斯坦福大学教授李飞飞在近期访谈中，回顾了其职业生涯的关键节点，并深入探讨了人工智能技术对全球经济、教育及劳动力市场的深远影响。作为AI领域的先驱，她以2009年主导构建的ImageNet项目为切入点，解析了这一里程碑式成果如何推动现代人工智能技术的突破性发展。
ImageNet的诞生源于一个核心科学假设：机器能否像人类幼儿观察世界一样，通过感知海量物体和场景实现自主学习？为验证这一假设，研究团队需构建前所未有的大规模数据集。李飞飞团队采用众包模式，利用亚马逊土耳其机器人平台进行大规模并行处理，从数十亿张图像中筛选出1500万张高质量标注数据，最终形成当时计算机视觉领域最大的训练评估数据集。2012年，该数据集与神经网络算法、GPU并行计算技术相结合，催生了深度卷积神经网络分类方法，被业界普遍视为现代人工智能时代的开端。
谈及技术演进规律，李飞飞强调科学发展呈现非线性传承特征。她以ImageNet项目为例，指出其大数据假设受到发展心理学家关于儿童视觉认知研究的启发，反驳了"单一天才神话"的叙事模式。这种跨学科思想交融的特征，在她创建的World Labs公司中得到延续——该公司正开发的空间智能核心模型Marble，可通过文本或图像输入快速生成可交互的3D数字世界。
该技术已展现多重应用潜力：在机器人训练领域，可作为提供海量场景数据的模拟环境；在精神病学研究方面，能低成本构建多样化环境用于强迫症等心理障碍的触发因素研究。李飞飞特别指出，技术发展需警惕忽视人类主体性的倾向，强调AI作为文明级技术，其核心价值在于服务人类需求而非取代人类能力。
针对教育变革，她认为AI将重塑人才评估体系，传统学历背景不再是唯一资质标准，跨学科知识整合能力与批判性思维将愈发重要。在劳动力市场层面，她预警当前普遍低估了知识型工作、蓝领工作及服务业正在经历的"混乱中间阶段"变革过程，指出"所有工作消失"的极端预测缺乏依据。
对于年轻从业者，李飞飞建议培养"学习如何学习"的终身能力。她透露World Labs在招聘软件工程师时，更看重应聘者使用AI协作工具的意愿、学习速度及成长心态。在评估体系改革方面，她主张设计能展现人类独特价值的考核方式，例如要求学生运用跨学科知识改进AI生成的初步答案，而非简单禁止使用技术工具。
这位被称作"AI教母"的科学家，其技术理念深受成长经历影响。出生于北京、成长于成都的她，15岁随父母移民美国新泽西，这段跨文化经历塑造了她对技术普惠性的深刻认知。在普林斯顿攻读物理期间，她确立了"让机器理解视觉世界"的研究目标，最终通过ImageNet项目将物理学训练培养的问题意识转化为AI领域的突破性成果。
