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就在今天,斯坦福大學宣布了一項重要調整:將正式合并其校內的兩大核心機構——“以人為本人工智能研究院”(Stanford HAI)與“斯坦福數據科學計劃”(Stanford Data Science)。
合并后的新機構沿用原來Stanford HAI的名稱。計算機科學家James Landay將繼續擔任新機構院長,HAI聯合創始人李飛飛則卸任聯席院長,轉而出任校長Jonathan Levin的AI特別顧問,并與斯坦福前校長John Hennessy共同擔任新機構咨詢委員會聯席主席。
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(來源:Standford)
回看2019年,李飛飛與前教務長John Etchemendy、計算語言學家Chris Manning等人共同創辦HAI,七年間將其打造成斯坦福對外的AI名片。HAI 自創立起每年發布《人工智能指數報告》(AI Index),已連續推出七期,成為追蹤全球 AI 發展最全面的年度文獻之一。
如今,她不再負責日常運營,而是有了一個新的角色:校長的AI特別顧問,工作范圍覆蓋全校七大學院,聚焦科研方向、外部合作、教育改革與學生發展四個維度。
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圖 | 2026年HAI AI指數報告(來源:Standford)
在此次的公開訪談中,她將新角色定義為“連接者與守護者”,強調“協助校長在大學層面就AI做出清晰、有戰略性的判斷”。將“AI特別顧問”作為制度性職位寫入校長辦公室,在斯坦福尚屬首次。這相當于把AI從“院系事務”提升為“校長直管戰略”,可見斯坦福對于AI定位的轉變。
此外,圖靈獎得主、前校長John Hennessy的回歸也是一個重要信號。他將與李飛飛共同主持咨詢委員會,并兼任HAI特別顧問。Hennessy直言這是“斯坦福最重要的一項行動”,并明確委員會的兩大職能:提供多元外部視角,協助籌措發展資源。后者基本意味著HAI將啟動新一輪募款。
接掌新機構的James Landay是人機交互領域的資深學者。他1990年代開發的設計工具SILK,被視為Figma、Canva等現代設計平臺的思想先驅;2000年代初的UbiFit項目,則早于Apple Watch勾勒出可穿戴健康設備的雛形。2024年,他獲得人機交互領域最高榮譽之一ACM SIGCHI終身研究成就獎。
談及合并初衷,Landay 表示:“2019年創辦HAI時,沒人預料到AI會以今天這樣的速度改變生活。留給我們去塑造這項技術的時間,比當初設想的要短得多。”
從資源體量看,一旦合并,新機構將在美國高校中頗具分量。早在原來的HAI中,便已匯聚超過400名跨學科學者,建立起成熟的產業合作網絡,累計獲得6000萬美元研究資助;而原SDS的核心資產則是名為“Marlowe”的高性能GPU計算集群,以及在數學統計、因果科學、神經科學等方向搭建的研究平臺與人才項目。對于這個新的機構,HAI貢獻的是“人”和“資金網絡”,SDS帶來的是“算力”和“數據科學基礎”。
其中,Marlowe GPU集群的并入尤為關鍵。該平臺由數學教授Emmanuel Candès牽頭建設,面向全校研究人員開放。合并后,Candès將出任HAI副院長,主管計算資源。這意味著HAI首次擁有了對大模型時代核心資源的自主調度能力。能否支撐二三十人規模的團隊項目、能否讓博士生在校內訓練中等規模模型、能否確保敏感數據不出校園完成訓練,都直接取決于這臺集群的支撐。
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圖 | Marlowe GPU 集群(來源:Standford)
校長Levin將合并后的HAI稱為“斯坦福AI研究的正門”,意思很明確:無論是學術界、產業界還是政策制定者,只要涉及斯坦福的AI合作,都將通過這一通道對接。斯坦福不再把人工智能當作某個學院或中心的專屬課題,而是將其提升至大學治理的核心層級,統籌資源、統一接口。
