“空间智能”并非李飞飞一夜之间想出的概念。在她去年出版的自传《我看见的世界》中，就已对当时如火如荼的大语言模型发展提出了深层思考。我们节选了该书《下一颗北极星》章节中的观点，有助于大家理解她提出“空间智能”的思想脉络：
每一个故事都代表着一个变化——我们对数据的看法发生了变化，对数据的期望也发生了变化。我们曾经试图给算法类似百科全书式的意识，希望算法可以识别所有的类别和事物，而现在，我们的目标更为广泛。我们想对万事万物所蕴含的空间、时间甚至意义有更深入的了解。我们的目标不仅仅是数量上的增加，还有细节和细微差别的扩展。新的数据处理方法不仅仅是简单的整理和编目，而是要模拟整个环境，模拟在环境中展开的行动。这就是为什么随着技术复杂性出现爆炸式增长，我们研究背后的人本主义也在不断发展。要形成对现实生活的整体观，为了创造比以往任何时候都更加真实的世界表征，我们需要深度和保真度，而在我看来，即使目前最先进的技术也达不到这种需求。因此，我们再次热血沸腾，迎接挑战。我们再次需要进化。
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大型语言模型，即使是多模态的大型语言模型，可能也并不具备真正意义上的“思考”能力。看看就知道了：大型语言模型很容易出现荒谬的概念性失误，也乐于编造听起来合理但实际上毫无意义的胡言乱语。了解这些事实有助于我们避免过分迷恋模型的能力。然而，随着大型语言模型生成的文本、图像、语音和视频越来越复杂，真与假之间的界限愈加模糊。越来越多的评论家开始质疑，为我们敲响警钟：作为个人、机构，甚至社会，我们究竟有没有能力区分真实和虚构？当人们意识到这一切还只是1.0版本时，这种发问尤其令人警醒。
就这样，科技不断发展。算法语言表达的高级程度已逼近人类水平。机器人正在逐渐学会应对真实的环境。视觉模型不仅可以通过照片进行训练，还可以在全三维世界中进行沉浸式实时训练。人工智能能够像识别内容一样流畅地生成内容。与此同时，伦理问题在我们周围不断涌现，与人类经济社会发展的关联也日益紧密。但这就是科学一直以来的样子。随着旅程的展开，前路只会变得更漫长、更复杂。无穷无尽的分叉、不断扩大的视野、新的发现、新的危机、新的争论，故事永远处于第一幕。
（整理自《我看见的世界：李飞飞自传》）