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李飞飞最新发文:大学必须让AI研究回归公共利益

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李飞飞最新发文:大学必须让AI研究回归公共利益2024更新

  天刑身边,张然早

> 厂商新闻《李飞飞最新发文:大学必须让AI研究回归公共利益》特朗普继续对日本施压:日本需要开放市场 时间:2025-11-04 08:12

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    开放科学是人工智能领域发展的基础,但这个时代似乎正在远去。

    从反向传播算法到 ImageNet,从 PyTorch 到 GLUE 基准,开放数据与代码让创新得以在全球复制与迭代。而如今,人工智能(AI)正从“共享的研究事业”变为“封闭的商业竞赛”,当模型、数据与论文被锁在企业的围墙之内,科学的透明与复现性也在消逝。

    对此,AI 教母、斯坦福大学教授李飞飞联合斯坦福大学以人为本人工智能研究所(Stanford HAI)同事呼吁,大学与非营利机构应重新承担起推动人工智能作为公共产品的使命:投资开放数据与模型计划,建设跨学科、跨国界的科研网络,让人工智能的发展重新服务于公共利益。

    学术头条在不改变原文大意的情况下,对整体内容做了精编,如下:

    10 年前,马克·扎克伯格意外现身神经信息处理系统大会(NeurIPS),宣布成立 Facebook 基础人工智能研究部门(FAIR),标志着人工智能(AI)研究从大学实验室一跃进入了大型科技公司的核心。

    让我们快进到今天:尽管人工智能已成为万亿美元的全球产业,Meta(原 Facebook)仍宣布大幅削减 FAIR 的预算。DeepMind 不再公开其领先的人工智能模型的技术细节,并引入了 6 个月的禁发期,以及更严格的论文内部审查机制,以保持竞争优势。同样地,OpenAI 如今已变成ClosedAI,与其他企业实验室一样,越来越倾向于通过技术博客和内部产品发布来展示成果,而非同行评审的学术发表或开源发布。

    人工智能领域的开放浪潮正在消退——随之消逝的,还有科学进步的基础本身

    我们所说的“公共利益”是什么?

    开放科学首先是一种公共产品——知识惠及所有人,而非少数特定群体。当研究成果公开分享时,创新会加速,重复研究会被最小化,各种想法可以相互借鉴。在人工智能研究领域,这些共享的开源工具、数据集、库和基准测试,使某一实验室取得的进展能够在全球范围内传播——从学生到初创企业,再到大型工业部署。

    但当人工智能知识被私有化时,我们失去的不仅是透明度更失去了推动真正科学进步的思想交叉融合。大学和公共机构凭借其独特定位,能够维持这种公共利益的职能——因为它们的运作模式并非以股东回报或产品上市为核心,而是能够优先保障开放性、可重复性、人才培养和全球参与。

    开放性如何塑造现代人工智能?

    人工智能的发展史与开放科学的历史密不可分:

      反向传播算法(back-propagation algorithm)于 20 世纪 80 年代首次公开分享,促成了深度学习的复兴。

      随后,成功的深度学习技术在大学中率先取得突破,尤其在多伦多大学 Geoff Hinton 的实验室里,语音和图像识别领域取得了重大进展。

      开放数据集如 TIMIT、TREC、MNIST、ImageNet 和 Stanford Alpaca 数据集,为人工智能发展提供了可复现的基准测试和共同研究基础。

      开源代码/库(如斯坦福大学 CoreNLP 工具包,以及后来的 TensorFlow、PyTorch 和 FlashAttention)提供了免费获取前沿技术的途径。

      共享的基准测试与挑战(例如 GLUE、ImageNet 竞赛)培养了数代人工智能研究者与工程师。

    这个生态系统催生了创新飞轮效应:研究人员发布代码和数据,其他人加以利用并改进;学生从中学习;初创企业和行业将这些成果转化为产品。这绝非偶然——正是开放科学的公共产品功能的体现。在此背景下,当前企业对开放性的退缩令人忧虑。这标志着科学从共享事业向以研究成果为专有产品战略的转变。