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圖 | 斯坦福現任校長 Jonathan Levin (來源:Standford)
基于這一判斷,新HAI將圍繞三大方向展開工作:跨學科發現、教育變革、社會影響研究。
在“跨學科發現”這條線上,新機構院長Landay提出“規模化的團隊科學”。不是傳統五個人圍著一位教授做項目,而是由教授、工程師、數據科學家、設計師等構成的二三十人跨學科團隊,配套校級算力與工程支持。背后的判斷是,AI驅動的科學問題已不再是一篇論文幾張圖的節奏,而要靠工程師搭好基礎設施、數據科學家清洗數據、領域專家定義問題。SDS此前積累的“中心化科研支持”經驗,加上HAI的院系網絡,剛好能把研究的人員結構往這個方向推。
在“教育變革方面”,Landay 沒有把生成式AI講成顛覆教育的洪水,而是把任務拆成幾個具體方向:與斯坦福學習加速器等機構協同,重新思考K-12、大學與終身學習在AI時代的形態;探索新的學習與評估方式;重新設計教學方法。HAI此前已在做面向國會議員的AI集訓營、面向高管的教育項目,以及每年發布的AI Index報告。把這些放在新HAI的“教育變革”框架下,意味著教育不再只是研究院的副業,而是與發現、社會影響并列的核心支柱。
此前,第三個方向“社會影響”是HAI過去最被外界識別的標簽,但Landay在這次合并后把它明顯往實證方向推。他特別提到要做經濟學研究,觀察工作崗位如何變化;做組織行為學研究,看企業內部流程如何演化;推動設計方法從“以用戶為中心”走向“以社區和社會為中心”。這套思路意味著,HAI要把“以人為本”從一句宣言,變成可被驗證的工作方法。
支撐這三大方向的,是Landay反復強調的“開放”原則:開放科學、開源代碼、開放數據、開放模型、開放課程。這一立場并非空談。
李飛飛團隊創建的ImageNet數據集,曾是推動深度學習發展的關鍵基礎設施;近年來,斯坦福研究者參與的FlashAttention等開源項目,也讓大模型訓練優化得以惠及更廣泛的開發者群體。Landay的判斷很明確:“讓斯坦福區別于前沿科技公司的,是我們作為開放社群運作的承諾——在開放論壇發表論文、倡導開放研究、讓知識可被獲取。”
新機構還有意將視野投向硅谷之外。Landay明確表示,“為人類塑造AI”不等于“為北美或西方塑造AI”,必須與亞洲、中東、歐洲等不同文化背景的研究中心建立合作。部分國際合作已啟動,更多細節暫未披露。在地緣競爭日趨激烈的背景下,一所美國頂尖大學主動強調“避免輸出單一世界觀”,確實難能可貴。
對斯坦福內部而言,合并帶來的變化同樣具體。原SDS與HAI的研究生獎學金項目將整合,早期研究者將獲得更豐富的資助來源與導師網絡;原屬SDS的可持續性、天體物理、因果科學等研究中心,將與HAI已有的基礎模型、數字經濟、智能科學等團隊并入同一架構。前教務長Etchemendy將以高級研究員身份繼續參與,經濟學家Guido Imbens則在完成過渡后回歸教學科研。整體思路清晰:簡化行政鏈條,保留科研活力。
過去幾年,關于“高校在大模型時代是否還有競爭力”的討論從未停止:算力被工業界主導、頂尖人才流向企業、閉源模型讓獨立研究難以復現。如今,斯坦福給出了自己的回應:把分散在校內的人、資金、算力、數據與政策影響力,整合成更緊湊的協作體系,并在治理層面為AI打通直達校長辦公室的通道。
但合并是不是真能解決問題,還要看接下來一年里,Marlowe的算力是否會擴容、擴到什么規模;新HAI在三大支柱下立項的旗艦項目長什么樣;李飛飛作為校長顧問會推動哪些跨院系的具體決定;以及那些已經在洽談的國際合作究竟能落地多少。
把這些變量加在一起看,斯坦福這次重組并不是簡單的機構精簡,而是把一所研究型大學在AI時代的資源調度鏈條整個重畫了一遍。
1.https://news.stanford.edu/stories/2026/05/stanford-merges-hai-data-science
2.https://news.stanford.edu/stories/2026/05/james-landay-fei-fei-li-john-hennessy-hai-interview
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