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很多人称您为人工智能的教母。您所做的工作实际上是我们在人工智能寒冬中走出来的火花，大约在 2015 年中到 2016 年中。一些科技公司避免使用“人工智能”这个词，因为它们不确定人工智能是否是一个贬义词。大约在 2017 年，公司开始称自己为人工智能公司。我记得您在向国会做演示时说过这样一句话：“人工智能没有任何‘人工’的成分。它是人们的灵感。它是人们创造的。最重要的是，它影响着人们。”
我并不是认为人工智能不会对就业或人们产生任何影响。事实上，我相信人工智能目前或将来所做的一切都取决于我们。取决于人们。我确实相信技术对人类来说是净收益。但我认为，每项技术都是一把双刃剑。如果我们作为一个社会、作为个体没有做正确的事情，我们也会搞砸。您有一个突破性的见解，那就是“好吧，我们可以训练机器像人类一样思考，但它只是缺少人类在孩童时期学习所需的数据。”
我选择通过视觉智能的视角来审视人工智能，因为人类是深度视觉动物，我们需要用尽可能多的图像信息来训练机器识别物体，但物体非常非常难以学习。一个物体在图像中可以有无限的可能性。为了训练计算机掌握成千上万个物体概念，您真的需要向它展示数百万个例子。今天，我的嘉宾是 Feay Lee 博士，她被誉为人工智能的教母。Fei 博士是许多促成我们目前所经历的人工智能革命的重大突破的负责人和核心人物。她率先创建了 ImageNet，这基本上是她认识到人工智能需要大量干净的标记数据才能变得更智能。而这个数据集成为了导致当前构建和扩展人工智能模型的方法的突破。她曾是 Google Cloud 的首席人工智能科学家，那里涌现出许多早期最重大的技术突破。她曾是斯坦福人工智能实验室 (Sale) 的主任，那里走出了许多人工智能领域的顶尖人才。她还是斯坦福以人为本的人工智能研究所的联合创始人，该研究所正在人工智能的发展方向上发挥着至关重要的作用。她还曾在 Twitter 董事会任职。她被《时代》杂志评为人工智能领域 100 位最具影响力的人物之一。她还在联合国咨询委员会任职。我可以继续说下去。在我们的谈话中，Fay 分享了我们今天所处的人工智能世界的简要历史，包括一个令人震惊的提醒：九到十年前，称自己为人工智能公司基本上是品牌死亡的信号，因为没有人相信人工智能真的会奏效。如今，情况完全不同了。每家公司都是一家人工智能公司。我们还聊了聊她对人工智能未来将如何影响人类的看法，当前技术能将我们带多远，她为什么对构建世界模型如此热情，以及世界模型到底是什么。最令人兴奋的是，世界上第一个大型世界模型 Marble 的发布，它在我们播客发布之际刚刚问世。任何人都可以访问 marble.worldlabs.ai 玩一玩。这太疯狂了。一定要去看看。Fei 令人难以置信，而且她对世界的影响力远远被低估了。所以，我非常兴奋能邀请到她，并与更多人分享她的智慧。非常感谢 Ben Harowitz 和 Condoleezza Rice 为这次谈话提供了话题建议。如果您喜欢这个播客，请不要忘记在您喜欢的播客应用程序或 YouTube 上订阅和关注它。现在，在简短的广告之后，我将为您带来 Fay Lee 博士。
本期节目由 Figma 赞助，Figma 的制作方。当我还是 Airbnb 的产品经理时，我仍然记得 Figma 的问世，以及它如何极大地改善了我们团队的运作方式。突然间，我可以让我的整个团队参与到设计过程中，快速地对设计理念给出反馈，这让整个产品开发过程变得更加有趣。但 Figma 感觉从来不适合我。它在提供设计反馈方面很棒，但作为一个构建者，我想创造东西。这就是为什么 Figma 构建了 Figma Make。只需几个提示，您就可以将任何想法或设计变成一个功能齐全的原型或应用程序，任何人都可以对其进行迭代并与客户进行验证。Figma Make 是一种不同类型的编码工具。因为它完全在 Figma 中，所以您可以使用团队现有的设计构建块，轻松创建看起来不错、感觉真实并且与您的团队构建方式相连接的输出。停止花费大量时间向人们描述您的产品愿景，而是向他们展示。使用 Figma Make 快速制作代码原型和应用程序。请访问 figma.com/lenny 查看。您知道我有一个完整的团队来帮助我制作播客和撰写新闻通讯吗？我希望团队中的每个人都非常快乐，并在他们的岗位上茁壮成长。Just Works 知道您的员工不仅仅是您的员工。他们是您的人。我的团队分布在科罗拉多州、澳大利亚、尼泊尔、西非和旧金山。我的生活将变得极其复杂，要在国际上招聘人员，按时用当地货币支付工资，并全天候回答他们的 HR 问题。但有了 Just Works，这一切都变得非常容易。无论您是设置自己的自动工资单、提供优质福利，还是进行国际招聘，JustWorks 都提供简单的软件和全天候的人工支持，由小企业专家为您和您的人员提供服务。他们正确地处理您的人力资源，以便您能够善待您的人。Just Works 为您的人员服务。[音乐]
Fay，非常感谢您来到这里，欢迎来到播客。
我很高兴来到这里，Lenny。
我更兴奋能邀请到您。能和您聊天真是太棒了。有很多我想谈论的事情。您一直处于我们现在看到的人工智能爆炸的中心，而且已经很久了。我们将讨论很多很多人可能不知道的关于这一切是如何开始的历史。但首先，我将引用 Wyatt 的一句话来介绍您，以便人们能有所了解，并在介绍中分享您所做的所有其他史诗般的事情，但我认为这是一个很好的方式来设定背景。Fay 属于一小群科学家，也许小到可以围坐在一张厨房桌子旁，他们是人工智能近期取得非凡进步的负责人。很多人称您为人工智能的教母。而且与许多人工智能领导者不同，您是一位人工智能乐观主义者。您不认为人工智能会取代我们。您不认为它会夺走我们所有的工作。您不认为它会杀死我们。所以，我想从那里开始，这会很有趣。您对人工智能将如何随着时间推移影响人类有什么看法？
