人工智能行业是男性的天下。作为计算机视觉的顶尖专家，同时也作为一名普通的母亲，斯坦福大学教授李飞飞如何看待这件事呢？为什么她认为，AI要变得更加人道主义，就必须接纳更多少数族裔？一张图闪现在屏幕上。一个机器人的音调响起：「一个男人站在一头大象旁边。」接着，出现了第二张图，这个声音再次响起：「一个人坐在放了一个蛋糕的桌子旁边。」 这些描述对人来说，不足为奇。但是，令人惊叹的是，说出这些描述的并不是人。这个系统背后的技术是前沿的人工智能（AI）——一台能「看见」图片的计算机。
李飞飞是斯坦福人工智能实验室主任，她正站在黑暗的会堂中被照亮的讲台上，向人们展示她和同事建造的一个先进的物体识别系统。尽管这个系统令人印象深刻，但随着演讲的展开，她却变得越来越批判。她说，即使这台电脑从技术上说是精准的，它不应止步于此，而应该能做得更多。电脑或许能用简单的语言来描述它所「看见」的图片，但它却无法描述照片背后的故事。比如说，坐在桌子旁边的人，其实是一个年幼的男孩——他是李飞飞的儿子，里奥。李飞飞解释说，照片中，里奥穿着他最爱的T恤。当时正是复活节，我们这些非计算机的人，都能看出他洋溢着快乐的情绪。
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李飞飞。图/BLAKE FARRINGTON[/caption]李飞飞在一场被观看了120多万次的TED演讲中说：「我总在想着里奥和他将生活的未来世界。」在李飞飞心中最理想的未来中，机器可以看见世界，但目的并不是为了效率最大化，而是为了共情。比如说，人造眼睛可以帮助医生诊断和照顾病人。如果机器汽车能产生共情，它们在路上行驶时就能更智能和安全。（想象一下，如果自动驾驶汽车的建造者使用的算法没有考虑行人和乘客的安全，将会发生什么事。）李飞飞说，机器人还能够挺进受灾区域，营救受难者。
李飞飞的TED演讲
[embed]http://v.qq.com/cover/e/e4rd3z1gl6y5lga.html?vid=o0160ixlqsz[/embed] 李飞飞是世界上顶尖的计算机视觉专家之一。她参与建立了两个被AI研究者广泛使用来教机器分类物体的数据库：Caltech 101和ImageNet。由于她在领域内的地位很高，所以，她对人工智能领域的人道主义思考并不夸张。这是因为，AI终于进入了主流领域。 近年来，谷歌、Facebook和微软这样的互联网巨头在AI上的投资都翻倍了。他们采用与大脑类似的系统来自动识别照片中的人脸、实时翻译语言、定位广告等等。而更简单的AI早已渗透到生活的方方面面。亚马逊用某种AI来向用户推荐他们可能会喜欢的流行产品。 尽管AI变得越来越流行，但它正在经历着某种危机。美国劳工统计局的数据表明，到2020年，美国经济中与计算机相关的工作将比相适的毕业生多出100多万——这个缺口，将很难满足。同时，伊隆·马斯克、斯蒂芬·霍金和比尔·盖茨等名人公开表示了对人工智能的担忧，认为它们有可能会发展到人类无法控制的地步。李飞飞认为，AI末日论或许有些夸张。但是，它却强调了对AI技术现在和未来的发展保持警觉的重要性。 在白人男性占了大多数的科技产业中（包括研究学界），AI有时的表现不太人道主义，不能满足每个人的需要和立场。尽管该领域越来越多样性，但是最近的一些例子还是没能满足人们多样化的需求。比如说，2014年，苹果推出了HealthKit，这是一个跟踪人体健康的系统。但是，它似乎完全忘记了那些有生理周期的女性，直到1年之后才对此进行了软件升级。苹果的例子还不够糟糕。今年7月，谷歌发生了一件事——它新推出的照片app能用人工智能为照片自动贴上标签，结果它为一对非裔美国人夫妇的照片贴上了「大猩猩」的标签。为此，谷歌不得不进行了深刻的道歉。 事件发生后，谷歌首席架构师Yonatan Zunger说：「这100%是不对的。」 李飞飞说：「多样化危机，也正是我们的社会正在应对的危机。『科技是没有灵魂的吗？』」她坦承自己对AI研究界的失望，因为他们不太欢迎未被充分代表的少数人。在她工作的部门里一共有15名全职人员，她是唯一的女性。 在该领域的其他地方，情况也同样如此。Facebook的AI研究团队共有44人，其中只有5名女性。百度的AI研究团队共有42人，只有3名女性研究者。在李飞飞的实验室中，有色人种的数量很少。更棘手的问题在于，这让AI的人道主义前景不容乐观。 李飞飞说：「教授和母亲的双重身份让我开始对这些问题进行真正深刻的思考。你会感到，自己对未来一代人负有更多责任。」李飞飞出生于中国，16岁时移居美国。每隔一周的周五下午，她都会在自己的办公室为AI领域的女性举行酒会。最近，她还帮助实现了一个绝无仅有的项目——斯坦福人工智能实验室的暑期推广项目（SAILORS），这是美国第一个为9年级女生举行的AI夏令营。 李飞飞说：「AI领域产生的科技与人类生活的方方面面都有关。」因此，AI业界人士应该让这个技术关系到每个人的生活，这十分重要。「才能将多样性带入那些创新性高、影响深远、本质上能带来好价值的领域。」 来自wired，作者KELSEY DAKE，机器之心编译出品。编译：汪汪。
