管你在专家那一侧还是通才那一侧你都需要有主动性你都应该能够以一种独特的、有创造力的、深入的方式去使用工具。我已经看到这种情况了。比如设计师他们带来了太多属于人类本身的创造力。但我看到他们中的一些人会以我完全想象不到的方式去使用各种各样的AI工具。所以我知道那是他们的手艺所在。还有一点我想说。创业者这个词在硅谷几乎就等同于我要去注册一家特拉华州的公司好像那才是创业者的标签。我不同意。我觉得创业者这个词在很大程度上就是主动性的同义词。你可以是一位专科医生你也可以是一位老师。但主动性是关键。在面对认知能力如此先进的技术时要勇敢要有你作为人的主动性去掌控那个技术。去使用它去熟悉它。不要害怕不要回避它因为那是历史的车轮正在转向的未来方向。我觉得每个人并不一定是硅谷的创始人每个人都可以为他们所从事的手艺或者任何他们想做的事情成为创业者。问你提到了很多次用工具。能不能给我举几个例子哪些工具对你的工作产生了变革性的影响李飞飞显而易见的从ChatGPT到Gemini到Claude我用它们的方式非常多。用途实在太广了从帮我深入研究一些话题到直接跟它进行对话。 说个好玩的例子吧。我在家里是负责洗衣服的那个人每个周末都得对付一堆又一堆的衣服。以前叠衣服的时候我听有声书但有时候听书也会烦。就在几个月前我突然意识到我可以在叠衣服的时候跟AI就一个很深的话题进行对话。那变得特别有意思。不知道怎么的它甚至让我更有动力去叠衣服了因为我可以跟AI一起度过我的时间想学什么就学什么。 当然软件工程这一块已经完全改变了。在艺术和设计方面我们在World Labs也在创建模型帮助创作者去想象3D世界之类的。所以我们看到创意世界也正在发生变化。 不过我得再说一次这同样是一个争议极大的领域。因为有些公司把AI创意工具定位成替代品而我对此深表反对。我认为人类的创造力哪怕只是在视觉层面都太广阔了。而且即便在视觉设计这个层面它也跟我们的情感智能、跟我们带来的故事、跟每个创作者承载的价值观深刻交织在一起。我认为AI是帮助他们表达创造力的强大工具绝不是替代它。从叠衣服到空间智能AI还缺的那块拼图罗吉尔你觉得AI如果没搞定空间智能就永远不可能变得真正聪明吗李飞飞没错。这就是我现在在World Labs做的事情。什么是空间智能这个说法其实涵盖了我们人类今天在3D环境里展现出来的好几种能力。第一我们能理解正在发生什么。我看见人看见设备看见这个漂亮的屋子。这是空间智能的理解部分。第二我们能推理。比如我想去冰箱拿瓶水我需要对空间进行推理认出冰箱在哪里并推理自己的移动路径。这是推理空间智能的另一块。第三我们能生成。在我的脑海中我可以形成一个客厅大概是什么样的视觉画面。如果我画画够好我完全可以把那个画面生成出来不管是2D、3D还是4D的作品。人类天生就能在脑子里生成很多空间。第四最后但同样重要的是交互。就是我怎样专注地和空间进行互动。还是说回叠衣服吧这是我最近最喜欢的周末活动。叠衣服是深度空间性的你怎么折叠每一件怎么把它们挂进衣柜所有这些动作都带着高度的交互性。所以空间智能就是这四件事理解、推理、生成、交互。 我们正在做这方面的工作而且取得了很大的进展。从整体来看今天你用一个像GPT图像这样的工具它已经可以帮你生成很多2D图像了。它也能帮你解释你花园里那朵不认识的花是什么。那种理解能力已经相当先进了。它还能帮你做一些推理。现在我们已经可以在AI工具里实实在在地绘制图形了。生成这一块在2D层面已经有了更成熟的产品。而World Labs在做的是3D层面。3D对于真正的机器人交互、对于设计、建筑、游戏开发、视觉特效等创造性工作非常重要那是我们在攻克的部分。问空间智能和我们现在说的这些大语言模型是分开的两套东西吗是不是说LLM有自己的边界然后世界模型是另一块接进来李飞飞是也不是。