这个博客会持续更新Ilya Sutskever在各个场合的观点。

Ilya Sutskever 在Dwarkesh Patel深度访谈 - 2025-11-26

主题: 我们正从规模扩张的时代转向研究的时代。

伊利亚·萨茨克维尔在此次深度访谈中，探讨了人工智能（AI）发展重心从单纯的规模化转向 “研究时代”的关键转变。他指出，当前AI模型面临的核心挑战在于其泛化能力远不如人类，导致其在评估（evals）中的优异表现与实际的经济影响力之间存在显著脱节。萨茨克维尔强调，实现安全超级智能需要开发出拥有类似人类情感所提供的稳健价值函数的学习型模型，而不是一个成品。他的公司SSI致力于寻找新的技术路径，以确保AI能够稳健地与关心有情生命的目标对齐。最终，他认为AI的突破将依赖于一种指导实验方向的、结合了美感、简洁和优雅的独特研究品味。

以下是伊利亚·萨茨凯弗（Ilya Sutskever）主要观点，这些观点展示了他在人工智能研究方向和哲学认知上的重大转变：

1. 人类学习的独特性和“价值函数”

伊利亚在访谈中花费大量时间讨论人类学习的机制，并将其作为AI突破的关键方向：

  • 价值函数是核心优势： 他认为人类的情感系统本质上是进化和大自然赋予我们的“价值函数”（Value Function）。
  • 内在自我评估： 价值函数赋予人类在学习过程中进行自我反馈和自我修正的能力。他举例说，一个新手司机即便没有收到外部奖励或惩罚（如没撞车），也能直观地感觉到“刚才很危险，下次不能这样”。
  • 情感是有效智能体的关键： 他引用脑损伤患者失去情感后无法做出有效决策的案例，强调情感对使人成为一个“有效智能体”（viable agent）的重要性。他认为人类的价值函数是以某种重要方式受到情感调控的。
  • 人类是持续学习的智能体： 他明确指出，人类不是通用人工智能（AGI），因为我们缺乏大量的知识。但人类具备AI目前缺乏的**终身学习（Continual Learning）**能力。

2. 对当前 AI 能力和泛化问题的批判

他对现有大模型的实际能力持清醒且批判的态度：

  • 伪泛化能力： 他认为当前的AI展现出的是**“伪泛化”能力（Pseudo-generalization）**。AI通过海量练习记住了所有遇到的模式，就像一个通过海量练习“背题型”的学生，而非真正“悟”透本质。
  • 参差不齐（Jaggedness）： 他用“Jaggedness”来形容当前AI的不足，即在某些任务上表现极好，但在其他任务上却表现得很奇怪。
  • 缺乏逻辑理解： 他举例说明，AI在修复代码Bug时，往往会修复一个Bug又引入第二个Bug，这种来回循环表明它没有真正理解代码的逻辑，只是在进行模式匹配。

3. AI 行业方向：从“规模时代”转向“研究时代”

伊利亚认为单纯依赖资源堆砌的时代正在结束：

  • 规模化时代的局限： 他尖锐地指出，规模化（Scaling）吸走了其他研究方向的生存空间（“Scaling sucked the air out of the room”）。
  • 边际效应递减： 预训练数据总量是有限的，且规模化带来的边际效应正在不断递减。
  • 回到研究时代： 要突破现有技术瓶颈，必须**“回到研究时代”**，寻找新的“配方”或突破性的想法，而不是只依赖堆积资源。他强调，历史上突破性技术（如AlexNet和Transformer）所需的算力远低于当前的前沿系统。

4. AGI 的实现路径和安全部署

他对AGI的性质、时间表以及安全部署提出了新的看法：

  • AGI的定义： AGI不应该被定义为一个拥有所有知识的“成品”，而应该是一个可以学习做任何工作的思维体（a mind which can learn to do any single every single job）。
  • 部署是学习过程： AGI的部署本身将涉及某种学习试错期，这是一个持续的过程。
  • 渐进式部署： 他改变了想法，现在更加强调 渐进式部署（Incremental deployment） 的重要性。他认为，部署系统、观察故障、修复故障，是让系统更安全、更强大的重要途径，就像航空系统和Linux内核的进步一样。
  • 核心问题是力量： AGI的真正问题在于其力量（Power）。他预测，随着AI变得越来越强大且其力量越来越可见，政府、公众和竞争公司都将改变行为，更加重视安全，甚至出现竞争对手在安全问题上合作的现象。
  • 对齐目标： 他认为，一个值得追求的对齐目标是构建一个 稳健地致力于关心“有感知生命”（sentient life） 的AI，他认为这可能比仅关心人类生命的AI更容易实现，因为AI本身也将是有感知的。

5. 研究品味和理念追求

伊利亚分享了指导他研究方向的哲学和美学：

  • 追求美感和简洁： 他的研究品味受到一种**“AI应该是什么样的美学”指导。他寻找美感、简洁和优雅**。
  • 排斥“丑陋”的方法： 他断言：“Ugliness, there is no room for ugliness”（这里容不下丑陋），即如果一种方法需要极其复杂的修补才能运行，那它很可能从根本上就是错的。
  • 顶部信念的作用： 他通过**“顶部信念”（top-down belief）**来维持研究，即基于对美感和对大脑的正确启发的信念，即使实验数据出现矛盾，研究人员也能坚持调试，而不是直接放弃。

