談到 AI 的推手，你不能錯過李飛飛。早在 2018 年時，她就以「史上首位受邀出席的華人女科學家」身份，參與美國國會聽證會，以「人工智慧：能力愈大，責任愈大」一題針對科技倫理發表高見。這門科學尚未成熟時，李飛飛就一心踏入電腦視覺的研究領域，建立了圖片數據庫 ImageNet，接續引領了演算法、機器學習（machine learning）。此外，華人界 AI 專家李開復也形容她是「AI 的良心」，因為她甚早就轉往這項科技的人本關懷，提倡「以人為本」的科學倫理。

從洗衣店移民到 AI 先驅，李飛飛是誰？

李飛飛是前 Google 首席科學家、史丹佛大學首位紅杉講席教授、以人為本 AI 研究院（HAI）共同院長、美國國家工程院院士，更在 2023 年獲《時代》百大 AI 影響人物。從經歷便可一探她對於 AI 的貢獻，更進一步說，她催生了 AI 的發展。

李飛飛在成都長大，在六四天安門那年，父母為了追求更好的教育，舉家移民美國。初來乍到，語言隔閡跟移民工作選擇有限，家庭生活總揭不開鍋，但這並沒有限制她對於物理學的熱情，她申請到普林斯頓大學的全額獎學金，並在加州理工學院攻讀計算與神經科學結合的碩、博士學位，假日還得回家裡開的洗衣店幫忙。回顧她的生命經驗，恰好和 AI 多舛的發展歷程相呼應，在她所著的新書中，便由這 2 條故事線交織而成，帶我們從她的眼界中，了解 AI 的進程與前景。

創立 ImageNet 成輝達進軍 AI 的契機

李飛飛最著名的建樹是開發了囊括 1400 多萬張的圖片資料庫 ImageNet，在當時 AI 還未獲得熱議，且學界認為演算法的重要性大於數據，多數人都不看好這項研究。為了籌措研究經費，她甚至想過另開洗衣店的副業來維持計畫。最後，在研究生的建議下，用 Amazon 群眾外包完成，耗時 3 年共 4.8 萬名協作者加入，這還只是克服第一個困難。

她堅信數據庫的重要性並免費公開，且決定設立以 ImageNet 訓練的演算法比賽，讓機器學會視覺推理、理解視覺世界，她說「要讓機器不只『看』，還要『看懂』」，例如「車」要如何區分坦克車跟轎車。作為史無前例的龐大數據庫，ImageNet 當在時難以被運用、比賽一度乏人問津。

直到 2012 年，來自多倫多大學的「AlexNet」專案誕生才改寫局面，這份專案運用神經網路（neural network）的方式訓練電腦「看」東西，並開始做精細的分類與學習，圖像辨識的錯誤率低於其他演算法 10% 以上，且懂得在錯誤中持續學習進步，也是現在所說的「深度學習」（deep learning）。

聽來熟悉， AlexNet 就是輝達（NVIDIA）再創高峰的突破口，當初只用 2 個輝達的圖形處理器（GPU）以及運算平台 CUDA（Compute Unified Device Architecture，統一計算架構）作為演算法訓練的設備，相較 Google 要達到同樣效果，卻得花上 1.6 萬個中央處理器（CPU） 。這項突破性的發現甚至被學界堪比「宇宙大爆炸」，也一舉揭開了 AI 的盛世。ImageNet 這樣具規模、多樣性的數據庫出現，完全改變了 AI 的研究型態，就這個維度而言，李飛飛改變了世界。

只有人類才能主宰 AI 核心，AI 要以人為本

AI 所促成的議題帶來了機會和焦慮，企業思考著如何在業務、作業流程導入 AI，員工則會好奇究竟自己會不會被取代。李飛飛在 2018 年的國會聽證會上表示，AI 並不具有人性，它受人啟發，由人創造。最重要的是，它對人類的生活跟社會產生影響，使我們有很大的責任去理解它。

如果世界上最強大的演算法，仍然對人類經驗的多樣性一無所知，我們該如何期望它們呈現出來？如果我們希望這項技術的價值反映我們是誰，就應該從創造這項技術的人著手。

她更把精力投入人文關懷，成立一個專為有色人種、低收入戶、女性開設的夏令營 AI4ALL，讓不同族群有機會獲得研究室第一手的經驗，試圖解決 AI 領域缺乏多樣性的問題，黃仁勳也是此計畫的贊助者之一。

正如李飛飛在 HAI 的宗旨，她強調機器的價值觀就是人的價值觀，以人為本的概念確保機器成為人類福祉的合作夥伴。 AI 出現可以是錦上添花，也可以是雪上加霜，她強調「答案來自我們本身，因為取決於我們要怎麼使用。」

李飛飛的成功學：保護好奇心、推動自我向前

年少時受到認知科學強烈的影響，以及對大腦如何理解、建構世界的方式很感興趣，李飛飛縱身投入學術。她期許大家能夠找到自己想要追尋的道路，並全心全意傾注熱情。這樣的精神讓她不論是面對經濟的困頓，還是研究的瓶頸，心中想尋找的問題一直推動著她前進。

而在面對 AI 學習，許多人都想問李飛飛要怎麼學？從哪裡開始？她以孩子的教育舉例，其實不用多做太多，因為現在的資源已經很足夠了。 最重要的是能否提供支持，保護孩子的好奇心、自主學習的能力、不要潑冷水，並在需要的時候適時提供資源。 這樣的思考不僅適用於教育者，對於企業、個人都受用。

資料來源：The New York Times、HAI、《AI科學家李飛飛的視界之旅》，天下文化