是的。好的。所以，Lenny，让我说清楚。我不是一个乌托邦主义者。所以，我并不是认为人工智能不会对就业或人们产生任何影响。事实上，我是一个人本主义者。我相信人工智能目前或将来所做的一切都取决于我们。取决于人们。所以我确实相信技术对人类来说是净收益。如果您看看文明的漫长历程，我认为我们基本上是一个创新的物种，你知道，如果你看看从几千年前的文字记录到现在，人类一直在不断地创新自己和创新我们的工具，通过这些，我们让生活变得更好。我们让工作变得更好，我们建立文明，我相信人工智能是其中的一部分。所以，这就是乐观主义的来源。但我认为每项技术都是一把双刃剑。如果我们作为一个物种、作为一个社会、作为一个社区、作为一个个体没有做正确的事情，我们也会搞砸。您说过这样一句话，我记得您在向国会做演示时说过：“人工智能没有任何‘人工’的成分。它是人们的灵感。它是人们创造的。最重要的是，它影响着人们。”我在这里没有问题，但这是一句多么棒的话。
是的，我深有体会。我大约在二十五年前开始从事人工智能工作，过去二十年我一直在带学生。几乎每个从我实验室毕业的学生，我都会提醒他们，你们的领域叫做人工智能，但它没有任何‘人工’的成分。
回到您刚才提到的关于这一切如何取决于我们去向何方。您认为我们需要做对什么？我们如何才能走上正轨？我知道这是一个非常难回答的问题，但您有什么建议？您认为我们应该怎么做？
您有多少时间？我们如何统一人工智能？好了，我们来解决这个问题。
另外，我认为人们应该成为负责任的个体，无论我们做什么。这就是我们教导孩子们的，也是我们作为成年人需要做的。无论您参与人工智能开发的哪个环节、人工智能部署的哪个环节，还是人工智能应用的哪个环节，而且很可能我们中的许多人，尤其是作为技术人员，都在多个环节，我们都应该像负责任的个体一样行事，并且非常非常关心这件事。我认为今天每个人都应该关心人工智能，因为它将影响您的个人生活。它将影响您的社区。它将影响社会和子孙后代。作为负责任的人关心它，是第一步，也是最重要的一步。
好的。那么，让我后退一步，回到人工智能的开端。大多数人开始听到并关心人工智能，就是它今天被称为的样子。就像我不知道几年前 ChatGPT 出来的时候。也许是三年前。
三年前。差不多一个月。三年前。
哇。好的。那是 ChatGPT 出来的时候。这就是您想到的里程碑吗？好的。太好了。我当时就是这么看的。但很少有人知道，有很多人一直在研究它，当时叫做机器学习，还有其他术语，现在一切都叫人工智能了。曾经有一段很长的时间，很多人都在研究它，然后出现了所谓的“人工智能寒冬”，人们几乎放弃了，人们放弃了，心想“这个想法行不通”，然后您所做的工作实际上就是让我们走出人工智能寒冬的火花，并直接促成了我们现在所处的这个世界，即人工智能是我们谈论的一切，正如您刚才所说，它将影响我们所做的一切。所以，我想听听您的讲述，简要介绍一下在 ImageNet 出现之前世界是什么样的，然后您创建 ImageNet 的工作，为什么它如此重要，以及之后发生了什么。
对我来说，很难想象人工智能对每个人来说都如此新。我整个职业生涯都在人工智能领域，我感到非常满足，看到我十几岁时开始的一个个人好奇心，现在已经成为我们文明的变革力量。它通常是一项文明级别的技术。所以，这段旅程大约有 30 年，或者二十几年。这真是令人非常满意。那么，一切从何开始呢？嗯，我甚至不是第一代人工智能研究员。第一代可以追溯到 50 年代和 60 年代。你知道，艾伦·图灵在 40 年代就超越了时代，他提出了一个大胆的问题：“机器能否思考？”当然，他有一个特定的方法来测试这种思考机器的概念，那就是一个对话聊天机器人，按照他的标准，我们现在有了思考机器，但这只是一个更具轶事性质的启发。这个领域真正开始于 50 年代，当时计算机科学家们聚集在一起，研究如何使用计算机程序和算法来构建这些能够做只有人类认知才能做到的事情的程序。所以，这就是开始，达特茅斯会议的奠基人，1956 年，你知道，约翰·麦卡锡教授后来来到斯坦福，他创造了“人工智能”这个词。在 50 年代、60 年代、70 年代和 80 年代，这是人工智能探索的早期阶段，我们有逻辑系统，我们有专家系统，我们还有对神经网络的早期探索。然后到了 80 年代末、90 年代和 21 世纪初。大约 20 年的这段时间实际上是机器学习的开始。它是计算机编程和统计学习的结合。这种结合为人工智能带来了非常非常关键的概念，那就是纯粹基于规则的程序无法解释我们想象中计算机可以做的海量认知能力。所以，我们必须使用机器来学习模式。一旦机器能够学习模式，它就有希望做更多的事情。例如，如果你给它三只猫，希望的不仅仅是机器识别出这三只猫。希望是机器能够识别出第四只、第五只、第六只猫以及所有其他的猫。这是一种对人类和许多动物都很重要的学习能力。我们作为一个领域意识到我们需要机器学习。所以，这是直到 21 世纪初。我进入人工智能领域是在 2000 年。那时我在加州理工学院开始了我的博士研究。所以我是第一代机器学习研究员之一，我们已经在研究机器学习的概念，特别是神经网络。我记得我在加州理工学院的第一门课程之一叫做神经网络，但它非常痛苦。那正处于所谓的“人工智能寒冬”之中，这意味着公众没有太多关注，资金也不多，但也有很多想法在涌动。我认为有两件事促使我的职业生涯如此接近现代人工智能的诞生：我选择通过视觉智能的视角来审视人工智能，因为人类是深度视觉动物。我们可以稍后多谈谈，但我们的许多智能都建立在视觉、感知、空间理解之上，而不仅仅是语言本身。我认为它们是互补的。所以我选择审视视觉智能，在我的博士研究和早期教授生涯中，我和我的学生们都致力于一个北极星问题，那就是解决物体识别问题，因为它是感知世界的一个基石。我们环顾世界，在物体层面进行解释、推理和互动。我们不是在分子层面与世界互动。我们不是在……有时我们会，但我们很少，例如，如果你想拿起一个茶壶，你不会说“好吧，这个茶壶由 100 块瓷器组成，让我来处理这 100 块”，你把它看作一个物体并与之互动。所以物体非常重要。因此，我是最早识别出这是北极星问题的研究人员之一。但我认为发生的是，作为人工智能的学生，然后是人工智能的研究员，我一直在研究各种数学模型，包括神经网络、贝叶斯网络，以及许多许多模型，但有一个单一的痛点是，这些模型没有数据可供训练。作为一个领域，我们非常关注这些模型，但我想到了，人类的学习以及进化实际上是一个大数据学习过程。