李飞飞呼吁AI安全评估引入独立机构

斯坦福大学教授、World Labs 联合创始人李飞飞近日就人工智能安全问题公开发声。她指出，对于能力日益强大的 AI 系统，安全评估不应完全交由开发这些系统的公司自行完成，而需要由独立机构以及学术界等公共部门参与制定基准，行业与监管方也应共同承担责任。

李飞飞表示，AI 公司的内部研究人员确实可以评估单个模型的能力与安全性，但这种评估无法替代由多方共同制定的更广泛标准。她强调：“我仍然认为，由独立机构以及学术界等公共部门制定基准非常重要。同时，行业和政府也应该共同承担责任。”

这一表态出现在 AI 能力快速提升、外界对潜在风险担忧加剧的背景之下。近期，已有多位 AI 企业负责人呼吁放缓前沿模型的开发节奏，围绕如何严肃对待 AI 极端风险的辩论愈发激烈。

李飞飞认为，AI 可能带来的生存性风险，最终取决于人类选择如何开发、治理和使用这项技术。她将这一原则延伸到 AI 之外的领域：从电力、蒸汽机到现代交通工具，人类社会始终需要在技术带来的益处与人身安全之间寻求平衡。她指出，人类“掌握着技术的力量”，“我们必须掌握控制权。AI 关乎的不是 AI，而是人类。它关乎我们共同以及个人的尊严和自主权，也关乎我们的责任。”

除了对前沿模型的讨论，李飞飞还提醒，关于 AI 系统行为的探讨已经超出驱动当前热潮的所谓“前沿模型”范畴。她创办的 World Labs 正在开发能够生成和重建三维环境的“世界模型”，该技术可用于训练和评估机器人，并赋能设计、医疗等行业应用。她表示，随着这类系统走向现实世界应用，行业面临同一个根本性问题：如何评估能力日益强大的 AI，并判断其是否按预期运行。

从技术生态的角度看，李飞飞的观点指向一个正在成形的需求：AI 安全评估需要更独立、更多元的基准体系，而不能只依赖厂商自证。无论是语言模型还是世界模型，一旦进入真实环境，评估方法、测试基准与责任划分都将成为开发者、研究者与公共部门必须共同回答的问题。对开发者而言，这也意味着在模型发布之外，还需要为可复现的评测流程、外部审计与第三方验证留出空间。