Fei-Fei Li, twórczyni ImageNet, sprzedaje World Labs koncernowi AMD

Fei-Fei Li

Photo: ITU Pictures / CC BY 2.0, via Wikimedia Commons

Urodzony	3 lipca 1976 Beijing, China
Zawód	Informatyczka i przedsiębiorczyni w dziedzinie sztucznej inteligencji
Nagrody	Nagroda J. K. Aggarwal · Nagroda Queen Elizabeth za Inżynierię · Członek ACM

Przez większą część kariery Fei-Fei Li ostrzegała, że rozwój sztucznej inteligencji coraz bardziej zależy od garstki firm, które stać na komputery potrzebne do jej działania. Przez lata zabiegała o publiczny dostęp do mocy obliczeniowej, by uczelnie mogły dotrzymać kroku branży. Teraz założony przez nią startup, w którym rozwija swój kolejny pomysł, ma zniknąć w strukturach jednego z największych producentów chipów na świecie. AMD zgodziło się kupić World Labs w transakcji opiewającej na około osiem miliardów dolarów, płatnej w całości akcjami. Li dołączy do firmy jako główna naukowczyni. Badaczka, która nauczyła maszyny widzieć, stawia na to, że kolejny krok wymaga wsparcia ze strony producenta chipów.

Do tego przekonania doprowadziła ją nieoczywista droga. Li urodziła się w Pekinie i dorastała w Chengdu, w prowincji Syczuan. Była nastolatką, gdy wraz z matką podążyła za ojcem do Parsippany w stanie New Jersey. W trakcie nauki w liceum pracowała w weekendy w rodzinnej pralni chemicznej, a później, studiując fizykę na Princeton, nadal wracała do domu, by prowadzić lokal, i dorabiała przy zmywaniu naczyń. To podwójne życie — córki właścicieli pralni i studentki fizyki — stało się osią jej wspomnień, The Worlds I See.

Po ukończeniu studiów w 1999 roku rozpoczęła doktorat z elektrotechniki w California Institute of Technology. Uzyskała go w 2005 roku pod kierunkiem Pietra Perony i Christofa Kocha. W pracy doktorskiej badała, jak ludzie w mgnieniu oka ogarniają wzrokiem całą scenę. Doprowadziło ją to do problemu, który miał zdefiniować jej karierę: maszyny nie potrafiły rozpoznawać obiektów, bo nikt nie pokazał im wystarczająco dużej części świata.

Odpowiedzią okazał się ImageNet. W 2007 roku, jako młoda adiunktka na Princeton, Li zaczęła tworzyć bazę zdjęć znacznie większą, niż większość jej kolegów uważała za rozsądne przedsięwzięcie. Za punkt odniesienia przyjęła szacunki psychologa Irvinga Biedermana, według którego ludzie rozpoznają około 30 tysięcy rodzajów obiektów. Jej zespół, korzystając z pomocy osób rekrutowanych przez Amazon Mechanical Turk, opisał ponad 14 milionów zdjęć w około 22 tysiącach kategorii. Od 2010 roku coroczny konkurs ImageNet zapewniał badaczom wspólny test, a w 2012 roku sieć neuronowa stworzona przez zespół Geoffreya Hintona pokonała wszystkich rywali. To wtedy rozpoczął się boom na głębokie uczenie, a dane Li stały się jego fundamentem.

W 2009 roku przeniosła się na Stanford, gdzie w latach 2013–2018 kierowała laboratorium sztucznej inteligencji. Stworzyła też CS231n — kurs głębokiego uczenia w dziedzinie widzenia komputerowego. Jego wykłady opublikowane w internecie wykształciły całe pokolenie inżynierów. W 2017 roku współzałożyła AI4ALL, organizację non profit, która organizuje letnie programy zachęcające dziewczęta i osoby niedostatecznie reprezentowane w branży do rozwijania kariery w tej dziedzinie. W tym samym roku wzięła urlop naukowy i została główną naukowczynią ds. AI i uczenia maszynowego w Google Cloud, gdzie jej zespół stworzył między innymi narzędzia takie jak AutoML.

Lata spędzone w Google przyniosły najbardziej niewygodny epizod w jej publicznej karierze. W 2018 roku ujawnione wewnętrzne e-maile pokazały, że Li popierała udział Google Cloud w Project Maven — kontrakcie z Departamentem Obrony dotyczącym analizy nagrań z dronów — a jednocześnie radziła współpracownikom, by nie wspominali o wykorzystaniu sztucznej inteligencji, bo uzbrojona AI była tematem szczególnie drażliwym. Po protestach pracowników Google ogłosiło, że nie przedłuży kontraktu, a Li powiedziała „The New York Times”, że praca nad jakimkolwiek projektem służącym uzbrajaniu AI jest głęboko sprzeczna z jej zasadami. Także ImageNet musiał zmierzyć się z własnym rachunkiem sumienia. W 2019 roku artysta Trevor Paglen i badaczka Kate Crawford stworzyli ImageNet Roulette, ujawniając obraźliwe etykiety przypisane do kategorii przedstawiających ludzi. Zespół ImageNet zapowiedział wówczas usunięcie około 600 tysięcy zdjęć osób. Zbiór danych, który nauczył maszyny widzieć, pokazał im również jedne z najgorszych sposobów, w jakie ludzie patrzą na siebie nawzajem.

