李飞飞：Agency是核心竞争力瓜哥AI新知

内容提要: 李飞飞在Silicon Valley Girl的专访

保持“能动性”（Agency）是核心竞争力： 面对先进的认知技术，不论职业身份如何，保持人类的“能动性”至关重要。这意味着我们要主动拥抱技术、驾驭工具，而不是被动等待技术重塑生活，更不可因恐惧而退缩逃避。

AI是赋能工具而非替代品： AI应被视为一种功能强大的辅助工具，其核心使命始终是“以人为本”——即赋予个体、社区和社会更强大的能力，全面提升人类的工作效率与生活质量，而非简单粗暴地取代人类智能或引发大规模失业。

拒绝两极化叙事： 我们应当打破AI要么“拯救世界”要么“毁灭人类”的极端认知，去寻找务实的中间地带，将焦点放在如何最大化其积极作用，同时警惕并规避潜在陷阱。

空间智能是通往AGI的关键： AI的未来绝不仅限于语言智能，它还必须具备理解、推理、生成以及互动的“空间智能”（如处理3D环境和物理交互），这是迈向更高级人工智能的必经之路。

教育迎来范式转移： AI让真正意义上的个性化教育成为可能。未来十年，那些能够顺应趋势并高效利用AI辅助教学的学校和学生将确立压倒性优势，而拒绝变革的教育机构则面临被时代淘汰的风险。

职场呈现“杠铃效应”： 未来的职场结构将向两端分化，形成“顶尖专家”与“高自主性通才”并存的局面。前者依靠极致的专业深度立足；后者则凭借敏锐的判断力和对AI工具的卓越驾驭力，通过跨界整合多项工作来创造巨大价值。

如何克服对技术的恐惧： 建议职场人士寻找身边的年轻人作为“技术向导”，用好奇心驱动实践，以此跨越心理障碍，打破对新技术的陌生感与抵触情绪，从而在变革的浪潮中捕捉新机遇。

不仅是技术的迭代，更是执行力的角逐： 构建应用程序的门槛已被大幅削平。如今的挑战已不再是技术壁垒，而是执行的动力与技能——在这个时代，每个人都有机会成为职场内部的“创业者”。

李飞飞（Fei-Fei Li）是斯坦福大学教授、美国国家工程院院士，被誉为“人工智能女神”。她是ImageNet的创建者，为深度学习和计算机视觉领域奠定了坚实的基础。目前她担任空间智能初创公司World Labs的创始人，致力于推动AI对物理世界的深度理解。

大卫·罗吉尔（David Rogier）是在线教育平台MasterClass的创始人兼CEO。他通过汇集各行各业的顶尖大师（如马丁·斯科塞斯、小威廉姆斯等）亲自授课，彻底重塑了高端在线教育模式，使全球用户都能跨越时空，直接向行业领袖拜师学艺。

玛丽娜·莫吉尔科（Marina Mogilko）是一位跨国创业者及知名自媒体人，以“Silicon Valley Girl”等频道闻名。她通过分享关于留学、创业及科技行业的敏锐洞察，成功连接了东西方文化，在职业规划和数字内容创作领域拥有广泛而深远的影响力。

李飞飞： 这就是为什么我认为很多人感到恐惧。人们曾以为上大学是通往职业生涯的必经之路。我认为“创业者”(Entrepreneur)这个词很大程度上就是“主观能动性”(Agency)的同义词。面对如此先进的认知技术，主观能动性是关键。去熟悉这项技术吧。

主持人： 李飞飞构建了让现代人工智能成为可能的数据基础，如今她已筹集10亿美元用于研发下一代技术。她正在她的大师课(MasterClass)《人工智能的未来与你的未来》中讲授这一切。大卫·罗吉尔(David Rogier)将MasterClass打造成了一家估值27.5亿美元的公司，让人们向世界顶尖大师学习。今天，他们两人都在注视着同一场变革，并对此有很多独到见解。

