3月14日消息，據(jù)VentureBeat報(bào)道，在現(xiàn)代世界，硅谷可能是人工智能(AI)發(fā)展的主要驅(qū)動(dòng)力，但Google Cloud首席科學(xué)家李飛飛認(rèn)為，每個(gè)人都覺得自己被納入了這項(xiàng)技術(shù)，這是至關(guān)重要的。

　　李飛飛表示:“現(xiàn)在是把AI和社會(huì)科學(xué)、人文學(xué)科結(jié)合起來的時(shí)候了，以真正研究AI對我們的社會(huì)、法律體系、公司企業(yè)、社會(huì)民主、教育以及道德等領(lǐng)域的深遠(yuǎn)影響。我必須再次強(qiáng)調(diào)：AI不屬于硅谷的少數(shù)科技巨頭，這些公司有責(zé)任利用AI為所有人謀福利。但他們也有責(zé)任與每個(gè)人合作，認(rèn)識(shí)到我們不知道的東西，并包容所有人。這是一個(gè)歷史性時(shí)刻，我們擁有巨大的機(jī)會(huì)，也背負(fù)著巨大責(zé)任，需要認(rèn)真思考如何解決這個(gè)問題。”

　　李飛飛在與前白宮CTO和Shift7首席執(zhí)行官梅根·史密斯(Megan Smith)、Foundation Capital合伙人喬安妮·陳( Joanne Chen)進(jìn)行了上述對話，這些評論不禁讓人想起了李飛飛在《紐約時(shí)報(bào)》一篇專欄文章中的主要觀點(diǎn)。她認(rèn)為，在研發(fā)AI時(shí)需要采用以人為中心的方法。李飛飛強(qiáng)調(diào)，AI是一門年輕的學(xué)科，但它已經(jīng)成為人類創(chuàng)造的最強(qiáng)大的工具之一。更重要的是，明天的民主在很大程度上由技術(shù)人員來定義。

　　除了在谷歌的工作外，李飛飛還是斯坦福大學(xué)副教授兼斯坦福計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)室主任，她稱自己首先是一位教育家和技術(shù)專家。她同時(shí)也是AI4All的創(chuàng)始人。這是個(gè)非營利組織，它致力于將如今AI專業(yè)的學(xué)生引導(dǎo)入在AI領(lǐng)域領(lǐng)先的大學(xué)和公司中。上個(gè)月，AI4All推出了一項(xiàng)新的導(dǎo)師計(jì)劃，讓高中生與科技公司的工程師合作，使用IBM、埃森哲(Accenture)和OpenAI等AI設(shè)備。

　　李飛飛認(rèn)為AI不屬于硅谷的少數(shù)科技巨頭，但是Facebook和谷歌這樣的龐然大物正鎖定AI領(lǐng)域可用的人力資本，收購許多AI初創(chuàng)企業(yè)，為機(jī)器學(xué)習(xí)提供流行的開源框架(比如TensorFlow)，以及在諸多AI垂直領(lǐng)域和用例中投資數(shù)十億美元。在某種程度上，正是出于這些原因，Sunday Future Today Institute創(chuàng)始人艾米·韋伯(Amy Webb)也在SXSW科技文化節(jié)上發(fā)言，他稱谷歌是控制AI未來的九家公司之一。

　　李飛飛認(rèn)為，未來十年，使用AI最好的情況是，AI能為所有人服務(wù)，并擺脫“AI是一門獨(dú)立學(xué)科”的想法。相反，AI需要開始與其他領(lǐng)域的專業(yè)人士合作，比如社會(huì)科學(xué)家、人文主義者、律師、藝術(shù)家和政策制定者。她說:“無論是制造業(yè)、能源、醫(yī)療保健還是教育行業(yè)，AI都可以應(yīng)用于各種各樣的數(shù)據(jù)中，以及使產(chǎn)品更好、提高生產(chǎn)率的應(yīng)用領(lǐng)域，所以我認(rèn)為AI有望以更全面、更公平的方式實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)。”

　　科技的民主化舉措包括TechHire(目標(biāo)是填補(bǔ)成千上萬個(gè)空缺的技術(shù)職位)、Computer Science for All(史密斯支持將計(jì)算機(jī)科學(xué)作為K-12教育課程的一部分)。去年谷歌收購的機(jī)器學(xué)習(xí)競爭平臺(tái)Kaggle也在這次談話中被提及，它是為了吸引更多來自擁有計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)位背景的人才。

　　史密斯說，當(dāng)為AI的未來做規(guī)劃時(shí)，有時(shí)它被稱為第四次工業(yè)革命，或者說是計(jì)算的第三個(gè)時(shí)代，我們必須“把自己從過去錯(cuò)誤的束縛中解放出來”。為了證明自己的觀點(diǎn)，史密斯引用麻省理工學(xué)院媒體實(shí)驗(yàn)室在今年2月發(fā)布的研究，發(fā)現(xiàn)IBM、微軟以及Face++等公司的面部識(shí)別技術(shù)不能識(shí)別人類膚色。

　　此外，南加州大學(xué)使用面部識(shí)別和自然語言處理技術(shù)確定電影屏幕上說話的時(shí)間長短。研究發(fā)現(xiàn)，從歷史上看，白人男性在電影中所占比例過高。史密斯說：“不僅僅是電影中，你參加的每次會(huì)議都會(huì)發(fā)生同樣的事情，發(fā)生在你學(xué)習(xí)的每一本教科書和歷史書中，我們真的生活在一個(gè)有偏見的世界中。”