人类通过大量的经验学习，你知道，不断地学习，而进化，如果你看看时间，动物通过体验世界来进化。所以我认为我的学生和我推测，将人工智能带入生活的一个非常关键但被忽视的要素是大数据。然后我们在 2006 年、2007 年开始了 ImageNet 项目，我们非常雄心勃勃，我们想获取互联网上关于物体的所有图像数据。现在，当然，互联网比今天小得多，所以我觉得这个雄心至少不算太疯狂。现在，让一两个研究生和一个教授来做这件事是完全不切实际的。但我们确实这么做了。我们仔细整理了互联网上的 1500 万张图片。创建了一个包含 22,000 个概念的分类法，借鉴了其他研究人员的工作，比如语言学家在 WordNet 上的工作，这是一种特定的词典化单词的方式。我们将它们结合成 ImageNet，并将其开源给研究界。我们每年举办 ImageNet 挑战赛，鼓励每个人参与。我们继续做自己的研究。但 2012 年是许多人认为是深度学习的开始或现代人工智能诞生的时刻，因为由杰夫·辛顿教授领导的多伦多研究人员团队参加了 ImageNet 挑战赛，使用了 ImageNet 大数据和英伟达的两块 GPU，成功创建了第一个神经网络算法，它并没有从根本上解决问题，但朝着解决物体识别问题取得了巨大进展。而这种技术三要素的结合——大数据、神经网络和 GPU——可以说是现代人工智能的黄金配方。然后快进到人工智能的公众时刻，也就是 ChatGPT 的时刻。如果你看看将 ChatGPT 带到世界的技术要素，它仍然使用了这三个要素。现在是互联网规模的数据，主要是文本，比 2012 年更复杂的神经网络架构，但仍然是神经网络，以及更多的 GPU，但仍然是 GPU。所以这三个要素仍然是现代人工智能的核心。
太棒了。我以前从未听过这个完整的故事。我喜欢它用了两块 GPU，我喜欢，现在我不知道有多少块，对吧？比那强大几个数量级，而且那两块 GPU 是他们买的吗？它们是游戏 GPU 吗？人们用来玩游戏的 GPU？
正如您所说，这在很大程度上仍然是模型变得更智能的方式。世界上一些增长最快的公司，我几乎都在播客上采访过它们，比如 Merkore 和 Surge 以及 Scale，它们就是这样做的，它们继续为实验室提供越来越多的标记数据，它们最感兴趣的东西。
是的，我记得 Scale 的 Alex Wong，很早的时候。他可能还保留着他开始 Scale 时的电子邮件。他非常友善，他一直给我发邮件，说 ImageNet 如何启发了 Scale。我很高兴看到这一点。
您刚才分享的另一个我最喜欢的收获是，这真是高能动性和做事的一个例子。这在 Twitter 上有点像一个梗。你就是能做事。你就是觉得“好吧，这可能是推动人工智能发展的必要条件”，当时它被称为机器学习，对吧？那是大多数人使用的术语吗？
我认为是互换使用的。确实如此。我记得那些公司，那些科技公司，我不会点名，但我记得在早期的一次谈话中，我想是在 2015 年中到 2016 年中，一些科技公司避免使用“人工智能”这个词，因为它们不确定人工智能是否是一个贬义词。我记得我当时实际上是在鼓励大家使用“人工智能”这个词，因为对我来说，这是人类在科学技术探索中最大胆的问题之一，我为此感到非常自豪。但是的，一开始有些人不确定。
人工智能是什么时候被开发的，大概是什么年份？
2016 年，我想是。
不到十年前。
那是变化的时候。一些人开始称之为人工智能，但我想如果你看看硅谷的科技公司，如果你追溯它们的营销术语，我认为大约在 2017 年，公司开始称自己为人工智能公司。
这太不可思议了，世界变化得如此之快。现在你不能不称自己为一家人工智能公司。
我知道。
九年左右之后。
是的。
哦，天哪。好的。在早期历史中，还有什么您认为人们不知道但您认为很重要的事情，在我们聊聊未来以及您正在做的工作之前？
我认为就像所有历史一样，你知道，我敏锐地意识到我因成为历史的一部分而受到认可，但有如此多的英雄和如此多的研究人员。我们谈论的是几代研究人员。你知道，在我自己的领域，有很多人激励了我，我在我的书中也谈到了。但我确实觉得我们的文化，尤其是硅谷，倾向于将成就归功于一个人。虽然这有价值，但它只是需要被记住。人工智能目前已经是一个有 70 年历史的领域，我们已经经历了许多代。没有人能靠自己走到这一步。
好的。那么我问您这个问题。感觉我们总是在 AGI 的边缘。这个人们随意抛出的模糊术语。AGI 即将到来。它会接管一切吗？您对我们离 AGI 有多远有什么看法？您认为我们会在目前的轨迹上达到那里吗？您认为我们需要更多的突破吗？您认为目前的方法能让我们达到那里吗？
是的，这是一个非常有趣的术语，Lenny。我不知道是否有人定义过 AGI。你知道，有很多不同的定义，包括，你知道，某种形式的超级机器，一直到机器能否成为社会中经济上可行的代理人。换句话说，赚取工资来生活。这就是 AGI 的定义吗？作为一个科学家，我非常认真地对待科学，我进入这个领域是因为我受到“机器能否像人类一样思考和做事”这个大胆问题的启发。对我来说，这始终是人工智能的北极星。从这个角度来看，我不知道人工智能和 AGI 之间有什么区别。我认为我们在实现目标方面做得非常好，包括对话式人工智能，但我认为我们还没有完全征服人工智能的所有目标。而且我认为我们的奠基人，艾伦·图灵，我想知道如果艾伦·图灵今天还在，你问他如何区分人工智能和 AGI，他可能会耸耸肩说：“我早在 40 年代就问过同样的问题了。”所以，我不想陷入定义人工智能与 AGI 的泥潭。我认为 AGI 更像是一个营销术语，而不是一个科学术语。作为一个科学家和技术人员，人工智能是我的北极星，是我领域的北极星，我很高兴人们随意称呼它。
那么，让我换个方式问您，您描述了从 ImageNet 和 AlexNet 到今天的一些组成部分。GPU，基本上是数据，标记数据，就像算法模型一样。Transformer 似乎也是这个轨迹上的一个重要步骤。您觉得这些是让我们达到我不知道的“十倍更聪明”的模型，能够改变整个世界的组成部分吗？还是您认为我们需要更多的突破？我知道我们将要谈论世界模型，我认为这是其中的一个组成部分，但您认为还有什么会“停滞不前”或者“只需要更多数据、更多计算、更多 GPU”吗？
