“An KI ist nichts künstlich. Sie wird von Menschen gemacht, soll sich wie Menschen verhalten und letztlich menschliches Leben und menschliche Gesellschaft beeinflussen.”
Warum Fei-Fei der/die kanonische Working Researcher ist
Fei-Fei Li hat das empirische Fundament gelegt, auf dem moderne KI-Bildverarbeitung aufbaut. 1976 in Peking geboren und in Chengdu aufgewachsen, emigrierte sie mit sechzehn Jahren in die USA, erwarb 1999 einen BA in Physik an der Princeton University – während sie gleichzeitig im Reinigungsgeschäft der Familie arbeitete – und promovierte 2005 am Caltech in Elektrotechnik. Nach Professuren in Illinois und Princeton wechselte sie 2009 zu Stanford, erhielt 2012 eine feste Stelle und wurde 2018 zur ordentlichen Professorin ernannt. Von 2013 bis 2018 leitete sie das Stanford Artificial Intelligence Laboratory; später gründete sie gemeinsam mit dem früheren Provost John Etchemendy das Human-Centered AI Institute der Universität mit und leitet es seitdem. Ihr Publikationsverzeichnis umfasst mehr als 300 begutachtete Arbeiten zu Computer Vision, Deep Learning, maschinellem Lernen, kognitiver Neurowissenschaft und Computational Neuroscience.
Das Werk, das ihre Karriere prägt, ist ImageNet – ein Projekt, das sie 2007 noch während ihrer Zeit an der Princeton University anstieß. Das Team erstellte mithilfe von Amazon Mechanical Turk eine Datenbank mit mehr als 14 Millionen annotierten Bildern und rief anschließend die ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge ins Leben. Dieser Benchmark-Wettbewerb trieb zwischen 2010 und 2017 eine drastische Senkung der Fehlerquoten bei der Bildklassifikation voran, darunter AlexNet's bahnbrechendes Ergebnis 2012. Diese Leistung verkörpert die Rolle der Working Researcher in ihrer reinsten Form: eine angestellte Universitätswissenschaftlerin, die eine strukturelle Lücke im Feld identifizierte – das Fehlen großer, sauber annotierter Trainingsdaten –, sie als lösbares institutionelles Problem formulierte, die Ressourcen sicherte und ein begutachtetes Artefakt schuf, das jede nachgelagerte Anwendung von autonomen Fahrzeugen bis zur medizinischen Bildgebung neu ausrichtete.
Von Anfang 2017 bis Ende 2018 war Li als Chief Scientist of AI/ML und Vice President bei Google Cloud tätig, bevor sie an die Stanford University zurückkehrte. 2017 gründete sie zusammen mit Melinda French Gates und Jensen Huang die gemeinnützige Organisation AI4ALL, die Diversität in der KI-Bildung fördert. 2023 wurde sie in Time's AI 100 aufgenommen und in den wissenschaftlichen Beirat der Vereinten Nationen berufen. 2020 wurde sie in die National Academy of Engineering und die National Academy of Medicine gewählt, 2021 in die American Academy of Arts and Sciences, und 2025 erhielt sie den Queen Elizabeth Prize for Engineering. 2024 gründete sie während eines Teilsabbaticals World Labs, ein Startup für räumliche Intelligenz – die Fähigkeit von KI-Systemen, dreidimensionale physische Umgebungen zu verstehen und darin zu handeln –, das im ersten Jahr 230 Millionen Dollar einsammelte und bis 2026 über eine Milliarde Dollar erreichte.
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