大卫·罗杰： 这道鸿沟正在不断拉大。如果有人在使用AI，他们能完成的工作量将远超以往。我们以后可能再也不需要工作了。我们要么就是躺平直接领钱。

李飞飞： 变革的时代也可能是失去的时代。那会是什么样子？人们应该为此做些什么准备？比如旧习惯的消逝，稳定感的丧失。但这同样也是一个充满机遇的时代，这是一个关于……

主持人： 你现在管理着多家公司。你看到了什么？正在发生的最大转变是什么？

李飞飞： 我的世界几乎全是AI，因此我得以体验这项技术正在推动的最前沿。我无法用语言形容此刻有多么令人振奋。

无论是技术专家、创业者，还是产品和商业人士，所有人都意识到了这场翻天覆地的变革(Sea change)：AI如今能被用来重新构想商业模式与应用程序。

我在硅谷待了17年，从未见过如此高涨的能量。即使在10年前，我也没有感受到这种程度的兴奋。

主持人： 这太不可思议了。而且我觉得大家工作得更拼了。大卫，你同意这个说法吗？你的公司发生了什么？

大卫·罗杰： 这道鸿沟正在不断拉大。如果有人在使用AI，他们能够完成的工作量会呈指数级增长，并能获得前所未有的主观能动性(Agency)。如果有些人仍然对AI感到紧张，或者没有接受过相关培训，你就会看到这种差距在加剧。

我觉得你提到的最有趣的一点是，这个世界似乎分裂了：一半人认为这是神迹，将拯救世界；而另一半人则觉得，“这是恶魔，会摧毁一切”。现在的社会极其两极分化。

我认为你所探讨并展示出的一点是，这并不是一种健康的态度，或者说不是最优的应对方式。如果我们真的去探究它最优秀的一面，并思考如何利用它来帮助人们，我们或许就能鱼与熊掌兼得。

你刚才问到了工具。如果在几个月前问我，我会列举Claude、ChatGPT等常见工具。但现在我发现，我使用的大多数应用程序都是我自己构建的。

我用Claude Code或Codex来构建它们。首先，这让我感到非常不可思议，因为现在我的“CEO工具栈”全都是我自己开发的应用程序。

主持人： 你管这叫“David化”(Davidify)，对吧？

大卫·罗杰： 我把它叫作“David化”(Davidify)。

我向团队提供了我的沟通风格示例——一大堆我写过的邮件和说过的话——这样他们(AI)就能完美复刻我的语气。

即便是生产力工具，我也自己开发了一款待办事项(To-do list)应用。它的设计机制是：如果一项任务在列表上停留超过一天半，它就会被强制移除。这迫使我必须做出决定：要么现在就去做，要么因为它其实并不重要而将其删除，要么把它委派给团队里的其他人。

这让你能够打造出完全为你自己的思考和工作方式量身定制的应用程序。回到我们关于主观能动性(Agency)的观点，你现在可以随心所欲地创建任何你想要的工作流和工具。核心的转变不再是技术壁垒，而是你的动机和执行力。开发一款应用程序的成本，已经从数月的工作量断崖式下降到了仅仅一个周末。

大卫的CEO实操手册

主持人： 这话说到了点子上。如果一个员工来找你说，我真的想开始使用AI，你会怎么告诉他们？比如，他们该从哪里开始？该做些什么任务？因为我听说有些创业者会让员工试着去“氛围编程”(Vibe coding)一个数据看板之类的东西。

大卫·罗杰： 作为首选任务的话，我其实不太喜欢让人去“氛围编程”(Vibe coding)数据看板。因为当你仅凭直觉和AI写出一个看板时，它通常只停留在前端。它从来没有和实际的数据输入挂钩。它可能在一个小时内看起来很棒，但通常很快就会失效，因为他们没有把它连接到后端。