哦，不，我绝对认为我们需要更多的创新。我认为扩展更多数据、更多 GPU 和更大的当前模型架构，还有很多工作要做。但我绝对认为我们需要更多的创新。人类历史上没有一门深刻的科学学科曾说过“我们完成了。我们停止创新了”。而人工智能是人类文明中最年轻的科学技术学科之一，如果不是最年轻的话。我们才刚刚开始触及表面。例如，就像我说的，今天我们将过渡到世界模型。你拿一个模型，让它通过一段办公室房间的视频，然后让模型数一下椅子有多少把。这是蹒跚学步的孩子就能做到的，或者也许是小学生就能做到的，而人工智能却做不到，对吧？所以，今天的人工智能还有很多做不到的事情，更不用说思考艾萨克·牛顿是如何看待天体运动并推导出控制所有天体运动的方程或一组方程的，那种创造力、外推能力、抽象能力，我们今天无法让人工智能做到这一点。然后，让我们看看情商。如果你看到一个学生走进老师的办公室，谈论动力、热情、学什么、什么问题真正困扰着你。今天的对话机器人虽然很强大，但你无法从今天的人工智能那里获得那种水平的情感认知智能。所以，我们还有很多可以做得更好。而且我不认为我们已经停止创新了。
Demis 最近在 DeepMind Google 有一个非常有趣的采访，有人问他：“你认为我们离 AGI 还有多远？它出现时会是什么样子？”他有一个非常有趣的方法来处理这个问题，那就是如果我们给最先进的模型提供直到 20 世纪末的所有信息，看看它是否能得出爱因斯坦的所有突破。到目前为止，我们还远远没有达到那个水平，但它们可以……
不，我们还没有。事实上，情况更糟。让我们给人工智能所有的数据，包括牛顿没有的现代天体仪器数据，然后让它创建 17 世纪的关于物体运动定律的方程组。今天的人工智能做不到。
好吧，我听到的意思是，我们还有很长的路要走。
是的。
好的，那么我们来谈谈世界模型。对我来说，这是您走在人们前面又一个非常惊人的例子。您在“我们需要大量干净的数据供人工智能和神经网络学习”方面走在了前面。您一直在谈论世界模型这个想法很久了。您创办了一家公司来构建……基本上有语言模型。这是不同的东西。这是一个世界模型。我们将讨论它是什么。现在，当我准备这次谈话时，埃隆（马斯克）在谈论世界模型，詹森（黄仁勋）也在谈论世界模型。我知道谷歌也在研究这些东西。您已经研究了很长时间。而且您刚刚发布了一个我们将在播客播出前讨论的东西。谈谈什么是世界模型？为什么它如此重要？我很高兴看到越来越多的人谈论世界模型，比如埃隆、比如詹森。我一生都在思考如何推动人工智能向前发展，对吧？过去几年出现的语言模型，以及 OpenAI 和所有这些，即使对我这样的研究人员来说，也极具启发性。我记得 GPT-2 出来的时候，我想是在 2020 年底。我当时是斯坦福以人为本人工智能研究所的全职联合主任，我仍然是。我记得当时公众还没有意识到大型语言模型的威力，但作为研究人员，我们看到了。我们看到了未来。我和我的自然语言处理同事，比如 Percy Leang 和 Chris Batting，进行了长时间的谈话，我们谈论这项技术将变得多么关键。斯坦福人工智能研究所，以人为本人工智能研究所，HI 是第一个建立完整研究中心——基础模型。Percy Le Young 和许多研究人员领导了第一篇学术论文——基础模型。所以，这对我来说非常鼓舞人心。当然，我来自视觉智能领域，我当时就在想，除了语言之外，我们还有很多可以推动的。因为人类……人类利用我们的空间智能和世界理解能力做了很多事情，而且这些事情超出了语言的范畴。想想一个非常混乱的紧急响应现场，无论是火灾、交通事故还是自然灾害。如果你身临其境，想想人们如何组织起来去营救人员，阻止进一步的灾难，扑灭火灾，很多都是运动，是对物体、世界、人类情境意识的自发理解。语言是其中的一部分。但很多情况下，语言无法让你扑灭火灾。那么，那是什么呢？我一直在思考。与此同时，我做了很多机器人研究，然后我意识到，连接除了语言之外的额外智能，连接具身人工智能（即机器人），连接视觉智能的关键是这种关于理解世界空间智能。那时，我想，我在 2024 年做了一个 TED 演讲，关于空间智能和世界模型。我从 2022 年开始形成这个想法，基于我的机器人和计算机视觉研究。然后有一件事对我来说非常清楚，那就是我真的想与最聪明的技术人员合作，并尽快将这项技术变为现实。于是我们创立了一家名为 World Labs 的公司。您可以看到“世界”这个词在我们的公司名称中，因为我们非常相信世界建模和空间智能。
人们习惯了聊天机器人，那是大型语言模型。所以，简单理解世界模型的方法是，你基本上描述一个场景，它就会生成一个可以无限探索的世界。我们将链接到您发布的东西，我们将讨论它，但这是简单的理解方式吗？
那是其中的一部分，Lenny。我认为简单理解世界模型的方法是，这个模型可以让任何人通过提示，无论是图像还是句子，在他们脑海中创造任何世界，并且能够在这个世界中互动，无论是浏览和行走，还是拿起物体，或者改变事物，以及在这个世界中进行推理。例如，如果消费这个世界模型输出的代理是一个机器人，它应该能够规划它的路径，并帮助整理厨房，例如。所以，世界模型是一个基础，您可以用来推理、互动和创造世界。
太好了。是的。所以，机器人似乎是人工智能研究人员的下一个重大焦点，以及对世界的影响。您在这里说的是，这是让机器人真正能在现实世界中工作的关键缺失环节。理解世界是如何运作的。
是的。嗯，首先，我认为还有比机器人更令人兴奋的。所以，但我同意您刚才所说的一切。我认为世界建模和空间智能是具身人工智能的关键缺失环节。我还认为，不要低估人类是具身代理，人类可以通过人工智能的智能来增强，就像今天人类是语言动物一样，但我们在人工智能的帮助下得到了极大的增强，你知道，做语言任务，包括软件工程。我认为我们不应该低估，或者也许我们倾向于不谈论人类作为具身代理如何能从世界模型和空间智能模型中受益，就像机器人一样。所以，这里的大突破是机器人，这是一个巨大的交易。如果这成功了，想象一下我们每个人都有机器人为我们做很多事情。它们进入……它们帮助我们应对灾难，诸如此类的事情。游戏显然是一个非常酷的例子。就像你可以凭空发明无限可玩的游戏。然后是创造力，感觉就像是玩得开心，富有创造力，想出疯狂的新世界和环境。
