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《我看见的世界》李飞飞 著
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第 9459篇深度好文：3904字 | 10 分钟阅读
大家好，我是笔记君。
有一本书，2024年4月出版后，迅速登上各大榜单。有人把它当励志书读，说这是一个移民女孩逆袭成“AI教母”的故事。有人把它当科技史读，说这是一部人工智能视觉革命的前线实录。
但读完之后，我最深的感受是：这不是一本关于成功的书，而是一本关于“看见”的书。
作者是谁？李飞飞。她的头衔很长：斯坦福大学终身教授、美国国家工程院院士、美国国家医学院院士、美国艺术与科学院院士、ImageNet创建者、斯坦福以人为本人工智能研究院联合院长。
但翻开这本书的第一页，你看到的不是这些光环。
你看到的，是一个16岁的移民女孩，站在美国帕西帕尼高中的走廊里，手里攥着满是红叉的英语作业，听不懂同学在笑什么。
你看到的，是一个周末要去中餐馆打工的女儿，一边端盘子，一边想着病床上的母亲。
这本科幻感十足的书，开头一点都不科幻。
今天，我想和你聊聊，李飞飞的《我看见的世界》到底写了什么。
一、一个母亲的灵魂拷问
先看一段原文。李飞飞在书里写道：“母亲却反复问我一句话：‘这是你想要的吗？’”
这句话，出现在全书最艰难的时刻。
本科毕业时，李飞飞面临抉择：是继续深造，追逐科学梦想？还是赶紧工作，帮家里还债、给母亲治病？
母亲有严重的心脏病，需要多次手术。家里的经济状况，用李飞飞自己的话说：“一家三口挤在一个狭小的一居室，我甚至一度只能睡在厨房过道。”
任何一个有责任感的女儿，这时候都应该选工作。
但母亲问她：“这是你想要的吗？”
李飞飞当然知道自己想要的从来都是科学研究。但她觉得，只顾追求梦想而无法回馈父母，是不是太自私了？
母亲说了一段话，值得每个为人父母、为人子女的人反复读：“飞飞，你认为你追求科学是在牺牲我们吗？这从来不是你一个人的路，从一开始，这就是我们全家的路。”
这句话背后，藏着一个被很多人忽略的真相：所谓的“个人奋斗”，从来不是一个人的事。
那些能在困境中咬牙坚持的人，身后一定有什么东西托着他们。可能是父母的理解，可能是师长的支持，可能是一个关键时刻拉你一把的陌生人。
李飞飞在书里写到了很多人：高中数学老师鲍勃·萨贝拉，在她最黑暗的时候“把她的奋斗前行当作自己的首要任务”；博士生导师彼得罗，给了她探索的自由；科研助手邓嘉，和她一起熬过无数个深夜。
她在书的首尾，用了五六页篇幅“致意”“致谢”。这个细节，比任何成功学演讲都动人。
成功不是一个人的独角戏，是一群人的接力赛。
二、比天赋更重要的，是方向
“北极星”是贯穿全书的核心意象。
李飞飞10岁那年，美术老师带全班去野外徒步看星星。那是她第一次意识到：原来头顶这片星空，是可以指引方向的。
她写道：“我发现自己开始在天宇中追寻属于自己的北极星，那是每一位科学家都会穷尽一切追逐的坐标，无论是一个问题、一个假设，还是一个赌注。哪怕要追到天涯海角，我也会毫不犹豫。我只需要找到那颗北极星。”
很多人以为，成功需要的是努力、是天赋、是运气。李飞飞提醒你：比这些都重要的，是方向。你不知道要去哪儿，再努力也是原地转圈。
那李飞飞的“北极星”是什么？
是视觉。
她在书中回顾了一个生物学事实：寒武纪生命大爆发，根源是什么？是视觉的诞生。当生物第一次“看见”世界，生存竞争的烈度骤升，进化开始加速。
李飞飞由此产生一个信念：视觉，是智能的起点。
如果机器也能“看见”，能像人一样识别图像、理解场景，那会不会也引发一场智能的大爆发？
这个信念，支撑她走过了AI的寒冬。
2007年，当她把ImageNet（大规模视觉数据库）的想法告诉同行时，得到的回应是质疑，是嘲讽，是“这不可能”。
当时的主流观点是：算法才是关键，数据只是辅助。你花那么大力气去标注几千万张图片，有什么用？
李飞飞在书里回忆那段日子：“ImageNet（大规模视觉数据库）不仅是一个数据集，它是一个假设、一个赌注，即实现真正机器智能的第一步，是沉浸在完整的视觉世界中。这个赌注无论被证明是对是错，我都做好了准备。但我没想到，它被忽视了。”
被忽视比被质疑更让人难受。质疑至少说明别人注意到了你，忽视是彻底的沉默。
但她没有放弃。为什么？因为她知道那颗北极星在哪里。
