北京
人類到底能做什么？這個問題我問過ChatGPT，它列了47種能力，從寫詩到修馬桶。但斯坦福AI Lab主任李飛飛最近說，這個答案可能少了三個零。
她的原話是：人類能做的事，比我們能想到的多1000倍。
這話聽著像雞湯，但放在AI語境里很有意思。現在大模型什么都能干，寫代碼、畫設計、做診斷，嚇得很多人以為"人類沒用了"。李飛飛的意思大概是：別急著給自己寫訃告，你根本不知道自己還能干什么。
舉個例子。你讓一個人描述"我會什么"，他大概說：我會開車、會Excel、會做PPT。但真把他扔進荒島，他可能發現自己會生火、會分辨野果有沒有毒、會用樹枝搭庇護所——這些能力從來不在他的簡歷里。
AI的可怕之處在于，它把"顯性技能"全學會了。但人類還有一堆"隱性技能"：臨場判斷、模糊決策、在信息不全時拍板、跟陌生人快速建立信任。這些東西很難被數據標注，所以也很難被模型復制。
換句話說，AI替代的不是"人類"，而是"人類對自己能力的狹隘想象"。
李飛飛自己是做計算機視覺的，早年教AI認貓認狗，現在她的實驗室開始研究"具身智能"——讓機器人有身體、能互動。她說這恰恰說明，純靠數據喂出來的智能有天花板，得回到物理世界、回到人的真實處境里找答案。
有個細節挺有意思。她演講時提到，團隊最近讓機器人學"整理房間"，發現最難的不是識別物品，而是判斷"這堆衣服是干凈的還是臟的"——這種常識，三歲小孩有，數據集里沒有。
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