Po powrocie na Stanford w 2019 roku współzałożyła wraz z Johnem Etchemendym Institute for Human-Centered Artificial Intelligence i stała się najbardziej rozpoznawalną orędowniczką krajowej chmury badawczej — publicznej puli mocy obliczeniowej, która pozwoliłaby akademickim laboratoriom konkurować z przemysłem. Zasiadała w federalnej grupie zadaniowej opracowującej jej plan. Jej stanowisko w sprawie regulacji jest jednak bardziej złożone niż to hasło. W sierpniu 2024 roku napisała w „Fortune”, że SB 1047 — kalifornijska ustawa nakładająca na twórców modeli odpowiedzialność za katastrofalne skutki ich niewłaściwego użycia — skrępowałaby rozwój oprogramowania open source i sparaliżowała badania akademickie. Miesiąc później World Labs wyszło z ukrycia, informując o pozyskaniu 230 milionów dolarów od inwestorów, wśród których prym wiódł Andreessen Horowitz, jedna z firm venture capital prowadzących kampanię przeciwko ustawie. Po zawetowaniu projektu Li współprzewodniczyła stanowej grupie ekspertów, której końcowy raport z czerwca 2025 roku domagał się przejrzystości ze strony laboratoriów pracujących nad najbardziej zaawansowanymi modelami, niezależnych ocen i ochrony sygnalistów.

Założone w 2024 roku przez Li, Justina Johnsona, Christopha Lassnera i Bena Mildenhalla World Labs postawiło sobie za cel stworzenie tego, co Li nazywa inteligencją przestrzenną: modeli, które rozumieją trójwymiarową przestrzeń na tyle dobrze, by ją generować, wnioskować o niej, a ostatecznie także w niej działać. Li przekonuje, że inteligencja ogólna wymaga zakorzenienia w fizyce i zdolności rozumowania wykraczającego daleko poza tekst. Pierwszy produkt firmy, Marble, trafił do powszechnej sprzedaży w listopadzie 2025 roku. Na podstawie promptu, zdjęcia lub nagrania wideo tworzy edytowalny świat 3D, który może służyć rozrywce i trenowaniu robotów w symulacji. Na początku 2026 roku firma pozyskała kolejne miliard dolarów od inwestorów, wśród których znalazły się AMD, Nvidia i Autodesk; ta ostatnia zainwestowała 200 milionów dolarów.

AMD ogłosiło przejęcie 28 września 2026 roku. Transakcja wycenia World Labs na około 8,2 miliarda dolarów. Po jej sfinalizowaniu Li obejmie stanowiska wiceprezeski wykonawczej i głównej naukowczyni, podlegając Lisie Su, przewodniczącej rady i dyrektorce generalnej AMD. „Teraz, gdy mamy namacalny dowód na to, co jest możliwe, chcemy zrobić wszystko, by przyspieszyć nadejście przyszłości” — napisała Li w komunikacie o transakcji, dodając, że wymaga to zbliżenia się do sprzętu. Według Bloomberg Billionaires Index po sfinalizowaniu sprzedaży jej majątek wyniesie co najmniej 1,6 miliarda dolarów.

Li jest żoną Silvio Savarese’a, informatyka ze Stanford, i ma z nim syna oraz córkę. Magazyn „Time” zaliczył ją do grona architektów AI w wydaniu z 2025 roku, poświęconym Człowiekowi Roku. W tym samym roku otrzymała wraz z sześcioma innymi pionierami tej dziedziny, wśród nich Geoffreyem Hintonem i Yannem LeCunem, Queen Elizabeth Prize for Engineering. Li mówiła, że nie nazwałaby siebie matką chrzestną AI, choć akceptuje to określenie jako sposób na docenienie pracy kobiet w tej dziedzinie.

Transakcja wciąż wymaga zgody organów regulacyjnych. AMD spodziewa się sfinalizować ją przed końcem 2026 roku. Potem Li będzie odpowiadać za realizację planów produktowych producenta chipów, a nie za kalendarz uniwersytecki. Sprawdzian jej drugiego aktu będzie bardzo konkretny: czy modele przestrzenne tworzone przez World Labs w ramach AMD zasilą otwarty ekosystem AI, który Lisa Su zapowiedziała przy ogłoszeniu transakcji, czy też staną się po prostu kolejnym powodem, by kupować sprzęt AMD.

Tagi: biznes, ceos, liderzy biznesu, AMD, Fei-Fei Li, Lisa Su, World Labs

Powiązane osoby

Powiązane osoby

Dyskusja