DBA观察 | AI教母李飞飞最新对话:十年后,职场只剩两种人

2026年6月19日，被誉为"AI教母"的斯坦福大学教授、世界实验室（World Labs）创始人李飞飞，与大师课（MasterClass）创始人兼CEO大卫·罗杰（David Rogier），共同做客主持人玛丽娜·莫吉尔科（Marina Mogilko）的访谈节目，进行了一场三方对谈。

（图片来源：YouTube@SiliconValleyGirl）

玛丽娜是硅谷知名科技创作者，经营着关注AI与未来职场的播客节目及同名时事通讯"Future Proof"。

她将李飞飞与罗杰请到同一场对话中——一位是奠基现代AI、如今攻坚"空间智能"的科学家创业者，一位是把MasterClass打造成估值超27亿美元教育公司的连续创业者。

三人围绕一个共同的问题展开交锋：当AI让"完成一件事"的成本急剧下降，人类还剩下什么不可替代的东西？

李飞飞给出的答案是"能动性"（Agency）——不是被工具取代，而是被工具放大。这场对话内容横跨硅谷创业生态、个人AI工作流、教育体系重构、职场两极化趋势，以及她正在攻坚的空间智能前沿课题。以下为对话完整整理。

硅谷十七年，从未见过这样的活力

罗杰：这是一个正在扩大且不断加剧的鸿沟。如果有人在用AI，他们能完成的工作量远超以往——我们以后是不是都不需要工作了？全民基本收入，躺着也能拿钱？

李飞飞：变革的时代，也可能是一个充满损失的时代。

（图片来源：YouTube@SiliconValleyGirl）

玛丽娜：那会是什么样子？人们应该做什么？

李飞飞：为许多旧习惯和长久的稳定感做好准备，但这也是一个机遇的时代——这是一个机遇……

玛丽娜：你们如今在经营公司，你们看到了什么？最大的转变是什么？

李飞飞：我的世界很大程度上围绕着AI，所以我有幸能真正体验到技术推动的最前沿。我无法用言语形容这一刻有多令人兴奋——技术人员、企业家，包括产品人员和商务人员，大家都意识到了一件事：这是一场真正翻天覆地的变化，关于如何利用AI重塑业务、重塑应用程序。

我已经在硅谷待了17年，这种感觉非常明显。这种活力，我从未见过。即使是十年前，我也没感受到这种程度的兴奋。

玛丽娜：那真是太令人惊叹了。而且我觉得每个人工作得都更卖力了。David，你同意这一点吗？你们公司正在发生什么？

罗杰：这是一个正在扩大和加剧的鸿沟。如果有人正在使用AI，他们完成工作的效率会极大提升，并能感受到一种前所未有的主观能动性。如果他们仍然对此感到紧张，或者尚未接受相关培训，你就会看到那种鸿沟在不断扩大。

（图片来源：YouTube@SiliconValleyGirl）

我觉得最有意思的地方在于，如今人们明显分成了两类人：一部分人觉得这是能拯救世界的天赐奇迹，另一部分人却把它视作会毁灭一切的灾祸。现在社会本就分歧严重，这种极端对立的看法并不妥当，或许这也并非最理想的局面。

事实上，这方面你应该比我更有发言权，如果我们尝试去发掘它的最佳应用层面，思考如何利用它真正造福于人，或许我们就能兼收并蓄，实现双赢？

我现在用的应用，全是自己做的

罗杰：你之前问到了关于工具的问题，我当时正在思考这个问题。如果是在几个月前问我，可能会列举出Claude、ChatGPT以及所有那些大型工具。

但我现在发现，我所使用的大多数应用程序都是我自己构建的，而且是用Claude Code或Codex构建的。现在我的"CEO技术栈"里全是我自己构建的应用程序，这对我来说简直不可思议。

玛丽娜：这叫Davidify，我读到过一些内容，说你自己构建了定制化的工具。

Marina Mogilko（图片来源：YouTube@SiliconValleyGirl）

罗杰：我搭建了专属的 David Phi 模型，交给团队使用，相当于给他们一套参考素材 —— 我过往的邮件、各类发言记录全都包含在内，方便大家模仿我的行文语气创作内容。就连我日常用的效率工具、待办清单软件，也都是我自己亲手开发的。

