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AI教母李飞飞最新访谈:苏格拉底是史上最好的“提示词工程师”

AI教母李飞飞最新访谈:苏格拉底是史上最好的“提示词工程师”

开篇语:今年最有收获的一次线下活动,就是在斯坦福大学听了李飞飞的演讲。虽然我个人不太懂AI,但是关于热爱、关于选择、关于无畏的精神,是没有边界的。李飞飞的成长路径和许多移民一样,她在餐馆和洗衣房都工作过,她依靠优异的成绩进入顶尖的大学。但是李飞飞的不同是,她大学毕业后的每一个选择,都是遵循了内心的热爱,而非传统价值观的社会标签。她的成功,是中国文化和美国精神最好的结合。我回国后,马上就买了她的自传《我看见的世界》。以下,是她近期的一次对谈,希望给大家带来帮助。

2026年8月,斯坦福大学教授李飞飞做客全球顶级科学播客《Huberman Lab》。两个小时的对话中,主持人安德鲁·休伯曼一直在围绕同一个主题发问:AI已经能写诗、作画、看病、编程,人类还能做什么?

李飞飞没有否定AI,而是描述了一些画面。

她谈到自己父亲在斯坦福接受肝脏手术时,达芬奇机器人如何将出血量降到传统手术的十分之一;也谈到如果自己本科时能有AI学习助手,就不会因为有机化学无人答疑而处处碰壁的窘迫;还谈到ChatGPT上线后,她第一时间写邮件给儿子小学的校长,请求入校做科普分享。

这些画面组成了一个清晰的回答:AI不是来替代人的,它是一面放大镜——放大你的能力,也放大你的苍白。不要执着于追问它能不能替代你,而在于你身上有没有值得被放大的东西。

一、AI不知道的事:

那些从不上网的人生

很多人误以为AI什么都知道。事实是,它只知道被记录下来的东西。

李飞飞在访谈中指出:互联网汇集了人类图文、影像等海量行为数据,这是AI强大的根本。但那些高度私人化的思绪、情绪与心底的感触,没有任何形式的记录,网上找不到相关数据,AI根本没办法学习和体会。

其实在李飞飞的自传《我看见的世界》里她也曾有过类似的感受,自己十几岁移民美国时,语言不通、文化隔阂,支撑她走下去的不是什么宏大的理想,而是母亲对她说的那句“你自己做决定”——而这只有她们两个知道。在书中的章节里,她还记录了两次与母亲相关的动容时刻。

第一次是本科毕业,高盛、美林等企业许以优厚条件。她和母亲商量,母亲只问了一句:“这是你想要的吗?”她回答想成为科学家,母亲说:“那还有什么好说的呢?”

第二次是研究生毕业,麦肯锡决定直接给予正式职位。母亲说:“我了解自己的女儿,她不是管理顾问,她是个科学家。我们走到这一步,不是让你现在放弃的。”

李飞飞在书的扉页上写道:“致我的父母,你们不畏艰险,穿越黑暗,让我能够追寻光明。”

这类片段不会在互联网上被任何大数据抓取,却构成了一个人最独特的生命体验 。

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人类的智能带着身体的温度、环境的反馈、无数次经历中的微妙感知——这些,都无法被量化为冰冷的数据。AI的起点是数据,人的起点是生活。这两者之间,隔着一整条演化了5.4亿年的生物智能之河。

二、三个现场:

放大镜正在工作

如果只能用一个词概括AI在真实世界里的角色,李飞飞会选择“放大镜”。

现场一:手术室里的协作。

她父亲在斯坦福接受肝脏手术时,主刀医生操控达芬奇机器人,术中出血量比传统手术少了十倍。术后她和医生聊了一个问题:能不能用全球所有肝脏手术数据,训练出一台全自动AI?医生的回答并不乐观,人体肝脏结构错综复杂,血管分布密集,每个人的器官内部形态差异极大,数据量很难支撑算法达到稳定可靠的水平。

这个场景直观划出了AI应用的边界:复杂外科手术中,机器人是医生双手的延伸,而非替代。AI把顶尖外科医生的经验放大了,但没有凭空创造出新的能力。

现场二:诊室外的帮手。

现场主持人分享了自己的一段经历,因药物导致血压过低,整个人天旋地转。他借助AI应用输入症状描述,不到一上午就弄清了问题根源,补充电解质后两小时内完全恢复。李飞飞对此评价:像低血压、眩晕这类鉴别诊断,积累了海量病例,AI就能充分发挥作用,为无法及时线下就医的人提供初步参考。

同一个技术,在数据充足的场景里是帮手,在数据稀少的场景里就靠不住。放大镜的“放大倍数”取决于场景本身的数据密度。

现场三:片场里的焦虑。

好莱坞正在被AI搅动。市面上已经出现AI生成短片甚至接近长片规模的作品,编剧和导演普遍焦虑自己的工作会不会被取代?