当人们问我如何学习AI时，我发现他们往往不敢独自去尝试，总有一种畏难情绪在阻碍着他们。在这种情况下，我会和他们坐下来——要么是一对一，要么是两三个人的小组——一步步带他们完成一个基础任务，比如进行一次深度研究(Deep research)。

有时候，我会担心这纯粹是在浪费我的时间，觉得他们去看个YouTube视频可能效率更高。然而我发现，这绝不是浪费。陪伴他们一起操作的过程就像是一种催化剂；它彻底解锁了他们的潜力，随后他们便能独立展翅高飞。

我不确定这是因为我个人的悉心指导，还是因为我作为CEO亲自施压带来的效果，但这种手把手带他们走一遍流程的做法，切实帮他们跨越了心里的那道坎。一旦这道屏障被消除，他们就被彻底解除了封印，能够大步向前，去成就更多了不起的事情。

李飞飞： 谢谢你，大卫，你真正把现实的复杂性带入了这个话题。这也是我所观察到的，坦率地说，我很担忧，因为现在公众对AI的讨论太极化了。我们必须看到它好的一面，也必须正视它坏的一面。但目前的公共舆论并非如此。它要么被描绘成完美的乌托邦，认为它将拯救世界——

主持人： 以后我们再也不需要工作了。只要全民基本收入(Universal Basic Income)落实，我们只要躺平领钱就行了。

李飞飞： 要么人们就会觉得AI糟透了，会取代所有工作，剥夺人类所有的主观能动性(Agency)。这两种极端思想都非常危险。

我真心认为这项技术本质上仍是工具。它是一个无比强大的工具，但终究是人类可以用来让世界变得更好的工具。然而，我们对如何使用它也必须保持高度警惕。我们教导孩子如何使用工具，从火、刀具到互联网；现在，作为一个物种、一个社会，我们也必须学会如何驾驭AI。

当下缺失了最重要的一种声音，那就是居中且理性的深刻探讨：这个工具到底是什么？我们如何引导它向善？我们该如何避开潜在的陷阱？作为一个文明，我们又该如何带着这个“文明级”的工具共同向前演进？

主持人： 你目前构建的AI智能体(AI Agents)彼此之间互不相通。你的销售智能体刚刚达成一笔交易，并了解了客户的偏好，但一小时后，当你的客服智能体接待同一个客户时，却是从零背景信息开始。这些知识每次都在凭空流失。

思科(Cisco)旗下的Outshift今年发布了一份题为《向外扩展超级智能》(Scaling Out Superintelligence)的白皮书。他们的观点是，目前AI最大的瓶颈已经不是打造更大的模型或更聪明的智能体，而是如何让它们更好地协同工作。他们将这种解决方案称为“认知互联网”(Internet of Cognition)：在所有智能体之间同步实现意图共享、上下文共享和推理共享。

如果智能的成本趋近于零，你的职业生涯将何去何从？

在outshift.com上有一个实时演示，展示了五个应用场景，你可以直观地看到智能体们如何实时协同推理。如果你正在开发任何与智能体相关的项目，一定要去读读这篇论文并体验一下演示，因为他们正在将这个未来变为现实。相关链接已经放在视频简介里了。

这是一种革命性的工具。我觉得这是首个能与工业革命相提并论的技术飞跃——工业革命实现了体力劳动的自动化，而现在，我们正在实现脑力劳动的自动化。 这正是为什么我认为很多人感到恐惧的原因。过去，人们把上大学视为通往安稳职业生涯的可靠路径。但现在，如果智能(Intelligence)的成本趋近于零，我不知道未来会发生什么。你们怎么看？

大卫·罗杰： 我从你身上学到的一点是，目前我们所讨论的 AI 主要是基于语言的。用你的话来说，这就像是“有损压缩”(Lossy)。你不可能光靠文字就学会开车，也不可能只看文字就学会投篮。因此，我认为我们仍处于 AI 的 V1（1.0 版本）阶段。