我给自己定了一条规矩：清单里的任务滞留超过一天半，就必须清理掉。这条规则倒逼我快速取舍：要么立刻动手做完，要么判定这件事无关紧要直接删掉，或是分配给团队其他成员跟进。结合我们之前聊到的主观能动性，你完全能顺着自己的思考逻辑，搭建适配自己的流程与工具。

因此关键就落到两点：支撑你落地这些事的内在驱动力，以及配套需要掌握的相关能力。如今开发一款应用的周期大幅压缩，从前要耗时数月，现在差不多一个周末就能完成。

玛丽娜：没错，确实如此，这是一个非常好的观点。如果有员工来找你说，他们真的想开始使用AI，你会告诉他们应该从哪里入手？我听说有些企业家会要求员工用vibe code的方式来制作仪表板，你有什么推荐的起步做法吗？

罗杰：我不太习惯用Vibe Code做数据看板，原因是别人用它搭建出来的看板大多只做了前端页面，根本没有对接真实后端数据源。这类看板刚搭好一小时看着一切正常，但绝大多数时候，因为缺少完整的数据链路支撑，很快就会失效。

员工想学习AI的时候，只要他们提出这类疑问，我就能看出来他们自己实操时心里有顾虑，存在卡点。遇到这种情况，我会单独和他们沟通，或是两三人为一组，拿调研分析这类基础任务做示范，带着他们一步步完整走一遍流程。

说实话有时候我会觉得这么做有点耗费精力，毕竟网上的YouTube教程资源很完善，自学效果说不定比我亲自带教更。

但实际接触下来我发现，带着他们同步实操的过程里，能唤醒他们主动钻研的劲头，之后他们自己就愿意深挖学习。我不清楚是有人实时指引带来的安全感，还是因为我是CEO，他们会更认真投入；但每次手把手带完一轮后，他们都能独立上手，产出更多成果。

AI讨论里消失的“中间地带”

李飞飞：谢谢你David，很感谢你直白地把现实里错综复杂的现状讲清楚，这和我实际观察到的状况完全吻合。坦白讲我内心挺忧虑的，当下大众围绕AI展开的讨论已经变得极端对立。我们本该同时看到它的机遇与隐患，兼顾正反两面看待问题，但现在的舆论环境显然做不到这一点。

要么认为它是彻底的乌托邦，认为它终将拯救世界，认为我们以后将不必再工作——即全民寻求保障。

罗杰：没错，我们以后甚至能领着钱享受生活。

李飞飞：还有一类论调则全盘否定 AI，声称它后患无穷，会抢走所有人类工作、彻底剥夺人的自主选择权。这两种极端看法都潜藏巨大风险。在我看来，AI 本质只是一门技术，说到底就是一件工具 —— 一件威力极强、却能被人类用来创造价值、改善生活的工具。

但我们也必须审慎把控这件工具的使用方式。我们从小会教孩子安全使用火、刀具、互联网这类工具；如今整个人类、整个社会，同样需要学会怎么驾驭 AI。可当下舆论最欠缺的，恰恰是兼顾多方细节、包容中间立场的理性讨论。

这一工具的本质就是如此。我们该如何善用它？我们该如何规避其中的陷阱？作为文明，我们又该如何利用这一文明工具向前迈进？

智能的自动化，是一种危险的简化论

玛丽娜：你目前正在构建的AI agents彼此之间并不理解。你的销售代理完成了一笔交易，并了解了客户的相关信息，随后你的支持代理接手了同一位客户，一小时后，它却从零开始——那种知识每次都会瞬间消失。

思科旗下的Outshift今年推出了白皮书《Scaling Out Superintelligence》，书中提出，当下AI发展最核心的阻碍不在于更大尺寸的模型、或是性能更强的独立智能体，而是各类智能体之间的协同能力。

他们给出的解决思路名为“认知互联网”，能让全部智能体同步共享行动目标、对话背景与推理逻辑。官网outshift.com上线了实时演示页面，涵盖五类落地场景，对应链接附在介绍内容里。