李飞飞的看法是:一部作品的内核永远属于人类。那些细腻的情绪表达、独特的叙事角度、对人物命运的深刻洞察,都是创作者不可替代的核心价值。回顾历史,数码摄影到来时,冲印、胶片相关岗位确实消失了,但摄影行业没有消亡。行业会经历转型,从业者能力会加速迭代升级。

三、那层AI永远够不着的东西

如果技术再往前走呢?人引以为傲的判断力、创造力、情感,会不会有一天全被AI学会?

李飞飞的回答基于科学的判断。

她指出了一个容易被大家忽略的事实:视觉的演化用了5.4亿年。从寒武纪海洋生物第一次感知光线开始,到哺乳动物、灵长类、人类,这套复杂的视觉系统是亿万年试错的产物。而AI是在语言上先跑起来的,它用几十年时间刷完了人类几千年的文字积累。但它的底层逻辑和人脑完全不同。

AI看到的是统计规律,人看到的是意义。

其根本的区别在于人在漫长的演化中形成了一套AI不具备的底层能力:在信息不足时主动追问。

李飞飞在访谈中抛出了一个让人意想不到的结论:人类历史上最顶尖的“提示词工程师”是苏格拉底。他标志性的诘问法,就是层层递进、不断追问,顺着线索挖掘事物本质。这套思维方式,她认为应该纳入中小学常规课程。

为什么是苏格拉底?

因为AI能给出答案,但追问的方向永远来自人。你有多少认知纵深,就能向AI提出多深的问题。ChatGPT可以帮你整理资料,但如果你连该查什么都不知道,它便无从下手。提问,是一切学习的起点,也是人在技术面前最后的护城河。

四、技术洪流中,

谁是那个被忽略的人?

整场访谈最深刻的部分,出现在最后的部分。

主持人问:7到20岁的青少年应该以什么样的心态看待AI?李飞飞的回答没有直接面向孩子,而是转向了一个更重要的群体——教师和家长。

2022年ChatGPT刚上线,她是行业内第一批反应的人。但她没有急着发论文或接受采访,而是给儿子小学的校长写了一封邮件,主动提出入校做分享。“硅谷的投资人、体量千亿的科技巨头,几乎没有人第一时间想到周边学校的授课老师,但这件事恰恰至关重要。”

老师们常会提出这样的顾虑:“学生用AI抄袭作弊怎么办?”,这是非常合理的担忧。李飞飞说,他们需要的不是居高临下的说教,而是走进校园,完整展示技术是什么、能做什么、边界在哪里。“老师学习能力很强,也愿意改变,他们只是被忽略了。”

李飞飞在自传《我看见的世界》中也反复提到一个意象——“北极星”。对她而言,北极星是对科学的热爱,更是“以人为本”这个信念。这个信念在访谈中转化为一个清晰的行动方向:不是一刀切地让孩子禁用AI,而是帮扶老师和家长,让他们一起守住孩子提问的能力与学习的自主性。

她说人类一直没有吸取的一大教训就是老一辈总爱哀叹下一代不懂规矩、遗忘历史,觉得年轻人什么都不行。但拉长时间线看,人类社会整体始终在向好的方向前进。“我始终对年轻一代抱有期待。”这不是一种盲目的乐观,但它需要被看见、被托住。那个托住下一代的力量,恰恰来自站在讲台上的人,来自陪伴孩子成长的人。

技术再先进,人终究是靠人来培养的。

五、放大别人之前,先看清自己

回到那个贯穿整场访谈的核心:AI时代,人还剩下什么?

李飞飞的回答其实很简明——剩下的是追问的能力、是私密的体验、是成长中那些无法被数据化的瞬间、是站在讲台上被看见的尊严。

这些听起来似乎不如算法高深,甚至有些“感性”。但仔细想想,如果你身上这些东西足够厚重,AI就是你的放大器,让你飞得更高、走得更远。如果你身上没有这些东西,AI就是你的替代者。因为它能做你所有能做的事,还比你更快、更便宜。

技术从来不是阻碍,问题是人有没有长出值得被放大的东西。

李飞飞在《我看见的世界》中给出了这样的表述,和这场访谈形成了完美的呼应:“我的故事不是关于成功的,而是关于好奇心的。”

好奇心、追问的习惯、对私人体验的珍视、在信息洪流中保持独立思考......这些,才是一个人真正的底气。AI提取不了,也无法复制。

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