还有设计。人类设计从机器到建筑到房屋，还有科学发现，对吧？有很多……我喜欢用 DNA 结构发现的例子。如果你看看 DNA 发现历史中最重要的部分之一是 Rosalyn Franklin 拍摄的 X 射线衍射照片，这是一张二维照片，看起来像一个带有衍射的十字。你可以谷歌搜索这些照片。但通过这张二维平面照片，人类，特别是两位重要人物，詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克，除了他们的其他信息外，能够进行三维空间推理，并推导出 DNA 的高度三维双螺旋结构。而那个结构不可能是二维的。你不能用二维思考并推导出那个结构。你必须用人类的空间智能进行三维空间思考。所以我认为即使在科学发现中，空间智能或人工智能辅助的空间智能也是至关重要的。
这真是个例子，我想是 Chris Dixon 说过下一件大事一开始会感觉像个玩具。当 ChatGPT 出来的时候，就像我记得 Salman 刚刚发推说“这是我们正在玩的一个很酷的东西。看看吧。”现在它是历史上增长最快的产品，改变了世界。
是的。
而且往往是那些看起来“这很酷”的东西，玩起来很有趣，最终却改变了世界最多。
是的。
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我联系了 Ben Horowitz，他非常喜欢您所做的工作。是您的忠实粉丝。他们是投资者，我相信。
是的，我们认识很多年了，但是的，现在他们是 Warlaps 的投资者。
太棒了。好的。所以我问他我应该问您什么，他建议我问您为什么“苦涩的教训”本身不太可能适用于机器人。所以，首先，请解释一下人工智能历史上的“苦涩的教训”是什么，然后解释一下为什么这不会让我们在机器人方面达到我们想要的目标。
嗯，首先，有很多苦涩的教训，但大家提到的苦涩教训是 Richard Sutton 写的一篇论文，他最近获得了图灵奖，他做了很多强化学习。Richard 说，如果你看看人工智能的历史，尤其是算法发展，结果是，简单模型加上大量数据最终总是会赢，而不是……你知道，更复杂的模型加上更少的数据。我的意思是，这篇论文是在 ImageNet 之后很多年才出现的，对我来说，那不是苦涩的，而是甜蜜的教训，这就是为什么我构建了 ImageNet，因为我相信大数据起到了这种作用。那么，为什么苦涩的教训单独适用于机器人呢？嗯，首先，我认为我们需要承认我们今天所处的机器人领域还处于非常早期的实验阶段。它的研究远不如语言模型成熟。所以很多人仍在试验不同的算法，其中一些算法是由大数据驱动的。所以我确实认为大数据将继续在机器人领域发挥作用。但机器人很难，有几件事。一是获取数据更难，获取数据要难得多。你可以说，嗯，有网络数据，这是最新的机器人研究使用网络视频的地方，我认为网络视频确实起到了作用。但如果你想想是什么让语言模型起作用。作为一个做计算机视觉、空间智能和机器人学的人，我非常嫉妒我的语言学同事，因为他们有一个完美的设置，他们的训练数据是单词，最终是标记，然后他们产生一个输出单词的模型。所以，你有一个完美的匹配，我们称之为目标函数，以及你的训练数据是什么样的。但机器人不同。即使是空间智能也不同。你希望从机器人那里得到行动。但你的训练数据缺乏在三维世界中的行动。而这正是机器人必须做的，对吧？在三维世界中的行动。所以，你必须……找到不同的方法来……他们称之为……将一个方块装进一个圆孔，我们拥有大量的网络视频。所以，然后我们必须开始谈论……添加补充数据，例如远程操作数据或合成数据，以便机器人能够根据苦涩的教训的假设进行训练，即大量数据。我认为仍然有希望，因为即使我们现在正在做的世界建模也将极大地解锁机器人所需的许多信息。但我认为我们必须小心，因为我们正处于这个领域的早期阶段，苦涩的教训仍有待检验，因为我们还没有完全弄清楚数据。关于机器人苦涩教训的另一部分，我认为我们应该非常现实的是，再次与语言模型或甚至空间模型相比，机器人是物理系统。所以，机器人比大型语言模型更接近于自动驾驶汽车。这一点非常重要。这意味着为了让机器人工作，我们不仅需要大脑，还需要物理身体，还需要应用场景。如果你看看自动驾驶汽车的历史，我的同事 Sebastian Thrum……他带领斯坦福的汽车赢得了 2006 年或 2005 年的第一次 DARPA 挑战赛。从 2005 年那个原型自动驾驶汽车能够在内华达沙漠中行驶 130 英里，到现在 Waymo 在旧金山街头行驶，这已经过去了 20 年，而我们还没有完成。还有很多工作要做。所以，这是一段 20 年的旅程。而且自动驾驶汽车是更简单的机器人。它们只是在二维表面上运行的金属盒子。目标是不要触摸任何东西。机器人是运行在三维世界中的三维物体，目标是触摸东西。所以，这段旅程将是……你知道，有很多方面和元素。当然，有人可能会说，自动驾驶汽车的早期算法是在深度学习时代之前的。所以，深度学习正在加速大脑的进步，我认为这是真的。这就是为什么我在机器人领域，这就是为什么我在空间智能领域，我对此感到兴奋。但与此同时，汽车行业非常成熟，产品化也涉及成熟的用例、供应链、硬件。所以，我认为这是一个非常有趣的时间来解决这些问题。但本说得对，我们可能仍然会受到一些苦涩教训的影响。
做这项工作时，您是否会因为大脑的工作方式以及它能为我们做所有这些事情而感到敬畏？仅仅是让机器能够四处走动而不撞到东西或摔倒的复杂性。这是否让您对我们已经拥有的东西更加赞叹？
完全同意。我们大约以 20 瓦的功率运行。比我现在的房间里的任何一个灯泡都要暗。但我们却能做这么多事情。所以，我认为，事实上，我越是从事人工智能工作，我越是尊重人类。
让我们来谈谈您刚刚发布的产品。它叫 Marble。一个非常可爱的名字。谈谈它是什么，为什么它很重要。我一直在玩它。它令人难以置信。我们将链接到它，供大家查看。Marble 是什么？
