斯坦福大學教授、World Labs聯合創始人兼CEO李飛飛在海外科技播客Lenny’s Podcast中，就人工智能（AI）的未來發展方向發表了獨到見解。她指出，AI的進步不能長期依賴算力與數據規模的簡單擴展，而是需要突破性的技術創新。同時，她對當前熱議的“通用人工智能”（AGI）概念提出質疑，認為其更像營銷術語而非科學定義。
回顧二十余年的科研生涯，李飛飛將現代AI的成功歸結為神經網絡、大數據與GPU的協同作用。2006年啟動的ImageNet項目，通過收集1500萬張標注圖像，為AI訓練提供了關鍵數據基礎。2012年，基于該數據集的神經網絡模型在圖像識別領域取得突破，驗證了“黃金配方”的有效性。她強調，ChatGPT的崛起同樣遵循這一邏輯，只是將應用場景從視覺擴展至語言領域。
針對AGI的爭議，李飛飛表示，科學家更應關注技術本質而非概念包裝。“如果圖靈活在今天，面對AI與AGI的區分問題，可能也會無奈聳肩。”她指出，當前AI系統仍無法完成兒童級別的任務，例如從視頻中精確計數物體，或像牛頓般從觀測數據中推導物理定律。這些能力缺失表明，AI距離具備創造力、抽象思維和情感理解的智能體仍有巨大差距。
李飛飛特別強調空間智能的重要性。她認為，人類在應急決策、物體操作等關鍵場景中依賴的是空間認知能力，而非單純的語言處理。為此，她提出“世界模型”概念——通過構建可交互的虛擬環境，使AI理解三維空間中的物體關系與動態變化。這種模型不僅能提升機器人路徑規劃能力，還可應用于電影虛擬制作、心理學實驗設計等領域。
在創業實踐方面，李飛飛介紹了World Labs推出的Marble平臺。該系統允許用戶通過文本或圖像生成可探索的三維場景，支持自由導航與互動操作。與傳統視頻生成模型不同，Marble聚焦于空間結構的真實還原，其輸出數據可導出為視頻或網格模型，服務于創意設計、機器人訓練等多元化需求。目前，該平臺已應用于電影虛擬制作和機器人環境模擬等場景。
談及AI創業挑戰，李飛飛坦言競爭激烈程度超出預期。從模型架構之爭到人才爭奪戰，創業者需時刻保持技術敏銳度。她特別指出，機器人領域的發展難度遠超自動駕駛——后者雖歷經二十年研發仍未完全成熟，但至少運行于二維平面；而機器人需在三維空間中完成物體操控，數據獲取與硬件協同的復雜性呈指數級增長。
面對AI替代人類的普遍擔憂，李飛飛提出“技術賦能”理念。她認為，AI應成為增強人類能力的工具，而非取代勞動力的威脅。無論是藝術家借助AI進行創作，還是護士通過輔助系統減輕工作負擔，技術的終極價值在于服務人類需求。她堅信，在AI時代，每個人都能找到屬于自己的價值坐標。
