斯坦福大學教授李飛飛在近期訪談中，回顧了其職業生涯的關鍵節點，并深入探討了人工智能技術對全球經濟、教育及勞動力市場的深遠影響。作為AI領域的先驅，她以2009年主導構建的ImageNet項目為切入點，解析了這一里程碑式成果如何推動現代人工智能技術的突破性發展。

ImageNet的誕生源于一個核心科學假設：機器能否像人類幼兒觀察世界一樣，通過感知海量物體和場景實現自主學習？為驗證這一假設，研究團隊需構建前所未有的大規模數據集。李飛飛團隊采用眾包模式，利用亞馬遜土耳其機器人平臺進行大規模并行處理，從數十億張圖像中篩選出1500萬張高質量標注數據，最終形成當時計算機視覺領域最大的訓練評估數據集。2012年，該數據集與神經網絡算法、GPU并行計算技術相結合，催生了深度卷積神經網絡分類方法，被業界普遍視為現代人工智能時代的開端。

談及技術演進規律，李飛飛強調科學發展呈現非線性傳承特征。她以ImageNet項目為例，指出其大數據假設受到發展心理學家關于兒童視覺認知研究的啟發，反駁了"單一天才神話"的敘事模式。這種跨學科思想交融的特征，在她創建的World Labs公司中得到延續——該公司正開發的空間智能核心模型Marble，可通過文本或圖像輸入快速生成可交互的3D數字世界。

該技術已展現多重應用潛力：在機器人訓練領域，可作為提供海量場景數據的模擬環境；在精神病學研究方面，能低成本構建多樣化環境用于強迫癥等心理障礙的觸發因素研究。李飛飛特別指出，技術發展需警惕忽視人類主體性的傾向，強調AI作為文明級技術，其核心價值在于服務人類需求而非取代人類能力。

針對教育變革，她認為AI將重塑人才評估體系，傳統學歷背景不再是唯一資質標準，跨學科知識整合能力與批判性思維將愈發重要。在勞動力市場層面，她預警當前普遍低估了知識型工作、藍領工作及服務業正在經歷的"混亂中間階段"變革過程，指出"所有工作消失"的極端預測缺乏依據。

對于年輕從業者，李飛飛建議培養"學習如何學習"的終身能力。她透露World Labs在招聘軟件工程師時，更看重應聘者使用AI協作工具的意愿、學習速度及成長心態。在評估體系改革方面，她主張設計能展現人類獨特價值的考核方式，例如要求學生運用跨學科知識改進AI生成的初步答案，而非簡單禁止使用技術工具。

這位被稱作"AI教母"的科學家，其技術理念深受成長經歷影響。出生于北京、成長于成都的她，15歲隨父母移民美國新澤西，這段跨文化經歷塑造了她對技術普惠性的深刻認知。在普林斯頓攻讀物理期間，她確立了"讓機器理解視覺世界"的研究目標，最終通過ImageNet項目將物理學訓練培養的問題意識轉化為AI領域的突破性成果。