从“规模驱动”到“研究驱动”：苏茨克维尔的AI新路径

在硅谷的叙事体系里，Ilya Sutskever 堪称“图腾”级人物。作为 ImageNet 革命的重要推手、OpenAI 的联合创始人、GPT 系列的关键缔造者，他几乎定义了过去十年深度学习的前进方向。

然而，在全球产业都把赌注押在“堆更多 GPU、做更大模型”之时，试图用规模化（Scaling）去撞开 AGI 的大门，苏茨克维尔却选择了另一条路：创立 SSI。

11 月 26 日凌晨，Safe Superintelligence（SSI）首席执行官、OpenAI 联合创始人伊利亚·苏茨克维在接受播客主持人德瓦克什·帕特尔采访时，系统地谈论了他对当前 AI 路径的核心判断：

1. 预训练时代的突破在于，它提供了一套可复用、几乎必然奏效的“配方”：准备足够的数据、算力和一个能撑住规模的模型结构，性能就会持续上升。

如今，规模法则正在接近极限。强化学习的算力消耗巨大，却并不能算作真正的“扩展”。这意味着行业正在从“规模驱动”重新回到“研究驱动”。

2. AI 公司将趋同，但仍能赚取巨额收入。即使创新放缓，各公司依旧会取得显著进展并获得高额收入。如果模型被限定在某些领域，它们一样可以极其强大。

3. 人类能迅速学习，是因为进化内置了强大的通用学习机制。大脑就是一种高度通用、极其高效的学习系统，这为人工智能提供了启发：未来的突破来自更强的学习方式。

4. 当 AI 足够强时，许多今天不存在的社会行为会出现。强大的 AI 很可能带来“全民高收入”，极大提升生产力，政治结构、体制与治理方式都会随之重塑。

在这种世界里，每个人都将拥有一个为自己行动的 AI。真正的风险在于，人类可能逐渐从参与者变成旁观者。保持主体性的答案之一，是与 AI 建立更深层的耦合。

5. 超级智能最令人担忧的并不是它的意图，而是它的力量：当一个系统强大到足以决定一切时，即便它的目标是善意的，人类仍可能不喜欢它实现目标的方式。

6. 真正的研究品味来自对“美学信念”的坚持：美、简洁、优雅。

研究品味来自对简单而清晰的信念的坚持：人工智能应该符合大脑的本质结构。重要的不是大脑的形状，而是神经元的数量、连接的可塑性等。

以下为苏茨克维专访实录：

01 模型考试满分，实战翻车

伊利亚·苏茨克维尔：你知道吗？这一切都是真的。

德瓦尔凯什·帕特尔：什么意思？

伊利亚·苏茨克维尔：你不觉得吗？所有这些人工智能的东西……这一切都在发生。难道不是科幻小说里的情节吗？

德瓦尔凯什·帕特尔：人工智能缓慢起步的感觉竟然如此正常。人工智能将会渗透到经济的各个领域。这将受到非常强大的经济力量的推动。

伊利亚·苏茨克维尔：人工智能的影响终将显现。人工智能将会在经济各领域渗透，受经济力量推动，其影响将会非常显著。

08 研究品味，来自于对“美”的执着

德瓦尔凯什·帕特尔：SSI 有什么与众不同的计划？

伊利亚·苏茨克维尔：我正在尝试一些想法。如果这些想法最终被证明是正确的，那么我们会取得收获。我们正在推进技术方法的研究。

德瓦尔凯什·帕特尔：SSI在有效利用超人类智能方面的独特之处是什么？

伊利亚·苏茨克维尔：SSI的主要特点在于其技术方法。我们采用了一种独特且有效的方法。

09 自我博弈和多智能体

德瓦尔凯什·帕特尔：为什么即使查看完全不同的公司发布的模型，LLM 之间的相似度也高得惊人？

伊利亚·苏茨克维尔：也许这些数据集并不像看起来那样完全不重叠。

德瓦尔凯什·帕特尔：如何实现人工智能中的有意义多样性？

伊利亚·苏茨克维尔：我认为缺乏多样性的原因在于预训练。所有预训练模型都大同小异。而强化学习和后训练阶段则开始出现差异。