是的，我非常兴奋。首先，Marble 是 World Labs 推出的首批产品之一。World Labs 是一家基础前沿模型公司。我们由四位联合创始人创立，他们拥有深厚的技术历史。我的联合创始人 Justin Johnson、Kristoff Lassner 和 Ben Mildenhal。我们都来自人工智能、计算机图形学、计算机视觉的研究领域。我们相信空间智能和世界建模与语言模型同等重要，甚至更重要，并且与语言模型互补。所以，我们想抓住这个机会，创建一个深度技术研究实验室，能够连接前沿模型与产品。所以，Marble 是一个建立在我们前沿模型之上的应用程序。我们花了一年多的时间来构建世界上第一个生成模型，它可以输出真正意义上的三维世界。这是一个非常非常困难的问题。而且，这是一个非常艰难的过程。我们有一个由令人难以置信的技术人员组成的令人难以置信的创始团队，来自……你知道，令人难以置信的团队。然后，大约在一两个月前，我们第一次看到，我们可以通过一个句子、一张图片和多张图片来创建我们可以导航的世界。如果你把它放在 Google 上，我们有一个选项让你这样做，你甚至可以四处走动，对吧？所以，尽管我们已经构建了很长时间，但它仍然令人惊叹，我们希望把它交给需要它的人。然后，我们知道有如此多的创作者、设计师、正在考虑机器人模拟的人、正在考虑可导航、可交互、沉浸式世界不同用例的人、游戏开发者会发现它很有用。所以，我们开发了 Marble 作为第一步。它仍然非常早期，但它是世界上第一个这样做的模型，也是第一个允许人们通过提示来创建世界的，我们称之为“提示到世界”。
我一直在玩它。这太疯狂了。就像你可以有一个小小的世界，你可以在其中无限地漫步在中土世界，基本上，而且那里还没有人，但它太疯狂了。你可以去任何地方。有像反乌托邦世界。我只是在看所有的例子。
是的。我最喜欢的部分实际上是，我不知道，我不知道这是一个功能还是一个 bug，在它实际渲染所有纹理之前，你可以看到世界的点。我只是喜欢，你瞥见了模型正在创建的内容。
听到这个真是太好了，因为作为研究人员，我……
我正在学习，因为那个引领你进入世界的点点滴滴是一个有意的可视化特征。它不是模型的一部分。模型实际上只是生成世界。我们试图找到一种引导人们进入世界的方式，许多工程师研究了不同的版本，但我们最终选择了那个点。很多人，你不是唯一一个，告诉我们那种体验多么令人愉悦，听到这个有意的可视化特征，它不仅仅是那个庞大硬核的模型，实际上让我们的用户感到高兴，这让我们非常满意。>> 哇。所以，你加入这个是为了让它更像，让人类更容易理解正在发生的事情，获得更多愉悦感。哇，这太搞笑了。这让我想起 LM 以及他们谈论他们正在思考和做的事情的方式，虽然不是同一件事。>> 是的，就是这样。就是这样。>> 这也让我想起《黑客帝国》。就像，这完全是《黑客帝国》的体验。我不知道那是否是你们的灵感来源。>> 嗯，就像我说的，很多工程师都为此付出了努力。这可能是他们的灵感来源。它在他们的，它在他们的，它在他们的潜意识里。>> 是的。>> 好的。所以，对于那些可能想玩玩这个，也许使用它的人来说。今天有哪些应用是人们可以开始使用的？你们这次发布的目的是什么？>> 是的。所以，我们确实相信世界建模是非常横向的，但我们已经看到了一些非常令人兴奋的应用案例。电影的虚拟制作，因为他们需要的是 3D 世界，他们可以将其与摄像机对齐，这样当演员在上面表演时，他们就可以，你知道，他们可以定位摄像机并很好地拍摄片段。我们已经看到了令人难以置信的使用，事实上，我不知道你是否看过我们的发布视频，展示了 Marble，它是由一家虚拟制作公司制作的。我们与索尼合作，他们使用了 Marble 来拍摄那些视频。所以，我们与那些技术艺术家和导演合作，他们说这将我们的制作时间缩短了 40 倍。事实上，它缩短了。>> 是的。事实上，我不得不这样做，因为我们只有一个月的时间来完成这个项目，而且他们有很多事情要拍摄。所以，使用 Marble 确实极大地加速了虚拟制作在 VFX 和电影中的生产。这是一个用例。我们已经看到我们的用户正在使用我们的 Marble 场景，并导出网格，然后将其用于游戏，你知道，无论是 VR 游戏还是他们开发的有趣游戏。我们展示了一个机器人模拟的例子，因为当我，我是说我仍然是一名研究员，从事机器人训练。最大的痛点之一是为机器人训练创建合成数据。这些合成数据需要非常多样化。它们需要来自不同的环境，具有不同的可操作对象。一种方法是让计算机进行模拟。否则，人类必须，你知道，为机器人构建每一个资产。这只会花费更长的时间。所以，我们已经有研究人员联系我们，并希望使用 Marble 来创建这些合成环境。我们还收到了意想不到的用户联系，关于他们想如何使用 Marble。例如，一个心理学团队联系我们，希望使用 Marble 进行心理学研究。事实证明，他们研究的一些精神病患者需要了解他们的大脑如何对具有不同特征的不同沉浸式场景做出反应。例如，混乱的场景或干净的场景，或者任何你能想到的。研究人员很难获得这种沉浸式场景。而且，要创建它们需要花费太长时间和太多预算。而 Marble 几乎可以瞬间为他们提供如此多的实验环境。所以，我们看到，在这一点上，我们看到了多种用例，但 VFX、游戏开发者、模拟开发者以及设计师都非常兴奋。>> 这在人工智能领域非常普遍。我曾邀请过其他人工智能领域的领导者来我的播客，他们总是说尽早推出事物，尽快推出，以发现主要的用例。ChatGPT 的负责人告诉我，当他们第一次推出 ChatGPT 时，他只是在 TikTok 上浏览，看看人们是如何使用它的，以及他们谈论的所有事情，这让他确信应该在哪里投入精力，并帮助他们看到人们实际上想如何使用它。我喜欢最后一个用例，比如用于治疗。我只是想象一下，比如恐高症，人们看到恐高症或蛇或蜘蛛。>> 这太棒了。我一个朋友昨晚真的打电话给我，谈论他恐高的问题，并问我是否应该使用 Marble。这太棒了。你直接就想到了。>> 是的，因为我正在想象所有的，比如暴露疗法之类的东西，这可能对它非常有益。这太酷了。好的，那么我应该早点问你这个问题的，但我认为会有一个问题，就是它与 V3 和其他视频生成模型有什么不同？对我来说很清楚，但也许解释一下它与人们见过的所有视频人工智能工具的区别会有所帮助。>> Worldlab 的理论是，空间智能从根本上非常重要，而空间智能不仅仅是，不仅仅是关于视频。事实上，世界不是被动地观看视频的流逝，对吧？我喜欢柏拉图的洞穴寓言来描述视觉。他说，想象一个囚犯被绑在椅子上，不是很人道，但他在洞穴里，看着他面前的全息戏剧。