那它就是一种革命性的工具。我觉得这是第一种工具，它实现了工业革命对体力劳动的自动化，而在这里，我们某种程度上是在实现智能的自动化。

这就是为什么我认为很多人感到恐惧——他们会想，我本以为大学至少是通向职业生涯的一条路径。现在，如果智能的成本降为零，我不知道会发生什么？你怎么看？

罗杰：我从你那里学到的一点是，我们现在所谈论的AI，它是基于语言的。用你的话来说，这就像是有损的。你不可能通过文字学会开车，也不可能通过文字学会投篮。

所以我认为我们仍然处于AI的1.0版本。而且我认为这种恐惧有点被过度炒作了，因为AI并没有自己的一套价值观，这是我们的价值所在。

所以我认为这意味着我们有机会去设计和塑造它。你想分享一下你的想法吗？我觉得你和医生们一起做的关于观察他们洗手的事情非常有意义。

李飞飞：是的。首先，工业革命并没有实现劳动力自动化，它提高了劳动效率，扩大了劳动规模，确实引起了劳动力市场的转变，但并没有实现劳动力自动化。

此外，我们不能暗示体力劳动不具备智慧——这确实是一个非常、非常错误的前提。体力劳动、认知劳动、情感劳动，人类活动与人类活动之间有着深刻的交织。

智慧在本质上仍然是一个尚未被解开的谜，我们并不了解人类智慧的深度和细微之处。因此，声称智慧的成本趋于零——任何持这种观点的人，都是不负责任的言论。

正如David所言，人类智慧极其深奥，除了我们更为熟悉的语言智能外，我们还拥有感知智能、空间智能、身体智能和情感智能。

我们尚未掌握创造力的本质，即它究竟源于何处——每个人的创造力不仅源于大脑的不同部分，更源于他们整体的生活经历。因此，我认为我们需要对这些还原论的断言保持高度谨慎。

我确实认同语言智能，即LLMs及其衍生模型，拥有令人难以置信的强大能力。它们正在助力商业智能，也在助力软件工程，正在辅助演绎推理、逻辑推理，甚至更深层次的任务。

我们目前还没有看到语言智能和软件智能的通用化应用。这一切都很重要，但其内涵错综复杂，情况很复杂。它在很大程度上可以与人类智能进行强有力的协作，但我不会使用"自动化人类智能"或"智能归零"这类词汇。我对那种论调非常担忧。

玛丽娜：正是这种论调导致人们对AI如此抵触，因为他们看到的都是大规模裁员之类的头条新闻，仿佛在说"我们不再需要你了"，正是这类言论引发了这种消极情绪。

一对一指导曾经太贵

现在便宜到了一百美元

罗杰：但在这些情况下，解决办法并不是去回避使用AI，也不是不去使用它。我认为解决办法是掌握这个工具，然后去思考如何更好地设计它，或者思考如何改进工具，就像你在医院所做的一些工作那样。

如果你拥有一份工作，工作实际上是由一系列任务组成的。我记得你举的例子是，护士必须记录所有笔记，而我从未见过有哪个护士会说："你知道吗，在我工作中我最喜欢的部分就是写病历。"那并不是他们进入这个专业领域的原因。所以我认为回避是错误的路径。

在我看来，回顾每一次技术革新就能发现，长期来看它最终都会带来就业岗位的净增量，核心区别只在于哪些人能够抓住这些新机会。而那些没能获得新工作的人，大多是跟不上技术变革的群体。

如果不愿主动适应，所要承担的后果会十分严峻。回看计算机、电子表格普及的阶段，无法顺应变化的人会丢掉工作，终身收入减少五分之一以上，失业首年的死亡概率更是直接翻倍，身体健康也会受到实实在在的负面影响。

所以正确的应对方式不是回避，而是主动去钻研、优化这些工具。

李飞飞：我十分认同 David 的看法。我们之前聊到的几个关键词值得重点提出来，你说到的 “主观能动性”，还有我们探讨过的协同、赋能，正是所有技术的核心本质，哪怕是 AI 这种近乎拥有强大神力的技术也不例外，它的发展理应以人为根本。

在我理解里，以人为本看似简单，内里却有着很深的内涵，本质其实就是赋能于人，惠及个体、社群与整个社会。

正如David所提到的，这是一个变革的时代，变革的时代也可能是一个失去的时代——失去旧有的习惯，失去我们过去几十年所熟悉的舒适感，失去那种稳定感。

但这也是一个充满机遇的时代，这是迎接下一个时代的机遇。作为个体，我们每个人都有责任去学习、去接纳、去提升技能、去保持理智，对这个机遇保持开放心态。

这触及了每个人生旅程的核心，无论你是K-12学生还是职场专业人士，我们必须共同拥抱这一切。

玛丽娜：没错，但就你提到的变革而言，它发生得如此迅速，比以往任何时候都快。你能以今天的AI为例，告诉我们它已经能完成哪些类型的任务了吗？什么是依然非常具有人性色彩的，以及未来一年会发生什么？