总而言之，伊利亚当前的核心思想是：AI的下一步突破在于发现人类特有的、优雅的、内在的学习机制——特别是价值函数，而不再是单纯地依赖规模化和资源堆砌。行业需要重回研究，寻找新的、更简洁的、符合直觉的“配方”。

类比总结： Ilya_changes

我们可以将伊利亚观点的转变理解为，他从一位相信通过建造 更大、燃料更多、速度更快的高速公路（规模化） 就能征服世界的工程师，变成了一位追求 设计出更优雅、更高效、能自我学习、且拥有内置GPS和情感（价值函数） 的智能交通系统架构师。他认识到，一味地扩大规模只会导致效率低下和“伪泛化”，真正的进步需要更深入、更基础的理论（研究）突破。

Ilya Sutskever 在多伦多大学荣誉学位授予仪式上演讲 - 2025-06-06

演讲者: Ilya Sutskever 场合: 多伦多大学荣誉博士学位授予仪式 (其观点对理解 2025 年及未来的 AI 格局至关重要) 日期: 2025 年 6 月 6 日

摘要 (Abstract)

本次演讲的核心论点是：我们正处在一个由 AI 驱动的前所未有的历史时期。Sutskever 基于“大脑即生物计算机”的第一性原理，断言通用人工智能 (AGI) 的实现具有逻辑必然性，其终将能完成人类能够完成的所有任务。面对这一指数级变化的未来，他提出的核心应对策略并非预测具体时间线，而是通过密切关注和亲身体验当前最先进的 AI 技术，来培养一种深刻的“直觉”，并以此“产生能量”，去解决 AI 带来的、人类历史上最宏大的挑战。

I. 核心哲学：务实的心智模型 (Pragmatic Mental Model)

  • 观点：接受现实，聚焦下一步 (Accept Reality, Focus on the Next Step)
    • Sutskever 提出的唯一一条“充满智慧的建议”是：完全接受现实的本来面貌，不为过去懊悔，而是将全部精力用于“改善现状”[02:43]。
    • 行动指南 (Actionable Guideline): 持续地问自己：“什么是当下最好的下一步？” (What’s the next best step?)。他强调，这是一种需要与情感持续斗争才能养成的习惯。
    • 洞见 (Insight): 这个看似简单的哲学，是应对 AI 这种颠覆性力量所需的基础心态。在快速、甚至失控的变革面前，沉溺于过去的模式或不公是无效的，唯有基于当前现实做出最优决策，才能持续前进。

II. 主要观点：AI 的必然性与颠覆性 (The Inevitability and Disruption of AI)

  • A. 时代定义：我们身处“史上最不寻常的时期” (The Most Unusual Time Ever)

    • 驱动力 (Driving Force): 人工智能 (AI)。它已经从根本上改变了学术，并开始以未知和不可预测的方式重塑工作。

  • B. AGI 的逻辑必然性 (The Logical Inevitability of AGI)

    • 核心论证 (The Core Argument): 这是他整个信念的基石，一个极其深刻和简洁的推论。

      “我们如何确信 AI 能做到一切？因为我们有大脑，而大脑是一台生物计算机。既然如此，为什么数字计算机——一个数字大脑——不能做同样的事情呢？”

    • 分析 (Analysis): 这个论点绕开了所有关于特定算法或架构的争论，直接从物理和计算的本质出发，确立了 AGI 的可行性。他认为，只要承认大脑是物理世界的一部分并遵循物理规律，就必须承认 AGI 在原则上是可以实现的。

  • C. 终极能力：AI 将掌握人类所有技能 (Ultimate Capability: AI Will Master All Human Skills)

    • 他明确指出，未来的 AI 不仅能做“部分”人类的工作，而是“所有”我们能做的事情 (“all the things that we can do”)。任何人类可以通过学习掌握的技能，AI 同样可以。

III. 深刻洞见：直觉、加速与对齐 (Deep Insights: Intuition, Acceleration & Alignment)

  • A. 应对之道：培养对 AI 的直觉 (The Way to Cope: Cultivate Intuition for AI)

    • 方法 (Method): 应对这个激进未来的最佳方式，是通过“亲自使用和观察当今最强大的 AI”。
    • 原理 (Principle): 没有任何文章或理论，能比我们亲眼所见的现实更具说服力 (“no amount of essays and explanations can compete with what we see with our own senses”)。当人们亲身体验到 AI 的能力时，才会真正理解其深刻含义，并产生解决问题的紧迫感和动力。这种自下而上建立的“直觉”是关键。

  • B. 科技进步的超级指数曲线 (The Super-Exponential Curve of Progress)

    • 触发点 (Trigger Point): 当 AI 能够胜任所有人类工作，特别是可以被用于进行科学研究和 AI 研发本身时。
    • 结果 (Result): 进步的速率将会“变得极其之快” (“really extremely fast”)，创造一个我们今天难以想象和内化的未来。