但实际的现场戏剧，演员正在表演，却在他身后。它只是被照亮了，所以动作的投影在一个洞穴的墙壁上，然后这个囚犯的任务是弄清楚发生了什么。这是一个相当极端的例子，但它确实展示了视觉的本质。那就是要从二维中理解三维或四维世界。所以，对我来说，空间智能比拥有创造那个二维世界更深层。对我来说，空间智能是创造、推理、互动、理解深度空间世界的能力，无论是二维、三维还是四维，包括动态等等。所以，World Lab 专注于这一点。当然，能够生成视频本身，可能是其中的一部分。事实上，就在几周前，我们发布了世界上第一个在单个 H100 GPU 上可实时演示的实时视频生成。所以，我们的技术部分包含了这个。但我认为 Marble 非常不同，因为我们真的希望创作者、设计师、开发者手中有一个模型，能够为他们提供具有 3D 结构的“世界”，以便他们可以将其用于他们的工作。这就是 Marble 与众不同的原因。>> 我认为它是一个充满机遇的平台，可以做很多事情。就像你描述的那样，视频只是，这里有一个非常有趣和酷的视频，你可以，你可以在那里，然后就结束了，然后你就继续前进。>> 顺便说一句，在 Marble 中，我们可以允许人们导出视频格式。所以，你实际上可以，就像你说的，你进入一个世界。所以，假设这是一个霍比特人的洞穴，你实际上，特别是作为一个创作者，你有一个非常具体的方式来，来移动摄像机，按照导演的思维轨迹，对吧？然后你可以将它从 Marble 导出为视频。>> 创建这样的东西需要什么？团队有多大？你们有多少 GPU 在工作？有什么可以分享的吗？我不知道有多少是私人信息，但创建你在这里发布的这样的东西需要什么？>> 需要大量的脑力。所以，我们只谈论每人 20 瓦的脑力。所以，从这个角度来看，这是一个很小的数字，但实际上是令人难以置信的，你知道，这是半个亿年的进化才给了我们这些力量。我们现在有一个大约 30 人的团队，我们主要是研究人员和研究工程师，但我们也有设计师和产品人员。我们确实坚信我们想创建一个以空间智能的深度技术为基础的公司，但我们实际上在构建严肃的产品。所以，我们有研发和产品化的整合，当然，我们使用大量的 GPU。这是技术上的。>> 我很高兴听到。>> 祝贺发布。我知道这是一个巨大的里程碑。我知道这付出了巨大的努力。所以，我想祝贺你和你的团队。>> 让我谈谈你的创始人历程。所以，你是这家公司的创始人。你是什么时候开始的？几年前？两三年？>> 哦，一年前。一年前。>> 一年。好的。>> 18 个月。是的。>> 好的。有什么是你希望在开始之前就知道的，希望你能告诉 18 个月前的 Fay 的？>> 嗯，我一直希望我知道技术的未来。我认为实际上这是我们创始的优势之一，我们通常比大多数人更早看到未来。但即便如此， man，这太令人兴奋了，太令人惊叹了，未知和即将到来的。但我知道你问我这个问题的原因不是关于技术的未来。你可能更，你知道，看，我 20 岁时并没有创办如此规模的公司。所以，你知道，我 19 岁时开了一家干洗店，但那规模小一点。我们得谈谈那个。>> 然后我，你知道，嗯，创立了 Google Cloud AI，然后我在斯坦福创立了一个研究所，但那些是不同的事情。我确实觉得我比，嗯，比那些 20 岁的创始人更准备好迎接这场艰苦的旅程。但我仍然感到惊讶，而且，而且，它有时让我感到偏执，人工智能领域的竞争有多么激烈，从模型本身到技术，再到人才。你知道，当我创立公司时，我们没有这些关于某些人才成本有多高的令人难以置信的故事。所以，这些事情会继续让我感到惊讶，我必须对此保持警惕。>> 所以，你说的竞争是人才的竞争，事物发展的速度。>> 是的。>> 是的。你提到了这一点，我想回到这一点，那就是如果你看看你的职业生涯，你就像在所有主要的人类聚集地，这些聚集地导致了今天发生的许多突破。显然，我们谈到了 ImageNet，也谈到了斯坦福的 SAIL，那里发生了许多工作，在 Google Cloud，也发生了许多突破。是什么让你去了那些地方？就像对于那些想在职业生涯中进步，处于未来中心的人来说，就像那里有没有一条贯穿始终的线索，是什么将你从一个地方带到另一个地方，并将你带入那些群体，可能对人们有所帮助？>> 是的，这实际上是一个很棒的问题，Lenny，因为我确实会考虑它，而且，显然，我们谈到了好奇心和热情，这让我投身于人工智能。那是一个更科学的北极星，对吧？我不在乎人工智能是否是一件事，还是不是。所以，那是其中一部分。但我是如何选择我工作过的特定地方，包括创办 World Labs 的，我认为我非常感激我自己，或者也许是我的父母的基因。我是一个在智力上非常无畏的人，我必须说，当我招聘年轻人时，我寻找的就是这个，因为我认为这是一个人想要做出改变的一个非常重要的品质，那就是当你想要做出改变时，你必须接受你正在创造一些新的东西，或者你正在深入研究一些新的东西。人们还没有这样做过。如果你有这种自我意识，你几乎必须允许自己无所畏惧，勇敢。所以，例如，当我来到斯坦福时，你知道，在学术界，我非常接近所谓的终身教职，也就是，你知道，在普林斯顿永远有工作。但我选择来到斯坦福，因为我热爱普林斯顿。那是我的母校。只是在那一刻，斯坦福有一些非常了不起的人，硅谷的生态系统也非常了不起，我愿意冒险重新开始我的终身教职时钟。成为 SAIL 的第一位女性主任。当时我相对来说是一名非常年轻的教员，我想这样做，因为我关心那个社区。我没有花太多时间考虑所有失败的案例。显然，我很幸运，资深教员支持我，但我只是想做出改变。然后去谷歌也是类似的。我想和 Jeff Dean、Jeff Hinton 以及所有这些令人难以置信的 Dennis、令人难以置信的人一起工作。嗯，所以，所以，World Labs 也是如此。我有一种热情，而且我相信拥有相同使命的人可以做令人难以置信的事情。所以，这就是它如何指导我的人生。我不会过度思考所有可能出错的事情，因为那太多了。>> 我觉得这是其中的一个重要元素，就是不关注负面因素，更多地关注人，关注使命。什么让你兴奋？你认为呢？我确实，是的，我想对所有人工智能领域的年轻人才，工程师，研究人员说一句话，因为你们中的一些人申请了 World Labs。我感到非常荣幸你们考虑了 World Labs。