罗杰：我认为在教育领域，它正在产生巨大的影响。我们从过去60年的经验中得知，一个人最好的学习方式是一对一的指导。

所以必须提出一个问题：为什么我们要坐在20人甚至300人的教室里？原因仅仅是成本——为世界上的每个人都提供一位李博士是太昂贵了，尽管那会非常棒。

因此，借助AI，我们现在知道AI可以提供那种几乎与之媲美的个人化指导水平，这比在教室里学习或仅仅阅读相关书籍要好得多。

那么，曾经你每年花费一万两千美元上的小学，或者本科时每年花费八万美元的学校所提供的教育，现在你只需大约一百美元就能提供。因此必须提出一个问题：我们何时才能看到自身教育体系发生这种变革？

我认为最大的障碍并非技术本身，而是那些恐惧变革的教育机构。我们已知如果利用AI进行学习，你能够以缩减60%的时间学到同样的知识。

所以，如果一所学校声称要禁止孩子们使用AI，而另一所学校允许他们在结构化的方式下使用AI，那么使用AI的那些孩子将会远远领先于不使用AI的孩子。

当然，这并不能替代一切，你仍然需要面对面的互动和所有的社会纽带，但我认为你将开始看到孩子之间的分化，拥抱AI的群体学习速度将远超其他人。

而且我认为这是一件坏事——那些在十年内无法适应的学校终将难以为继，它们将不复存在，因为它们会远远落后于时代。

顶尖专家与高能动性的通才，将主导职场

李飞飞：同时，由于AI的推动，世界将发生剧烈变革。我也坚决认为，每一所学校、每一间教室都应该拥抱AI，每一名学生都应该拥抱AI。

但我也相信，我们负有共同的责任，将他们——特别是教师和教育管理者——纳入关于AI的探讨中，并向他们展示一条既能保持教育目标又切实可行的路径。

教育的目标并非工具，教育的目标并非闭卷或开卷考试，教育的目标并非标准化的考试分数。教育的目标是塑造人，从而使每个人都能成为社区和社会中有意义的贡献者，并过上有意义的生活。

而AI不应该剥夺任何这些基本要素，相反，AI应该有助于更好、更有效地实现这一目标。

当下大家围绕 AI 是否属于作弊展开的讨论，陷入了非黑即白、过度片面的极端对立，反而绕开了真正关键的核心问题。单纯采取闭卷考试、一刀切禁止 AI 的方式，绝非教育该走的发展道路。

我们更该聚焦怎样赋能教师、赋能学生，重新搭建课堂模式，重塑考核方式、标准化测评、高校招生机制与资源分配体系 —— 毕竟 AI 本就是一门可以降低成本、拉低使用门槛的技术。

我们需要思考，如何借助它为城市老区、乡村地区，以及全球南方的发展中国家补足教育资源。AI 与教育相关的这些深层议题至关重要，可我们如今却很少深入探讨它们。

玛丽娜：我认为，当我们思考孩子们的教育时，去构想他们未来将要面对的工作环境，会有助于推动这种讨论。在我成长的年代，职场环境意味着进入一家大公司，做着固定的工作。

你能为我描绘一下十年后的职场或公司是什么样子的吗？人们应该为之做些什么准备？

李飞飞：能动性。我认为AI将赋予人们更大的能动性。因此，我认为未来的工作将很大程度上依赖于那些知道如何使用这些工具的人，以非常高效的方式。让我给你举一个具体的例子。

在过去的20年里，硅谷最令人向往的工作之一就是产品经理。十年前，一个相当标准的产品经理的工作更多是充当用户、市场和工程师之间的纽带，他们更像是指挥家。

他们不必亲自编写代码，如果他们想要一个原型，会找设计师或软件工程师制作，拿到原型后再发给用户，倾听用户的意见并总结反馈。在企业中，这种产品管理的生命周期通常需要耗费数月时间。

