从成都少女到斯坦福教授，从ImageNet到World Labs
一位科学家关于好奇心、勇气与人类尊严的深度对话
当你要去一个完全不同的国家，语言零基础、人脉零连接，在那个没有互联网、没有AI的年代——你几乎是在前往另一个星球。
十几岁的飞飞不理解为什么要移民。成年后的飞飞意识到：父母是多么勇敢——她自己可能都不敢做出这样的决定。
热爱自然，痴迷昆虫，对女儿的成绩和竞赛奖项毫无兴趣。在物质匮乏的80年代中国，带着女儿在田野里寻找虫子。
移民美国后，生活艰辛，但他最快乐的事是逛yard sales——把旧货市场当作寻宝之旅。
他的遗产：对自然界永不熄灭的好奇心，以及用孩子的眼光看世界的能力。
数学一塌糊涂，但深谙文学与纪律。文化大革命粉碎了她的学术梦想，却锻造出钢铁般的意志。
不追问成绩，但要求专注：做作业就做作业，玩就好好玩。对规则的执行，从不妥协。
她的信念："我没有计划，但我相信我会活下来。而且我会确保飞飞活下来。"
技术热情来自天性，纪律来自母亲，好奇心来自父亲。但最重要的是——他们从不用成就来衡量爱。至今，李飞飞的家中和办公室里，没有挂任何奖项或荣誉。
Bob Isabella是帕森高中的数学老师。当学校无法开设完整的AP微积分BC课程时，他做了一个决定——
牺牲自己唯一的午餐时间，为一个孤独的ESL移民女孩开设一对一微积分课。
他不只是教数学。他与飞飞谈论书籍、文化、科幻小说，倾听一个正在经历人生剧变的少女的困惑。他的整个家庭成为飞飞在美国的"美国家人"。
当飞飞自己成为教育者，她才真正理解：整天教书有多疲惫。而Bob在那之上，还愿意用午餐时间单独教她——这份礼物的分量，年少时无法称量。
美国的公立学校教师，是这个社会被低估的英雄。他们面对各种背景的孩子，面对时代的变迁，默默付出。那些故事，没有人书写。这也是我写书的原因之一。
——李飞飞
少女时代的飞飞，痴迷于战斗机：F-117隐形战机、F-16战隼……她能如数家珍。这份热爱，指向了物理学。
在普林斯顿，她在Jadwin Hall（物理系）度过无数个深夜。物理教给她的不只是方程式——而是提出宏大问题的勇气。
最小的物质是什么？时空如何定义？宇宙有多大？宇宙的起源是什么？
到本科结束时，我意识到——我想要自己的宏大问题。我不满足于追逐别人的问题。通过大量阅读，我发现我真正痴迷的不是物质世界，而是智能。
什么是智能？
我们如何制造智能机器？
当时，她甚至不知道这个领域叫做"人工智能"。她只知道，这是她愿意为之奋斗的问题。
2007年，飞飞回到母校普林斯顿任教。整个AI领域陷入困境——研究者们不断发表论文，但真正的突破迟迟不来。
当时的模式：写一个算法识别狗，再写一个识别猫，再写一个识别汽车……每个类别都需要专门设计。
飞飞开始思考：问题会不会不在模型，而在数据？
心理学家的研究显示：幼儿在早期就能学习海量视觉对象。如果孩子是通过接触无数图像来学习"看"世界，机器是否也可以？
① ImageNet：大规模高质量数据集
② 神经网络算法：深度学习架构
③ GPU：高速并行计算能力
三者汇聚，开启了现代AI时代。
不是"让数据更大"，而是"围绕对象分类组织数据"。如果围绕RGB颜色或城市场景构建，效果将完全不同。问对问题，比解决问题更重要。
什么是"高质量"？高分辨率？真实场景？专业摄影？日常杂乱的照片？每个维度都需要深入研究。"足够大就不需要质量"是危险的假设。
需要数千万张图片的人工标注，普林斯顿本科生太贵太慢。Amazon Mechanical Turk刚诞生一年——飞飞用它实现了"全球人口的大规模并行处理"。
如何阻止标注者在每张图里都"发现"熊猫？答案：资格测试筛选认真的工人，预埋已知答案的图片监控准确率，多维度验证确保标签质量。