我觉得它们是互补的。你想想人类自己就拿投篮来说。首先那个动作太快了你不会站在那儿用语言在脑子里念叨我现在要投篮了。但就连投篮这个动作本身也是一个高度复杂的智能时刻语言推理是参与其中的。因为你作为一个运动员你会敏锐地意识到这球进了还是没进它对比赛、对那个时刻意味着什么。这里面有一些过程可能是用语言方式在运行的。但与此同时看到整个球场看到其他球员的位置瞄准篮筐这是深度空间性的。然后调整你的身体知道怎么做出那个动作这又是深度物理性的。所以我们生活中做的绝大多数事情其实是语言智能、空间智能和身体智能的混合。对我来说它们是高度互补的一起协同工作。而我深信空间是其中非常非常大的一块。你想想进化花了超过5亿年才让空间智能成熟起来。语言智能花的时间比这短得多。所以这是一种非常深层、古老、根本性的智能能力动物和人类都有。问那我们距离完全理解空间智能还有多远比如100%理解李飞飞作为一个科学家我从来不知道100%是什么概念因为科学本身就是在不断推动未知的边界。 如果我们的目标是对标人类智能那挑战在于我们甚至不知道人类智能的边界在哪里我们从来都看不清它的全貌。但如果把目标定得现实一点就定在人类的日常能力、平均水平的能力上比如叠衣服做个煎蛋打打篮球。我们离做到这些还有多远我们还远没到。 但会要花上100年吗我不这么认为。 我的目标是在我有生之年我们能够达到。有非常多的人正在为之努力所以这也给了个大概的时间范围。我认为不会花上100年很可能甚至用不了50年但也不会只花1年。问那你估计一下李飞飞博士什么时候能从周日叠衣服这件苦差事里退休李飞飞叠衣服这件事不仅涉及智能还涉及物理具身、传感器技术和硬件所以更复杂一些。但我希望我们能在自己的生活方式中看到这一天。问是啊我也这么想。当妈的我是真的希望……罗吉尔我知道有个词你因为很多原因一直避开不用。但我猜在任何接近AGI的程度上我知道你也因为很多原因不用这个词我觉得我们甚至没法接近它直到把空间智能做出来。因为这涉及到理解人涉及到在真实世界里跟人和环境互动。李飞飞对你知道我不会跟这个词的流行程度较劲。只是作为一个学者我们学术界一直就叫它人工智能。这个G到底指什么在科学上并没有一个严格清晰的定义。但不管怎么说它也就是个词就当是个昵称好了。我认为AI或者说智能是很复杂的。一个缺少了空间智能的AI图景我觉得不够完整。所有人都觉得好它就不是好想法问怎么培养主动性这个词我们提到了很多次。罗吉尔你运营着一家教育公司对想要培养主动性的人你有什么建议你自己又是怎么教孩子的罗吉尔这个问题问得真好。我翻过很多研究老实说还没有什么完全成熟的结论。我们没法很确定地告诉你第一步第二步该怎么做。但如果我们把主动性拆开来看确实有一些线索。有些东西我们已经比较清楚了。比如一个人得先有安全感才敢真正去冒险这是主动性很重要的一部分。我们也知道能够经历失败并且从中学到东西是主动性的重要组成部分。摔倒之后能重新站起来那种韧性非常重要。对这个世界保持好奇心也非常重要。还有一些很原始的驱动力。比如你特别想解决一个问题或者你想打动某个人这不一定是什么了不起的特质但它确实能推着你走。当你心里有个念头我必须解决这件事它就会逼着你找到那股主动性。不过现在的研究更多还停留在描述什么东西在驱动主动性很多是人自己说的有一些证据但还不算很扎实。有一个发现挺有意思的你得把自己放到那些让你觉得困难、觉得陌生的地方去。这其实从小时候就开始了。你希望待在一个基本需求都被满足的环境里爱、食物、睡眠、心理安全感这些东西先要到位。然后我们也知道主动性是可以被激励的。我们做过实验你做某件事给你额外的报酬报酬确实能让你行动起来。但主动性本身从我自己的经验来看比这要复杂。我们的社会在太多地方教我们去寻求表扬。