如今，很多产品经理自己就开始写代码了。他们不必再等待团队成员提供原型，他们可以使用AI来辅助设计一些非常简单的内容并编写代码。

因此，这一部分缩短了生命周期。这并不意味着我们应该裁掉设计师或软件工程师，但这确实节省了时间，从而使软件工程师和设计师能够从事更复杂的工作。

所以对于公司的未来，我有许多想象，具体取决于所处的行业，无论是医疗保健、教育还是其他任何领域。

但我认为，在AI等强大工具的加持下，我们的劳动力将获得更大的赋能。因此，个人的主观能动性、创造力，以及人们能力边界的界限，都将变得更加模糊并随之降低。

对我而言，这将从根本上改变美国企业界的结构，当今的每一位学生都应该设想自己想要在这种新结构中扮演什么样的角色。

玛丽娜：大多数人把Claude当作搜索引擎来使用：输入一个问题，然后得到一个答案。大多数时候，他们对结果并不满意，于是就关闭了标签页。

我也有过好几个月的类似经历，当时我看到有人说AI正在改变他们的生活，我心想：啊？后来，我花了一个下午的时间对其进行了恰当的设置，上传了一些关于我的思维方式和工作习惯的文件，一切便彻底改变了。我将整个过程逐步记录了下来，订阅我的时事通讯Future Proof即可获取，链接在说明栏中。

你刚刚的描述，听起来很贴合职场里的内部创业者。简单来说人分两类，一类是自主创业的创业者，另一类是企业内部的创新开拓者，二者都要兼顾多重工作、承担繁杂多元的职责。

罗杰：关于这一点我的假设是会出现一种杠铃效应，这正是我们在Masterclass所观察到的，即其中一群人正在成为专家。

以前的情况是，我记得在学校时，我被告知要选择一个领域并深入钻研，那就是我建立长期职业生涯的方式。我认为这种模式正在瓦解，除非你处于顶尖行列，即你确实是行业内最顶尖的专家。

李飞飞：如果我是一名文案撰稿人，如果我只是水平一般，那么现在任何使用LLM的人都能做得相当不错。

罗杰：但如果你是世界上最顶尖的人，或者处于前百分之一的位置，我就无法在这一点上胜过你。所以我们看到，首先，涌现出了一批在特定领域非常出色的专家，我认为这延伸到了顶级、大量的工艺领域。

还有一类群体我们也能观察到，那就是主动性极强的通才，他们擅长处理各式各样的事务，同时具备出众的判断能力与主观能动性。

看这类人交流协作会很有意思，他们会和各个领域顶尖 1% 的专业人士对话，由衷感慨自己做不到对方的专业水准。依我看，这正在形成一种新的分层：一边是深耕单一赛道的专业从业者，另一边是能妥善应对多种工作的全能型人才。

李飞飞：这很有趣，我也同意你的看法。我认为无论是站在专业人士的一边，还是通用型人才的一边，你们都拥有自主权。

罗杰：正是如此。

李飞飞：另外所有人都应当能用独特、富有创意且有深度的方式运用各类工具，我已经亲眼见证过不少这样的实例。拿设计师举例，他们本身就蕴藏着充沛的人类创造力，其中一部分人使用各类AI工具的思路，完全超出我的想象，这正是他们专业功底深厚的证明。

再说“创业型”这个概念，在硅谷，这个词基本等同于“我要开一家在特拉华州注册的初创企业”，大家是这么定义创业者的，但我并不认同这种理解。

在我看来，“创业特质”本质上和“主观能动性”是同一回事。你的职业身份无关紧要，你可以是一名普通医生、专科医师，也可以是中小学教师，核心永远是拥有主动掌控事物的能动性。

面对这类认知能力高度发达的技术，我们要拿出勇气，守住属于人的主观能动性，主动掌控、运用、吃透这项技术。不必畏惧、也不要逃避，时代发展的大趋势无法逆转。

我始终觉得，不一定非要做硅谷的企业创始人，任何人都能在自己的本职领域、或是热爱的事上，发挥出这份创业般的开拓精神。

折衣服的时候，她在和AI聊深奥的话题

玛丽娜：你提到了很多工具，比如使用工具，多使用工具。你能给我举几个对你的工作产生变革性影响的工具例子吗？

李飞飞：市面上各类AI工具，不管是ChatGPT、Gemini还是Claude，我都用在了各种各样的场景里。它们功能十分丰富，既能帮我钻研晦涩难懂的专业课题，也能陪我深入交流探讨各类话题。

举个很有意思的亲身例子：家里洗衣的事务一直由我承担，每个周末都要清洗大批量衣物。以前这段时间我一般会听有声书，但只听音频偶尔会觉得枯燥。

几个月前我忽然想到，叠衣服的空档可以和AI探讨有深度的内容，体验特别好。奇妙的是，这让我更愿意动手整理衣物，我能利用这段独处的时间，借助AI学习任何自己感兴趣的内容。