科学史的叙事太聚焦于单个天才了。ImageNet是无数人工作的延续——认知科学家、心理学家、工程师……我只是有幸站在了正确的交汇点。
——李飞飞
AI是文明级技术——因为它正在深刻改变经济、社会、文化和政治。
从好莱坞到华尔街，从政治竞选到TikTok，从日本出租车后座的屏幕到每个父母的焦虑——AI无处不在。
硅谷热衷于谈论技术和增长。政客热衷于谈论能赢得选票的话题。但真正缺失的，是人。
人会使用AI，人会被AI影响，人应该在AI发展中有发言权。
无论AI如何进步，人的尊严——作为个体、作为社区、作为社会——都不应被剥夺。
焦虑源于：尊严感和能动性正在从某些人身上滑落。我们需要改变这一点。
空间智能是超越语言的能力。当你打包三明治、在山间徒步、粉刷卧室——你在运用空间智能。
这是"看见"与"行动"之间的完整闭环：理解三维世界，然后与之互动、改变它、创造它。
🎭 高中戏剧 — 低预算学校用AI生成中世纪法国小镇布景
🎮 游戏开发 — 快速创建可探索的3D世界
🎬 VFX制作 — 为实景拍摄生成数字环境
🧠 心理治疗 — 为OCD患者创建可控的触发环境进行暴露疗法
🤖 机器人训练 — 模拟环境生成海量训练数据
人类是唯一建造文明的物种。科技是建造文明最强大的工具之一。我相信人类的进步，所以我还在做技术。
所有人都在谈大语言模型，但世界建模、像素、3D理解被严重低估。它是叙事、娱乐、体验、机器人模拟的底层基础设施。
AI将加速那些想要学习的人的学习。这将重新定义"资质"——不再是哪所学校、什么学位，而是你学了什么、用什么工具、成长速度多快。
"后稀缺乌托邦"是炒作，"所有工作都将消失"也是炒作。真实的变化发生在知识工作者、蓝领、服务业的每一个细分领域——这些混乱的中间地带被政策制定者和学者严重低估。
我希望美国人记住：你们是历史上最具创新精神的民族之一。你们有自由、活力和民主发言权。请对AI的未来抱有更多希望和自我能动性。
——李飞飞
在工具稀缺的时代，跟随既定轨道是合理的：小学、中学、大学、证书。但AI改变了一切。
World Labs在招聘软件工程师时，飞飞坦言：学位的重要性正在降低。
她更看重的是：
飞飞不会雇佣任何不愿意使用AI协作工具的工程师——不是因为AI工具完美，而是因为这反映了：
① 对快速增长工具集的适应能力
② 开放的心态
③ 用工具增强自己的意愿
学习如何学习——这个古老的智慧，在AI时代变得更加重要。不是学什么内容，而是学习这个能力本身。
飞飞听到的一个故事，来自一位高中英语老师：
开学第一天，老师对学生说："我要展示最好的AI写的作文。我会告诉你们它好在哪里，不足在哪里。我给它打B-。"
"如果你懒得自己写，直接用AI，这就是你的上限。"
"你可以用AI，完全没问题。但你也可以自己思考、学习、创造，在此基础上更进一步。你可以拿A，可以拿A+。"
不要把人与AI对立，然后试图监控AI的使用与否。
而是展示工具的基准线，然后定义人类学习者应该达到的更高标准。
让学生明白：工具是地板，不是天花板。
如果"AI给的"和"学生给的"看起来一样，那不是学生的问题——是评估结构本身出了问题。
What is your North Star?
你的北极星是什么？
人类之所以为人，是因为我们能超越基本需求而活——追逐梦想、使命、目标与热情。
每个人的北极星都不一样。不是每个人都要把AI当作北极星。
但找到它——那是教育的本质，是成为完整的人的核心。
妈妈生产时，爸爸迟到了——路上他抓到一只鸟。"飞飞"的意思是"飞翔"。她的整个人生，就是那只被放飞的鸟的故事。
基于 Tim Ferriss Show #839 播客访谈重构
重构 by 讲义重构师 · 认知考古学方法论