李飞飞：一位教授和母亲对人工智能的人道主义思考

选自wired

作者：KELSEY DAKE

机器之心编译出品

编译：汪汪

人工智能行业大部分从业人员都是男性。作为计算机视觉的顶尖专家，同时也作为一名普通的母亲，斯坦福大学教授李飞飞如何看待这件事呢？为什么她认为AI要变得更加人道主义，就必须接纳更多少数族裔？

一张图闪现在屏幕上。一个机器人的音调响起：「一个男人站在一头大象旁边。」接着，出现了第二张图，这个声音再次响起：「一个人坐在放了一个蛋糕的桌子旁边。」

这些描述对人来说，不足为奇。但是，令人惊叹的是，说出这些描述的并不是人。这个系统背后的技术是前沿的人工智能（AI）一台能「看见」图片的计算机。

李飞飞是斯坦福人工智能实验室主任，她正站在黑暗的会堂中被照亮的讲台上，向人们展示她和同事建造的一个先进的物体识别系统。尽管这个系统令人印象深刻，但随着演讲的展开，她却变得越来越批判。她说，即使这台电脑从技术上说是精准的，它不应止步于此，而应该能做得更多。电脑或许能用简单的语言来描述它所「看见」的图片，但它却无法描述照片背后的故事。比如说，坐在桌子旁边的人，其实是一个年幼的男孩他是李飞飞的儿子，里奥。李飞飞解释说，照片中，里奥穿着他最爱的T恤。当时正是复活节，我们这些非计算机的人，都能看出他洋溢着快乐的情绪。

李飞飞

李飞飞在一场被观看了120多万次的TED演讲（如下方视频）中说：「我总在想着里奥和他将生活的未来世界。」在李飞飞心中最理想的未来中，机器可以看见世界，但目的并不是为了效率最大化，而是为了共情。比如说，人造眼睛可以帮助医生诊断和照顾病人。如果机器汽车能产生共情，它们在路上行驶时就能更智能和安全。（想象一下，如果自动驾驶汽车的建造者使用的算法没有考虑行人和乘客的安全，将会发生什么事。）李飞飞说，机器人还能够挺进受灾区域，营救受难者。

以下是李飞飞的TED演讲：如何教计算机理解图片

李飞飞是世界上顶尖的计算机视觉专家之一。她参与建立了两个被AI研究者广泛使用来教机器分类物体的数据库：Caltech 101和ImageNet。由于她在领域内的地位很高，所以，她对人工智能领域的人道主义思考并不夸张。这是因为，AI终于进入了主流领域。

近年来，谷歌、Facebook和微软这样的互联网巨头在AI上的投资都翻倍了。他们采用与大脑类似的系统来自动识别照片中的人脸、实时翻译语言、定位广告等等。而更简单的AI早已渗透到生活的方方面面。亚马逊用某种AI来向用户推荐他们可能会喜欢的流行产品。

尽管AI变得越来越流行，但它正在经历着某种危机。美国劳工统计局的数据表明，到2020年，美国经济中与计算机相关的工作将比相适的毕业生多出100多万这个缺口，将很难满足。同时，伊隆马斯克、斯蒂芬霍金和比尔盖茨等名人公开表示了对人工智能的担忧，认为它们有可能会发展到人类无法控制的地步。李飞飞认为，AI末日论或许有些夸张。但是，它却强调了必须对AI技术的未来发展保持警觉的重要性。

在白人男性占了大多数的科技产业中（包括研究学界），AI有时的表现不太人道主义，不能满足每个人的需要和立场。尽管该领域越来越多样化，但是最近的一些例子还是没能满足人们多样化的需求。比如说，2014年，苹果推出了HealthKit，这是一个跟踪人体健康的系统。但是，它似乎完全忘记了那些有生理周期的女性，直到1年之后才对此进行了软件升级。苹果的例子还不够糟糕。今年7月，谷歌发生了一件事它新推出的照片app能用人工智能为照片自动贴上标签，结果它为一对非裔美国人夫妇的照片贴上了「大猩猩」的标签。为此，谷歌不得不进行了深刻的道歉。

事件发生后，谷歌首席架构师Yonatan Zunger说：「这件事100%是不对的。」

李飞飞说：「多样化危机，也正是我们的社会正在应对的危机。『科技是没有灵魂的吗？』」她坦承自己对AI研究界的失望，因为他们不太欢迎未被充分代表的少数人。在她工作的部门里一共有15名全职人员，她是唯一的女性。

在该领域的其他地方，情况也同样如此。Facebook的AI研究团队共有44人，其中只有5名女性。百度的AI研究团队共有42人，只有3名女性研究者。在李飞飞的实验室中，有色人种的数量很少。更棘手的问题在于，这让AI的人道主义前景不容乐观。

李飞飞说：「教授和母亲的双重身份让我开始对这些问题进行真正深刻的思考。你会感到，自己对未来一代人负有更多责任。」李飞飞出生于中国，16岁时移居美国。每隔一周的周五下午，她都会在自己的办公室为AI领域的女性举行酒会。最近，她还帮助实现了一个绝无仅有的项目斯坦福人工智能实验室的暑期推广项目（SAILORS），这是美国第一个为9年级女生举行的AI夏令营。

「AI领域产生的科技与人类生活的方方面面都有关，」李飞飞说，因此她认为，AI业界人士应该让这个技术关系到每个人的生活，这十分重要，「这样才能将多样性带入那些创新性高、影响深远、本质上能带来好价值的领域。」

本文由机器之心原创编译，转载请联系本公众号获得授权。

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