当然，软件工程领域也已经发生了彻底的变革。此外，在艺术和设计领域，比如World Labs，我们正在开发模型来帮助创作者构想3D世界等等。

所以，我们也看到了创意领域正在发生的变化。这再次成为了一个极具争议的领域，因为一些公司将AI创作工具定位为替代品，我对此类定位深表抗议。

我认为人类的创造力，即便仅就视觉层面而言，也是极其广阔的；而视觉设计本身，就与我们的情感智能、我们所讲述的故事以及每位创作者所秉持的价值观深度交织在一起。

我坚信AI是辅助他们的强大工具，旨在激发并表达他们的创造力，而不是去取代它。

理解、推理、生成、交互

罗杰：完全同意。你觉得AI如果不具备空间智能，就永远无法变得真正聪明吗？

（图片来源：YouTube@SiliconValleyGirl）

李飞飞：是的，这就是我目前在World Labs所从事的工作。那么什么是空间智能？空间智能是一个涵盖了人类在诸如当前这种三维环境中所展现出的多种能力的术语。

如果我们观察运动，我们将其称为四维环境。我们可以理解正在发生的事情——我看到了人，看到了设备，看到了这个美丽的家，这就是空间智能中的理解部分。

我们能够进行推理。如果我想去冰箱拿一瓶水，我必须对空间进行推理，推理出我可以走上楼梯，我可以识别出冰箱，我还要推理我的动作，这就是推理，这是空间智能的另一个组成部分。

空间智能的第三个部分是生成，即在我的脑海中，即使我没有看到你的客厅，我实际上也能构想出那间客厅的样子。如果我是一位更优秀的艺术家，我实际上可以生成大量的视觉二维、三维或四维视觉制品和作品，所以人类可以生成大量的空间。

第四个，也是同样重要的一部分，是交互性，即我如何专注于与空间进行互动，比如折叠衣物，那是我最近周末最喜欢的活动。那具有深度的空间性，你如何折叠每一件衣物，以及你如何将它们挂在衣橱里等等，这都是高度交互性的。

所以空间智能就是这四件事：理解、推理、生成和交互。

我们正在为此努力，已经取得了巨大的进步。今天你使用比如nanobanana或者GPT image，这些工具确实可以帮助你生成大量的二维图像，它们甚至可以为你解释花园里那些未知的花卉是什么——这种理解能力已经相当先进了，它能够帮助你进行推理。现在我们实际上已经可以在AI工具中绘制图形了。

目前的生成技术中，二维领域的产品已经比较成熟，而World Labs所做的是三维领域的工作。三维对于机器人交互以及实现真正可控的创造力至关重要，这正是我们所关注的领域。

罗杰：它是独立于LLMs之外的吗？LLMs是否存在局限性，然后需要world models来介入？

李飞飞：不能一概而论，我认为二者是互补关系。拿人类投篮这个行为来说，整套动作一气呵成，人不会停下来在脑中自我思索、内心自问自答。

但即便只是这个动作，也属于一套高度复杂的智能活动，其中包含语言层面的推理：运动员会清晰感知这次投篮命中或失手对赛场局势、整场比赛的意义，这部分思考有一部分是以语言逻辑完成的。

可观察赛场、定位其他球员、瞄准篮筐，依靠的是深层次的空间感知；调整身体姿态、熟练做出投篮动作，则依托复杂的身体生理调控。

我们生活里绝大多数行为，其实都是语言智能、空间智能与身体智能融合作用的产物。所以在我看来，这几种智能相辅相成、协同发挥作用。

我坚信空间智能是其中至关重要的一环。生物历经五亿多年的演化，才形成成熟完备的空间智能，而语言智能演化成型花费的时间要短不少。这足以说明，空间智能是人类与动物身上一种极为深邃、古老且底层的核心智能。

通用人工智能还有多远：也许不用一百年

玛丽娜：那么我们距离完全理解它，即达到百分之百的程度还有多远？

李飞飞：作为一名科学家，我永远不知道什么是百分之百，因为科学本身就是在不断拓展未知的边界。如果目标是人类智能，挑战在于，我们甚至不知道人类智能的极限在哪里，我们永远无法预知。