    行业的退缩——以及人才市场的失灵

    企业界从开放科学中退缩是可以理解的:企业人工智能实验室面临巨大的商业压力和激烈竞争。模型开发成本高昂,研究投入巨大,先发优势至关重要。然而,这种转变对公共利益和教育领域产生了更广泛的后果。

    一个鲜明的指标是人才市场:有报道称,Meta 为吸引顶尖人才,不惜以 1 亿美元或更高的签约金额争夺顶级人工智能研究人员。

    这标志着大学市场的失灵——本应培养下一代人才的机构,在计算能力、数据资源以及研究人员与软件工程师的合理配置方面都严重不足,无法满足大型人工智能模型开发领域对专家的需求。让研究型学生参与大型团队是掌握这些关键技能的正确途径。若高校无法按未来就业需求培养学生,我们不仅会丧失个人发展机遇,更将失去推动创新与公共利益研究所需的广泛人才储备

    大学的契机与开放的公共利益

    现在正是大学重申其推动人工智能作为公共产品的历史使命的契机。学术界与非营利机构有能力将开放性、伦理规范、共享基础设施及全球可及性置于短期商业利益之上。

    这意味着要投资于开放数据和开放模型计划,确保这些资源始终可自由获取用于科研和教育;建立全球合作伙伴关系,实现跨国界、跨学科的计算资源、数据和专业知识共享——避免知识被少数公司或国家垄断;同时培育跨学科团队科学,将社会科学、伦理学、设计学与人工智能技术研究相融合,确保人工智能服务于人类需求和社会价值。

    大学不仅要发表成果,更要维系开放科学所代表的公共利益生态系统。通过这样做,它们能够保护人才培养与科学发现的基础,而这一基础是推动所有人工智能突破的关键。

    继续前行

    在 Stanford HAI,我们坚信人工智能的下一个发展阶段必须将科学开放性与尊严、公平、公共利益等以人为本的价值观相结合。当产业界优先考虑产品与竞争优势时,我们的目标是建立一个由志同道合的高校、政府、非营利组织及产业伙伴组成的全球协作网络,共同践行公共利益使命。这无关品牌塑造或竞争——而是对开放科学制度与实践的维护。

    当今世界面临的最重要问题需要一种新的科研模式:团队科学团队科学不仅需要跨学科学术研究者与软件工程师的大规模协作——这种协作模式目前仅存在于工业界——还需配套的计算能力和数据支持。我们需要新的学术模式来实现团队科学将带来的突破:建立分布式大学研究中心,跨越各大洲相互连接,共享领导权、数据、计算能力、模型和专业人才。这些中心的工作将聚焦于人类繁荣,而非商业的排他性。

    问题在于,我们是要重建那些最初使人工智能成为可能的开放科学机构,还是任由它们被集中的商业力量所侵蚀。在人工智能塑造我们之前,我们拥有一个转瞬即逝的机会来塑造其发展轨迹。

    https://hai.stanford.edu/news/universities-must-reclaim-ai-research-for-the-public-good

    作者:

    李飞飞、John Etchemendy、James Landay,均为 Stanford HAI 联合主任

    Christopher Manning,为 Stanford HAI 副主任。

    更新内容

    一、修复bug,修改自动播放;优化产品用户体验。

    二、 1.修复已知Bug。2.新服务。

    三、修复已知bug;优化用户体验

    四、1,交互全面优化,用户操作更加便捷高效;2,主题色更新,界面风格更加协调;3,增加卡片类个人数据

    五、-千万商品随意挑选,大图展现商品细节-订单和物流查询实时同步-支持团购和名品特卖,更有手机专享等你抢-支付宝和银联多种支付方式,轻松下单,快捷支付-新浪微博,支付宝,QQ登录,不用注册也能购物-支持商品收藏,随时查询喜爱的商品和历史购物清单。

    六、1.bug修复,提升用户体验;2.优化加载,体验更流程;3.提升安卓系统兼容性

    七、1、修复部分机型bug;2、提高游戏流畅度;

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