费菲·李于1976年出生在中国北京，16岁时移居美国。她在中国的早年生活受到家庭在共产主义政府政治动荡中挣扎的影响，对自然世界产生了深刻的好奇心[1][2]。移居美国后，她作为移民面临各种挑战，包括语言障碍和经济困难。尽管如此，她的韧性和对学业的投入显现无遗，在新泽西州帕西帕尼的一所当地高中表现出色，并展现出对数学和科学的强烈天赋[1]。
李在普林斯顿大学攻读高等教育，于1999年获得物理学学士学位。她的学术之旅继续在加州理工学院（Caltech）获得电气工程博士学位，在那里她的研究开始与计算机科学和人工智能（AI）快速发展的领域交叉[3][1]。在加州理工学院期间，李对神经科学与AI之间的联系尤其着迷，这一主题后来成为她在该领域开创性贡献的核心[3]。
李的职业生涯见证了她在普林斯顿大学和斯坦福大学担任学术职位，在AI领域特别是在计算机视觉方面取得了重要进展。她被广泛认可为ImageNet项目的创始人，这是一项庞大的视觉数据库，对深度学习技术的发展起到了关键作用。ImageNet于2009年启动，已成为AI领域的基石，通过其大量带注释的图像促进了物体识别和其他计算机视觉任务的进步[1][4][5]。
除了对计算机视觉的贡献，费菲·李还是科技领域多样性和包容性的倡导者。她共同创办了AI4ALL，这是一个旨在教育高中生有关AI的非营利组织，重点促进该领域中代表性不足群体的机会[1][6]。近年来，她的研究兴趣扩展到AI在医疗保健中的应用，强调AI在提高医疗实践和减少临床环境中的错误方面的潜力[1][5]。
截至2024年，李创办了一家名为World Labs的初创公司，专注于开发能够从单个图像创建互动3D环境的AI系统，展示了她对推动AI所能实现的界限的持续承诺[4][5][7]。通过她的创新工作和倡导，费菲·李继续塑造AI的未来及其与人类生活的整合，体现了好奇心、探索和发现的原则。
Fei-Fei Li的世界实验室强调旨在解决关键挑战和推动人工智能（AI）负责任使用的研究倡议。这些倡议涵盖了广泛的项目，侧重于确保AI系统公正、可靠，并对社会有益。
其中一个显著的研究领域包括开发检测和减轻人工智能系统偏见的技术。研究人员正在探索允许从业人员仔细检查数据点以识别对机器学习模型中的偏见贡献的具体因素的方法。正如Hamidieh所解释的，这个工具可以通过确定可能导致不良行为的不匹配数据点来帮助训练AI[8]。其目标是通过对数据输入进行更严格的审查来增强模型的公平性和可靠性。
认识到人工智能对社会的影响的重要性，World Labs与各个领域合作，包括非营利组织和慈善机构，促进以人为本的人工智能发展。通过国家社会影响人工智能调查等倡议，该组织旨在更好地理解如何利用人工智能为社会带来益处[9]。此外，他们为非营利组织领导者提供教育项目，促进技术专家与社会部门利益相关者之间的合作环境。
World Labs 还强调教育和合作是其研究倡议的关键组成部分。通过与不同产业的公司合作，包括科技、银行和咨询，该组织建立了众多研究合作，这些合作对人工智能的发展产生了重大影响[9]。其目标是建立一个协作实验室环境，不仅培养学生，还允许研究人员深入研究大规模的人工智能模型，从而确保知识和资源的更广泛传播。
费菲·李强调，人工智能的演变必须融入空间智能，以有效地导航和与我们所生活的三维世界互动。她断言，将世界视为固有的三维结构对于推进人工智能系统中的视觉智能至关重要。这种方法不仅增强了机器人和设备在实际应用中的能力，还在医疗、建筑和增强现实（AR）开发等领域发挥了重要作用[4]。通过关注空间智能，李旨在为用户解锁更大的创造力和生产力，为更具沉浸感和功能性的人工智能应用铺平道路。