但如果你考虑到人类的日常能力，那些平均水平的能力，比如煎蛋卷、叠衣服、打篮球，我们离那还有多远？我们还没达到那个水平。

但这需要一百年吗？我不这么认为。我的目标是在我有生之年实现这一目标。我认为很多人都在为此努力。所以这设定了一个界限，我不认为这需要一百年，也许甚至不需要五十年，但也不会只是一年。

玛丽娜：那么，你的估计是什么？李飞飞博士什么时候会停止在周日折叠衣物？还需要多少年？

李飞飞：昨天吗？就像我说过的，我不知道。Laundry Folding本身也涉及物理实体化，所以同时也涉及传感器技术和硬件技术，这会稍微复杂一些。但同样，我希望能在我们有生之年实现。

玛丽娜：我也是，作为一名母亲，我心怀期待。

罗杰：我明白你可能会因为各种各样的原因回避这个术语，但我的观点是，如果不能实现空间智能，我们就完全无法靠近所谓的 AGI，甚至连门槛都碰不到，因为它关乎感知人类、在现实世界中开展交互。

李飞飞：没错，我并不打算深究这个词的流行程度。单从学术角度来说，这个研究领域一直都被称作人工智能。其中 G 在科学层面没有特别清晰的定义，但这无关紧要，它仅仅只是一个叫法。

我赞同你的看法，David。我认为人工智能、智能本身是复杂的概念，如果缺少空间智能，智能的整体框架就会有所欠缺。

从追逐表扬到拥抱“不可能”

玛丽娜：所以，我们今天多次提到了主体性。David，作为一家教育公司的负责人，对于那些想要培养自己主体性的人，你有什么建议？你甚至该如何教导孩子们拥有主体性呢？

罗杰：这个问题问得非常到位。我深入钻研过相关内容，现阶段相关技术发展还不够完善，我们并没有完全摸清实现路径。我们只形成了一些猜想：如果把主观能动性拆解成不同构成要素，就能从中找到突破口。

举几个例子：拥有安全感、敢于主动冒险，是核心要素之一；直面失败、从失误里吸取经验，同样是主观能动性不可或缺的部分；受挫后重新振作的韧性，也十分关键；对世间万物保有好奇心，更是其中重要一环。

除此之外还有底层内在诉求，比如想要攻克难题、或是获得他人认可——虽说这算不上最优特质，但当你产生解决问题、迎接挑战的欲望时，这类内在动力会推着你去建立自身的主观能动性。

我看过的相关研究大多只是从定性角度分析催生主观能动性的各类条件，支撑观点的实证依据还不够充分。想要培养主观能动性，就要主动置身于有难度、充满新鲜感的环境之中。

这种特质的培养从孩童时期就已经开始，前提是身处一个能提供关爱、食物、充足休息与心理健康保障的环境，同时外界的正向激励也能助推这一特质形成。

但结合我自身经历来看，我们身处的社会环境，从小就被灌输要追求他人的夸赞。回想童年，我们渴望父母的夸奖；上学后，期盼老师的肯定；步入职场，又在意老板的认可。

而真正的自主意识、开拓进取的创业思维，本质上是对这种一味渴求认可的社会导向的一种反抗。当初我筹备创立Masterclass的时候，所有人都摇摆不定，没人能确定这个想法可行与否，那段过程对我而言格外煎熬，毕竟过去大半辈子我都习惯追逐他人的肯定。

后来我才醒悟并做出改变：倘若一个想法所有人都觉得很不错，那它大概率并没有真正的价值。想要拥有自主意识、具备创业者的开拓精神，就要去深耕旁人觉得难以实现的事。

如今作为创业者，每当有人断言某件事不可能做成，我反而会认定这正是值得深入钻研的方向。这是思维层面一次根本性的转变，背后牵扯诸多复杂因素。我也很希望只教会四条要点，就能立刻塑造出极强的主观能动性，但现实远比这复杂得多。

李飞飞：完全如此。

玛丽娜：我觉得你总结得非常好。你有这样一种特质，我觉得这是能动性中独立思考的一个方面。你写过那篇Substack文章，教导人们关掉一切干扰、做出自己的决策并产生自己的思想。

但作为一个从小被教导要追逐赞美的人，这真的太可怕了。因为如果你的观点与大多数朋友相左，当你表达出这种观点而他们不同意你时，该如何锻炼这种心智肌肉呢？因为我觉得这对能动性也至关重要。