我确实发现今天的许多年轻人都在考虑工作的每一个方面。也许，你知道，也许他们想这样做。但有时我确实想鼓励年轻人专注于重要的事情，因为我发现自己不断地处于指导模式，当我与求职者交谈时。不一定是招聘或不招聘，而只是处于指导模式。当我看到一个令人难以置信的年轻人才，他过度关注考虑一份工作的每一个细微的维度和方面，而也许最重要的事情是你的热情在哪里？你是否认同使命？你是否相信并信任这个团队？然后，然后，只是专注于你能够产生的影响，以及你能够与之一起工作的工作和团队。>> 是的，这很难。现在人工智能领域的人们很难。他们面临着太多的事情，太多的新闻，太多的事情发生，太多的 FOMO。>> 这是真的。>> 我能感觉到压力。所以，我认为这个建议非常重要。就像什么才能让你真正感到满足，而不仅仅是哪里是增长最快的公司？谁会赢？我不知道。我想确保我问你关于你在斯坦福 HAI 的工作，人类中心人工智能研究所。>> 你在那里做什么？我知道这仍然是你做的事情。>> 是的，HAI 人类中心人工智能研究所是我和一群教授，比如 John Hendy 教授、James Landy 教授、Chris Manning 教授在 2018 年共同创立的。我当时正在完成我在谷歌的最后一个休假。这是一个对我来说非常非常重要的决定，因为我可以留在行业，但我在谷歌的经历教会了我一件事，那就是人工智能将是一项文明技术，它让我意识到这对人类有多么重要，以至于我实际上在那一年，2018 年，在《纽约时报》上发表了一篇文章，谈论需要一个指导框架来开发和应用人工智能，而这个框架必须以人类的仁慈为基础，以人类为中心。我觉得斯坦福，世界上顶尖的大学之一，位于硅谷的心脏地带，孕育了从 Nvidia 到 Google 的重要公司，应该成为思想领袖，来创造这个以人类为中心的人工智能框架，并在我们的研究、教育、政策和生态系统工作中体现出来。所以，我创立了 HAI。你知道，快进到六七年后，它已经成为世界上最大的专注于人类中心的研究、教育、生态系统推广和政策影响的人工智能研究所。它涉及斯坦福所有八个学院的数百名教职员工，从医学到教育，到可持续性，到商业，到工程，到人文，到法律。我们支持跨学科领域的研究人员，从数字经济到法律研究，到政治学，到新药的发现，到新的算法，超越 Transformer。我们还非常注重政策，因为当我们开始 HAI 时，我意识到硅谷没有与华盛顿特区或布鲁塞尔或其他地方进行沟通，鉴于这项技术的重要性，我们需要让每个人都参与进来。所以，我们创建了多个项目，从国会训练营到人工智能指数报告，再到政策简报，我们特别参与了政策制定，包括倡导一项在美国第一任特朗普政府期间通过的国家人工智能研究云法案，并参与了州一级的监管人工智能讨论。所以，我们做了很多事情，而且我仍然是领导者之一，尽管我在运营上的参与度低了很多，因为我不仅关心我们创造这项技术，还关心我们以正确的方式使用它。>> 哇。我不知道你还在做所有那些其他工作。你说话的时候，我想起了查理·芒格的一句话，拿一个简单的想法，然后非常认真地对待它。我觉得你以多种方式做到了这一点，并坚持了下来，而且你多年来在许多方面的影响力令人难以置信。我将跳过闪电战，只问你最后一个问题。还有什么你想分享的吗？还有什么你想留给听众的吗？>> 我对人工智能感到非常兴奋，Lenny。我想回答一个问题，当我周游世界时，每个人都问我，我是音乐家吗？我是中学老师吗？我是护士吗？我是会计师吗？我是农民吗？我在人工智能中有角色吗？还是人工智能只会接管我的生活或我的工作？我认为这是人工智能最重要的一个问题。我发现，在硅谷，我们倾向于不与像我们这样的人，以及不像我们这样的人进行心与心的交流，而是与我们所有人进行交流，我们倾向于只谈论无限的生产力或无限的闲暇时间，或者你知道，无限的力量，或者别的什么。但归根结底，人工智能是关于人的。当人们问我这个问题时，答案是响亮的“是”。每个人都在人工智能中有角色。这取决于你做什么和你想要什么。但没有任何技术应该剥夺人的尊严，人的尊严和自主性应该是所有技术开发、部署和治理的核心。所以，如果你是一位年轻的艺术家，你的热情是讲故事，那就拥抱人工智能作为一种工具。事实上，拥抱 Marble。我希望它能成为你的工具。因为你讲故事的方式是独特的，世界仍然需要它。但你如何讲述你的故事，你如何使用最令人难以置信的工具以最独特的方式讲述你的故事很重要，而这种声音需要被听到。如果你是一位即将退休的农民，人工智能仍然很重要，因为你是一名公民。你可以在你的社区中参与。你应该在人工智能如何使用、人工智能如何应用方面拥有发言权。你与人们合作，你可以鼓励你们所有人使用人工智能来让你们的生活更轻松。如果你是一名护士，我希望你知道，至少在我看来，我的职业生涯中，我在医疗保健研究方面做了很多工作，因为我觉得我们的医护人员应该得到人工智能技术的极大增强和帮助，无论是智能摄像头提供更多信息，还是机器人辅助，因为我们的护士工作过度，疲惫不堪，而且随着社会老龄化，我们需要更多帮助来照顾人们。所以，人工智能可以在这方面发挥作用。所以，我只想说，即使像我这样的技术专家，也真诚地认为每个人都在人工智能中有角色，这一点非常重要。>> 这是多么美好的结束方式。这与我们开始的地方紧密相连，即我们有责任，并对人工智能在我们生活中的作用承担个人责任。最后一个问题，人们在哪里可以找到 Marble？他们可以去哪里？也许想加入 World Labs，如果他们想的话。网站是什么？人们去哪里？>> 嗯，World Labs 的网站是 www.worldlabs.ai，你可以在那里找到我们的研究进展。我们有技术博客。你可以在那里找到 Marble 产品。你可以在那里登录。你可以在那里找到我们的招聘链接。我们就在旧金山。我们喜欢与世界上最优秀的人才合作。>> 太棒了。Fay，非常感谢你来到这里。>> 谢谢你，Lenny。>> 再见，各位。非常感谢您的收听。如果您觉得这很有价值，您可以在 Apple Podcasts、Spotify 或您喜欢的播客应用上订阅本节目。另外，请考虑给我们评分或留下评论，因为这确实能帮助其他听众找到播客。您可以在 lennispodcast.com 上找到所有过去的剧集或了解更多关于本节目的信息。下一集再见。