李的愿景是未来的人工智能系统与人类协作，而不是取代他们。她提倡创造能够理解人类情感、情境和意图的人工智能技术，促进支持性的互动，增强人类的能力[3]。这个愿景根植于人工智能必须以人为中心的信念，设计时应具有同理心和公平性，以确保它为社会福祉服务。李认为，人工智能发展中整合伦理考量至关重要，因为技术的进步应与提升人类体验的更广泛目标对齐。
展望未来，李先生将人工智能视为一种具有变革潜力的工具，能够应对包括气候变化、医疗保健和教育在内的关键全球挑战。在气候科学中，人工智能可以对环境系统进行建模并优化能源消耗，而在医疗保健领域，它提供的应用范围从医学影像分析到个性化医疗[3]。在教育方面，人工智能可以通过量身定制的学习体验和自动化辅导系统提升可及性。通过利用跨学科知识并将神经科学的原则融入人工智能开发，李先生旨在推动机器学习的可能性边界，确保人工智能对社会进步产生积极贡献[10]。
为了促进这些进展，Li 强调了公共部门进行人工智能研究所需充足资源的重要性。她积极参与创建国家人工智能研究资源（NAIRR）的工作，倡导政府、学术界和工业界之间增加支持与合作。Li 认为，通过为公共部门提供人工智能研究资源，我们可以促进造福整人类的创新，确保知识发现得到必要技术工具的支持[4]。
费菲·李对人工智能社区的贡献催化了该领域研究和开发的重大进展。她对未来的愿景，希望人工智能以公平和尊严为人类服务，指导了确保技术进步与以人为本的价值观相一致的各项倡议。通过斯坦福大学的以人为本人工智能（HAI）研究所，她促进了学术界与行业之间的合作，形成了超过50项研究合作伙伴关系，并提供了大量的研究资金[9]。这些合作旨在解决企业合作伙伴面临的现实问题，确保人工智能研究具有相关性和影响力[9]。
李的影响力不仅限于技术研究；她在教育倡议和政策倡导方面发挥了重要作用。通过启动诸如针对国会助理的政策训练营等教育项目，李帮助弥合了政策制定者与快速发展的人工智能领域之间的知识鸿沟[9]。这一举措使立法者能够在人工智能治理方面做出明智的决策，强调了理解技术风险和回报的重要性[11]。此外，李对国家人工智能研究资源的倡导旨在实现对人工智能技术的民主化获取，抵制在人工智能领域主导地位的主要公司的权力集中[9]。
认识到人工智能偏见的紧迫性，李飞飞提倡多学科的方法，整合各个领域的见解，以开发公平的人工智能系统[12]。她在斯坦福大学人工智能研究院的工作促进了旨在减轻医疗保健和金融等关键行业偏见的行业特定举措的开展，因这些行业的风险极高[12]。通过提高公众对人工智能偏见影响的认识，李飞飞和她的同事倡导促进公平的人工智能系统，以实现所有应用中的公正[3]。
Li还强调了在人工智能法规方面全球合作的必要性，解决超越国界的挑战，包括隐私问题和伦理决策[3]。她与国际伙伴的合作努力突显了协调的AI治理方法的必要性，确保人工智能技术的开发和实施是负责任的。通过她的领导，Li继续激励新一代的人工智能研究者和从业者在他们的工作中优先考虑伦理考量，强化了推动为公众利益而发展的人工智能的承诺。
费菲·李在推动教育和外展倡议方面发挥了重要作用，旨在提高人工智能（AI）领域的多样性和包容性。她认识到人工智能发展的社会和文化影响，倡导让代表性不足的群体参与技术创造。她认为，一个更具多样性的研究人员和工程师团队能够开发出公平和公正的人工智能系统，因为他们能更好地考虑各种经验和需求[3]。
