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手握10亿订单却“缺血”？偏科玩家天瞳威视的IPO豪赌
The following article is from 网易科技 Author 小小??导读 ??10年后，决定你命运的，不是AI，是你的"主动性"。李飞飞最新万字实录，不谈复杂模型，只谈一个核心命题：当技术越来越强，人怎样才能不把自己的主动权让出去？她给非科技圈的建议既扎心又实用——"找个年轻人，让他手把手演示怎么用AI"。摆脱焦虑，从翻开这场对话开始。作者 | 小小来源 | 网易科技AI行业最近流行一个说法：智能的成本正在趋近于零。李飞飞却说，这话不负责任。最近，她和MasterClass CEO大卫·罗吉尔（David Rogier）在播客《Silicon Valley Girl》里聊了近一小时。访谈标题很抓眼球：《AI教母：10年后，只会剩下两类工作者》。但其实"两类工作者"的说法是罗吉尔先抛出来的，李飞飞表示认同，并把问题一层层往回拉：AI到底是什么？它能帮人做成什么？它会制造哪些新的分化？人又该如何保住自己的主动性？在一个所有人都急着给AI下结论的时代，她站到了一个不太有人站的位置上。?不把AI说成神，也不说成魔鬼。这似乎很"中庸"，但她认为，真正缺失的讨论恰恰就在这里。她真正反对的不是AI，而是把AI讲得太简单。整场对话里，她和罗吉尔反复撞在同一个点上：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。罗吉尔把未来工作描述成一种"杠铃效应"：一端是极少数顶尖专家，另一端是能用AI做很多事的高主动性通才，而中间那些"还凑合"的人，空间正在被压缩。李飞飞同意这个方向，但更强调无论站在哪一端，人都必须保住自己的主动性。这也是她反对"智能成本趋近于零"的深层原因，一旦接受了这个前提，人就没有理由再保持主动性了。语言模型很强，但人类智能远不止语言。空间智能、身体智能、情感智能、创造力，仍然是今天AI没有真正补完的部分。她正在World Labs投入的，正是其中最基础的一块：让AI不只是会说、会写、会生成图片，而是能理解三维世界，能推理、生成并和真实空间互动。而她给普通人的第一步建议，朴素得不像一个AI领军人物：与其焦虑，不如先找个年轻人，让他演示怎么用AI。但她更深层的信念是，每个人都可以成为自己所在领域的"创业者"。?这个词在她那里，和融资、估值无关，只和主动性有关。所以这场访谈表面上在谈AI、教育和未来工作，真正谈的是一个更底层的问题：当技术越来越强，人怎样不把自己的主动性让出去？以下为李飞飞最新专访全文：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
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