三、一个改变世界的赌注
2009年，ImageNet（大规模视觉数据库）的初始版本完成。包含1500万张图片，涵盖2.2万个不同类别。
这是一个什么概念？当时最大的同类数据集，也不过几万张图片。李飞飞一下子把规模提升了1000倍。
但更大的难题在后面：数据有了，算法呢？
2010年，她发起ImageNet（大规模视觉数据库）视觉识别挑战赛，邀请全球团队来参赛。前两年，算法的识别准确率始终在70%出头徘徊，离实用还差得远。
直到2012年。
那一年，杰弗里·辛顿团队提交的AlexNet（笔记侠注：2012年由辛顿和他的学生一起设计的神经网络模型）算法，以85%的准确率横扫对手，比第二名高出10个百分点以上。
这不是传统算法，是辛顿坚持了几十年的神经网络。
这一刻，深度学习的闸门被彻底打开。
辛顿后来评价李飞飞时说：“李飞飞是第一位真正理解大数据力量的计算机视觉研究人员，她的工作打开了深度学习的闸门，推动了人工智能技术的问世。”
可以说，没有ImageNet（大规模视觉数据库），就没有今天的AI。
四、AI“看见”之后，能“理解”吗？
书的后半部分，李飞飞的笔调开始变得沉重。
2018年，她以学者身份参加美国国会听证会，为AI作证。议题是：“人工智能——威力越大，责任越大”。
为什么需要听证？因为AI开始“看见”了，但“看见”之后呢？
人脸识别可能加剧种族歧视，推荐算法可能制造信息茧房，深度伪造可能瓦解社会信任。当机器比人类更“能看”的时候，人类反而可能变得更“盲目”。
李飞飞在书里写了一段话，值得所有AI从业者刻在心里：“大型语言模型，即使是多模态的大型语言模型，可能也并不具备真正意义上的‘思考’能力。看看就知道了：大型语言模型很容易出现荒谬的概念性失误，也乐于编造听起来合理但实际上毫无意义的胡言乱语。了解这些事实有助于我们避免过分迷恋模型的能力。”
这段话写在2024年，正是大语言模型最狂热的时候。李飞飞却泼了一盆冷水：别被“能说会道”骗了，它可能根本不懂自己在说什么。
那怎么办？她的答案是：“以人为本的人工智能”。
2019年，她在斯坦福创建以人为本人工智能研究院。2020年，又发起AI4ALL公益项目，推动向高中阶段的女生、有色人种和其他未被充分代表的群体开放大学实验室。
李飞飞说，这就是她心中AI的“下一颗北极星”。
五、看见的世界：
谁的世界？谁在看见？
书名叫《我看见的世界》。这个“我”，是谁？
表面上是李飞飞自己。她看见了一个移民女孩的艰辛，看见了一个科学家的成长，看见了一门学科的爆发。
但读完全书你会发现，这个“我”也是我们。
李飞飞在书里的一段话，我读了很多遍：
“作为一个女儿、科学家、移民和人本主义者，我看到了众多不同的世界，但最重要的世界是我将不会生活其中的世界，是建立在我现在所做的一切之上的世界，是我倾注了所有爱和希望的世界，也是我最为感恩的世界。这个世界就是我的孩子们和他们的孩子们将继承的世界。”
她所做的一切——那些熬夜标注的数据，那些被人嘲笑的坚持，那些推动AI伦理的努力，不是为了她自己。
是为了一个她“不会生活其中的世界”。
这个世界，是她的下一代要继承的，也是我们的下一代要继承的。
这才是真正的“看见”。
看见的不只是眼前，还有未来。看见的不只是技术，还有人。看见的不只是“我能做什么”，还有“我该为谁做”。
结语：
愿科技与人文，各执半轮明月
李飞飞的这本书，我推荐给所有人。
不是因为她是“AI教母”，也不是因为她的故事够励志。
而是因为这本书提供了一个极其稀缺的视角：从内部看AI，从底层看成功，从人性看技术。
有人读完书后写了一句评语，我很喜欢：“愿科技与人文，各执半轮明月。”
李飞飞的人生，就是这句话的写照。
她左手握着技术——计算机视觉、神经网络，这些东西改变了世界。
她右手握着人文——移民的经历、母亲的拷问、对“人”的关切，这些东西提醒她：技术只是手段，人，才是目的。
回到开头那个问题：当AI教母说“这不是你一个人的路”，她到底在说什么？
她在说：成功不是一个人的事，伟大也不是。
那些托举过你的人，那些深夜陪你熬过的光，那些比算法更复杂的人心，那些你永远不会生活其中但依然倾注爱与希望的未来——这一切，才是你“看见的世界”。
而我们能做的，就是在自己的位置上，努力看清那颗北极星，然后，朝着它走去。
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