李飞飞：嗯，这个问题触及了家庭价值观的核心。至于我个人如何为自己、为我的孩子和学生训练这种心智肌肉，正如David所说的一切——那就是鼓励，简单来说就是不要懒惰。

我明白我们这代人总在抱怨互联网泛滥、社交媒体过载，如今AI也接踵而至，但我的看法恰恰相反。

我挺羡慕我们这代人和下一代年轻人，因为他们所处的世界更加多元。经常使用X（原Twitter）、Instagram、TikTok这类平台的人都会发现，世间存在各式各样不同的声音，不再像从前眼界局限的时候，只能听见老师或是父母单一的观点。

所以新一代年轻人自成长起，就身处一个充斥多元声音、多样看法与无数可能性的环境。这种环境固然会带来不安感，缺乏正确引导的话也会滋生各类问题，但它同样是一次机遇。

我们可以借着这样的环境告诉年轻人：最有分量的永远是你自己的观点，这里不存在绝对权威，话语权也不再只掌握在少数人手里。

我们可以借此鼓励年轻人重新看待当下所处的时代，这是一个有无数工具能够赋予人自主选择权的时代。只要你愿意相信，在当下这个时代，你自身的表达远比任何他人的看法都重要，这一点和我们当年所处的环境截然不同。

找一个二十五岁以下的人，让他当你的向导

玛丽娜：你有什么类似这样的建议吗？比如给那些对AI好奇、刚刚入门的人提供一些解锁思路？

李飞飞：首先，如果这仅限于我的员工——我可能是在工作，如果他们不使用它的话，我知道的AI知识比我所做的还要多。但这对于像World Labs这样深耕AI技术的初创公司来说只是一个情绪化的问题。

我确实想借此机会，与那些更广泛的公众，特别是当下这一代已经步入职场的人们谈谈——你们是教师、护士、会计师，无论你们从事什么职业。正如我们之前所说，公众舆论变得极度两极分化，除了焦虑之外，人们真的不知道该如何接触AI。

我确实想鼓励那些有这种感觉的人，去寻找一个孩子，无论是你自己的孩子，还是你的侄子或侄女，他们通常都在25岁以下，几乎他们所有人都在以某种方式使用AI。

保持好奇心，让他们为你展示他们是如何使用AI的。不要将其视为一种纯粹的技术，而要对他们即将身处、你的孩子即将身处、你的孙辈即将身处、你的学生即将身处的未来世界保持好奇，试着去想象你终将踏入那个世界，他们可以成为你的向导。

不要担心自己从未学习过计算机科学，也不要纠结于不知道该打开哪个应用程序。就让你生活中那些你已经信任或关系亲近的年轻人，利用一个周末或一段时间，为你展示这个世界并没有那么可怕，只要你真正了解它，它其实可以赋予你更强大的能力。

如果你确实觉得它很麻烦，如果你确实觉得它不够完美，那么通过了解它，通过了解这些问题所在，你的声音就能被更好地听见。

玛丽娜：这段话收尾得十分出彩，非常感谢你。永葆好奇心，建立属于自己的自主意识，并为之持续付出行动。十分感谢你的坦诚分享与深耕钻研，谢谢。

这场三方对话从硅谷的创业活力出发，穿过教育体系的裂缝，最终落在了一个朴素却深刻的结论上：技术从来不是答案本身，人才是。

李飞飞用她跨越深度学习与空间智能两个时代的视角告诉我们，AI不是要让人类智慧归零，而是要把那些被低估、被忽视的智能维度——感知、空间、身体、情感——重新带回讨论的中心。

罗杰则用他作为教育创业者的实践经验提醒我们，能动性不是天生的特权，而是一种可以被刻意训练、却也需要对抗"追逐表扬"本能的能力。

玛丽娜全程穿针引线，把两位嘉宾各自的洞见连成了一条完整的叙事线索——从公司治理，到课堂，再到家庭。

三人都没有回避这个时代正在发生的"失去"——失去旧有的工作方式，失去曾经熟悉的稳定感。但他们同样坚持：这也是一个重新定义自我的机遇。

（图片来源：YouTube@SiliconValleyGirl）

正如李飞飞所说，主观能动性，是创业精神的同义词。无论你是医生、教师还是普通职场人，保持人类的主体性，去驾驭技术，而不是被技术驾驭——这或许是这个变革时代里，每个人都能抓住的那根缆绳。

来源：https://www.youtube.com/watch?v=subu-xHrp1w&t=1830s

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