你想想小时候是爸爸妈妈的表扬上学是老师的表扬工作了是老板的表扬。但拥有主动性拥有你刚才说的那种不限于创业者的创业精神它几乎就是在拒绝这一整套寻求表扬的活法。我记得自己创立MasterClass的时候所有人都告诉我这个想法不太可能实现是个糟糕的主意。那时候对我来说真的非常难因为我这辈子大部分时间也是那种很在意表扬的人。但我后来不得不意识到、也不得不改变的一件事是如果一个想法所有人都觉得好那它很可能就不是一个好想法。想要有主动性想做一个创业者你就得去追那些别人认为不可能的事情。现在我已经变了。作为一个创业者当有人跟我说这件事不可能的时候我脑子里想的是哦那正是我想做的我想再往深里探一探。所以这真的是一种根本性的转变。它不是几样东西拼凑起来的。我也希望我能告诉你学会这四样你就有很高的主动性了它远比那复杂。问你在Substack上写过一篇文章在里面你教人们关掉外界的声音自己做决定产生自己的想法。说实话作为一个从小被教导要回应表扬、要在意别人看法的人我觉得这太可怕了。如果你的看法跟大多数朋友相反你把它说出来他们都不同意你这种坚持自己的勇气到底怎么培养出来我觉得这对培养主动性也特别重要。李飞飞这个问题问到了家庭价值观的核心。我个人怎么为我自己、为我的孩子、为我的学生培养这种东西其实就是罗吉尔刚才说的那些鼓励。甚至简单到一句话不要偷懒。我知道我这代人经常会感叹说互联网太多了社交媒体太多了AI太多了。但我其实有一个相反的看法。我有点羡慕年轻一代我觉得他们生长的世界要多元得多。你想如果你习惯刷Twitter、刷Ins、刷TikTok你慢慢就会意识到这个世界充满了各种各样的声音。在我们小时候世界更小、更窄可能就只有一个老师或者一个家长的声音那代表着权威。但现在这些年轻人他们一出生就被扔进了一个充满各种观点、充满可能性的世界。这当然可能会让人害怕。如果用错了我知道社交媒体不是没有它的问题。但这同样可以成为一个巨大的机会。因为你可以利用这个现实来提醒年轻人你看你的声音才是真正重要的。 为什么因为你已经看到了这个世界没有唯一的权威声音也没有极少数拿着大喇叭的人说了算。这完全可以用来鼓励他们让他们重新审视自己生活的这个时代。这是一个有太多工具可以赋予你主动性的时代。这是一个你的声音比任何其他人的声音都更重要的时代只要你真的相信它。 这一点和我们那一代太不一样了。问如果一个人完全不知道从哪里开始最简单的AI入门方式是什么你有没有类似这样的东西比如给那些对AI感到好奇、刚刚开始的人的一点解锁李飞飞说实话在我自己的公司里那些年轻员工用AI可能比我还多。所以这个问题我更想对那些不在科技圈里的人讲包括老师、护士、会计师等等。我知道现在关于AI的讨论两极分化太严重除了焦虑你真不知道从哪里接触它。我想给出的建议特别简单去找一个年轻人。 你的孩子、侄子侄女只要是25岁以下的他们当中绝大部分人已经在用AI了。带着一份纯粹的好奇去请他们给你看看他们平时是怎么用的用AI在做些什么。关键是换个心态。不要把这件事想成天哪我要去学习一项可怕的新技术了。你只是在了解你关心的人你的孩子、你的学生他们即将生活的那个未来世界。那个世界不管怎样你都会走进去的。让他们做你的向导。你不需要有任何心理负担。不需要纠结我没学过计算机也不用烦恼我该下载哪个App。就让你信任的年轻人握着你的手花一个周末或者一个下午带你看看。等你真的了解了它是什么那个世界就没那么可怕了。它可以是赋能你的东西。而且就算你发现了它的问题发现了它的不完美也正因为你了解了它知道了问题在哪里你的声音反而能被更好地听见。问是的。我觉得这是结束这次对话的绝佳方式。非常感谢你们。保持好奇发展你的主动性努力去培养它非常感谢你们的见解和你们所做的工作。李飞飞谢谢你的邀请罗吉尔谢谢
