李飞飞呼吁大学推动人工智能研究回归公共利益
（图片来自网络）
在人工智能（AI）领域，当模型、数据与论文被企业封闭时，科学的透明与复现性正在消逝。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）同事发出呼吁，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，让AI发展回归公共利益。
过去，开放数据与代码让创新在全球复制迭代，如反向传播算法、ImageNet数据集、PyTorch等开源工具，为人工智能发展提供了可复现的基准与共同研究基础。但如今，企业（如Meta、DeepMind、OpenAI）正将AI研究转向封闭的商业竞赛，模型、数据与论文被锁在内部，科学的透明度和复现性面临挑战。
呼吁核心方向包括：投资开放数据与模型计划，建设跨国、跨学科的人工智能科研网络，让大学与公共机构在人工智能发展中优先保障开放性、可重复性、人才培养和全球参与，而非短期商业利益。
大学和公共机构因运作模式（非以股东或产品上市为核心），能维持公共利益职能。历史上，开放科学（如反向传播算法公开分享）和开放数据集（如ImageNet）推动了深度学习复兴，培养了几代研究者。企业封闭化可能导致科学进步基础流失，大学需抓住契机，优先服务公共利益。
斯坦福HAI等推动建立全球协作网络，由大学、政府、非营利组织及产业伙伴组成，践行以人为本的AI发展，将开放性与伦理规范置于短期利益之上，建立分布式大学研究中心，共享资源以避免知识垄断，推动AI服务于人类需求与社会价值。
（声明：该内容经AI精编）
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