一个值得注意的倡议是建立非营利组织AI4All，该组织由李共同创办，旨在让来自代表性不足背景的年轻人，特别是女孩和有色人种，参与人工智能教育。该项目起源于李和她的同事拉萨科夫斯基创建的一个夏令营倡议，旨在激发高中生对人工智能的兴趣。他们的努力引起了强烈反响，突显了对这类教育机会的需求[13]。
斯坦福人本中心人工智能研究所（HAI）在教育领域也发挥着重要作用，专注于人工智能的社会影响。HAI 发起了一项国家级的“人工智能社会影响调查”，旨在理解如何利用人工智能来应对社会挑战。该倡议强调了人工智能发展在考虑伦理影响和社区福祉方面的必要性。HAI 计划实施针对非营利组织领导者的教育项目，确保他们能够将人工智能作为促进社会公益的力量使用[9]。
除了外联倡议，HAI 致力于提升政策制定者和公众对 AI 技术的理解。通过组织政策培训营，HAI 为国会助手和其他利益相关者提供高强度的教育体验，帮助他们掌握 AI 的复杂性及其对各行业的影响[9]。这些努力确保决策者能够了解并应对 AI 进步带来的监管挑战。
斯坦福HAI还促进了学术界与行业之间的合作，创造了一个公司与研究人员可以共同努力推进以人为本的人工智能的环境。这种合作模式不仅增强了研究机会，还汇集了多样化的利益相关者，以应对与人工智能部署及其社会影响相关的紧迫问题[9]。该倡议反映了李的愿景：在一个人工智能服务人类的未来，指导原则是包容性和伦理责任。
费菲·李强调，人工智能的演进必须结合空间智能，以有效地导航和与我们所生活的三维世界互动。她认为，将世界视为固有的三维是推进人工智能系统视觉智能的基础。这种方法不仅增强了机器人和设备在现实世界应用中的能力，还在医疗、建筑和增强现实（AR）开发等领域发挥了关键作用[4]。通过关注空间智能，李旨在为用户解锁更大的创造力和生产力，为更身临其境和功能强大的人工智能应用铺平道路。
Li设想了一个未来，人工智能系统与人类协作，而不是取代人类。她提倡创造理解人类情感、背景和意图的人工智能技术，促进支持性的互动，从而增强人类能力[3]。这一愿景基于这样一种信念：人工智能必须以人为中心，设计时考虑同理心和公平性，以确保其服务于社会的福祉。将伦理考虑纳入人工智能发展是至关重要的，Li认为技术的进步应与增强人类体验的更广泛目标保持一致。
展望未来，李教授认为人工智能具有作为变革工具的潜力，能够应对包括气候变化、医疗保健和教育在内的关键全球挑战。在气候科学中，人工智能可以建模环境系统并优化能源消耗，而在医疗保健领域，它提供的应用范围广泛，从医学影像分析到个性化医学[3]。在教育方面，人工智能可以通过量身定制的学习体验和自动化辅导系统提高可及性。通过利用跨学科知识并将神经科学的原理融入人工智能研发，李教授旨在推动机器学习的可能性边界，并确保人工智能对社会进步做出积极贡献[10]。
为了促进这些进展，李强调了公共部门对于人工智能研究充足资源的必要性。她积极参与创建国家人工智能研究资源（NAIRR）的工作，倡导政府、学术界和工业界之间增加支持和合作。李认为，通过为公共部门赋能以获得人工智能研究的资源，我们可以促进有益于全人类的创新，确保知识发现得到必要技术工具的支持[4]。
费菲·李（Fei-Fei Li），人工智能领域的杰出人物，在参与“梅文项目”（Project Maven）期间遭遇了重大批评。这是一个有争议的军事项目，旨在利用人工智能进行无人机监视和分析。尽管李并不直接负责该项目，但她的部门负责管理它，并且她泄露的邮件暗示出努力减少谷歌因参与该项目而带来的公众尴尬[13]。考虑到她作为伦理人工智能实践倡导者的既定声誉，这种情况尤其令人困惑。
李博士承认了反对梅文项目的复杂性，指出这场骚动更多地是关于社会对AI发展相关伦理责任的日益关注，而不仅仅是技术本身。她表示：“梅文项目成为了一个交汇点”，强调在日益上升的对AI影响的担忧面前，“不做恶”的口号已经不再足够[13]。这一事件引发了关于AI实验室责任的更广泛问题，即建立超越法律合规的明确伦理指南，确保它们的工作与社会价值观和规范相一致[14]。
持续进行的关于人工智能伦理的辩论强调了在人工智能实验室内建立稳健伦理框架所面临的重大挑战。尽管伦理指南旨在促进负责任的人工智能发展，但它们往往难以解决涉及的复杂权衡，例如在透明度和知识产权保护之间取得平衡[11]。李的经验展现了组织在应对这些挑战时所面临的困难，因为人工智能系统的复杂性常常使得向非专家清楚地传达其工作原理变得具有挑战性[11]。
此外，人工智能模型中的偏见潜力构成了一个关键的伦理问题。如果人工智能系统依赖反映现有偏见的历史数据，可能无意中延续社会不平等。通过严格审查和持续调整来减轻偏见所需的资源密集型特性进一步复杂化了伦理环境，因为并非所有组织都能轻松实施这些必要的改变[15]。
与利益相关者建立信任是伦理人工智能话语中另一个值得关注的领域。组织必须展现出对负责任技术使用的承诺，尤其是在数据泄露和歧视性算法频繁引发公众关注的时代[15]。当与“乌鸦计划”（Project Maven）的关联曝光时，李的公共形象作为伦理倡导者面临审查，这揭示了在面临伦理困境时维护信誉的挑战。
此外，问责制仍然是伦理人工智能开发的基石。组织必须准备好对其人工智能系统的结果负责，并在问题出现时及时解决。这种问责在高风险环境中尤为重要，因为人工智能的决策可能对个人和社区产生重大影响[15]。随着人工智能技术的不断发展，持续监测和调整伦理实践对于应对新出现的挑战和维护公众信任至关重要。
Fei-Fei Li的世界实验室是一个开创性的研究倡议，专注于利用人工智能（AI）塑造人类更公平和负责任的未来。该实验室由著名的AI专家李飞飞于2024年创立，强调开发以公正、包容和社会利益为优先考虑的AI系统。李飞飞在AI领域的显著贡献，特别是她在建立ImageNet项目中的角色，使她成为将AI融入医疗和教育等各个领域的领先声音，同时也关注紧迫的伦理问题。[1][4][5]
世界实验室开展多种研究倡议，旨在减少人工智能偏见，促进以人为本的人工智能实践，并促进学术界与产业之间的合作。该组织积极与非营利组织和慈善机构合作，探索如何利用人工智能实现社会影响，强调在人工智能发展中包容性的重要性以及培养多样化技术人才的必要性。[9][13] 通过教育项目和合作伙伴关系，李飞飞及其团队倡导一个协作环境，使伦理人工智能能够蓬勃发展，确保技术进步与人类价值观和社会需求相一致。[3][9]
然而，李飞飞的旅程并非没有争议。她参与的Maven计划是一个军事倡议，旨在利用人工智能进行无人机监视，引发了重大反弹，并提出了有关人工智能从业者伦理责任的关键问题。虽然她并不直接负责该项目，但与之相关联使得人们讨论起伦理人工智能的复杂性、透明度的必要性以及组织在应对其工作道德影响时的责任。[13][15] 尽管面临这些挑战，李飞飞依然继续激励和领导旨在创建一个负责任、公平且对所有人都受益的人工智能环境的努力。[14][15]
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