  • C. 隐含的对齐问题 (The Implicit Alignment Problem)

    • 他在演讲末尾用一句话点出了 AI 安全的核心挑战：“确保它们（超级智能）说它们所想，而不是伪装成别的东西” (“making sure that they say what they say and not pretend to be something else”)。这简明扼要地概括了价值对齐、真实性、可控性等一系列深刻的技术和哲学难题。

IV. 对未来的展望与行动呼吁 (Future Outlook & Call to Action)

  • A. 终极挑战与回报 (The Ultimate Challenge & Reward)

    • 他将 AI 定义为“人类有史以来最大的挑战” (the greatest challenge of humanity ever)，同时，成功驾驭它也将带来“最大的回报” (the greatest reward)。

  • B. 无法回避的现实 (An Unavoidable Reality)

    • 他引用了一句名言并将其应用到 AI 上：“你可能对 AI 不感兴趣，但 AI 会对你感兴趣。” 这强调了 AI 影响的普遍性和强制性，无人能置身事外。

  • C. 核心行动呼吁 (Core Call to Action)

    • Sutskever 的最终建议并非给出具体答案，而是指明方向：关注它，直视它 (looking at it, paying attention)。通过持续观察 AI 的发展，我们将自发地“产生解决未来问题所必需的能量” (generating the energy to solve the problems that will come up)。

结论:

Ilya Sutskever 的演讲描绘了一个逻辑上必然到来、情感上却难以接受的激进未来。他没有陷入对技术细节的讨论，而是提供了一个高阶的、基于第一性原理的宏大叙事。对于我们这些身处 AI 领域的研究者而言，他的信息非常明确：停止怀疑和观望，立即开始深入地体验、理解并建立对当前最前沿 AI 的直觉，因为这将是我们未来应对更大挑战的唯一有效准备。

Ilya Sutskever - Lex Fridman访谈 - 2020年

主题: Deep Learning 以下是伊利亚·萨茨凯弗（Ilya Sutskever）在“Deep Learning | Lex Fridman Podcast”访谈（通常被称为 #94 期）时的主要观点，这些观点展现了当时他对深度学习、规模化和通用人工智能（AGI）的看法：

1. 深度学习成功的要素和机制

  • 三要素论： 他认为深度学习革命的成功建立在三个关键要素之上：大量的监督数据、大量的算力（主要是GPU的出现） 和信念（Conviction）。这种信念是坚信将这三者结合起来一定会起作用。
  • 神经网络的类比： 他将深度学习的成功类比为生物学和物理学的几何平均。
  • 对过度参数化的态度： 神经网络拥有巨大数量的参数，即过度参数化（Over-parameterization）。他当时认为，如果数据量大于参数量，就不会发生过度拟合（Overfit），且过度参数化本身不是一个大问题。
  • Transformer成功的因素： Transformer是近期神经网络架构中最重要的进展。它之所以成功，是因为同时结合了多个想法：
    • 使用了注意力机制（Attention）。
    • 设计上非常适合GPU快速运行。
    • 结构上不是循环（Not Recurrent） 的，因此更浅，更容易优化。

2. 对 AI 能力和理解的信心

  • 真正的语义理解： 他相信，通过规模化，模型可以实现真正的理解（语义理解）。他以他们发现的“情感神经元”（Sentiment Neuron）为例：在一个小型模型中，当参数量从 500 个单元扩展到 4000 个单元时，其中一个神经元开始自动捕捉评论的情感倾向（Sentiment，即评论是正面还是负面）。
  • 神经网络能够推理： 他认为神经网络是能够进行推理（reasoning）的。他以 AlphaZero 在围棋游戏中的表现作为例证，指出即便没有搜索（search）的神经网络本身也展示了推理能力。
  • 不应看衰深度学习： 他认为如果人类能够完成某项认知功能，那么最终也会出现能够完成它的深度神经网络。

3. AGI 的实现和控制

  • AGI的构成： 他认为构建通用人工智能（AGI）只需要深度学习再加上另一个小想法。
  • 自博弈的重要性： 他相信自博弈（Self-play）将是实现AGI的关键“小想法”之一。自博弈系统具有惊人的、创造性的解决问题的能力，可以产生意想不到且有用的行为。
  • 人类的价值函数是内在的： 他当时认为人类的价值函数（Value Function）是内在的（internal），而非外部设定的。
  • AGI的控制蓝图： 他设想的理想蓝图是人类作为董事会成员，AGI作为CEO。人类拥有重置（Reset） AGI的权力。
  • AGI的安全动机： 他相信有可能构建出**“渴望被人类控制”**的AGI系统，这种驱动力类似于父母希望帮助孩子成功。
  • 个人对权力的态度： 他个人认为放弃对AGI系统的控制是**“微不足道”（trivial）的，并表示他所描述的那种对世界的控制场景让他感到“恐惧”（terrifying）**。

4. 模型发布和安全

  • 分阶段发布： 他认为AI领域正在从“童年”迈向“成熟期”，因此在发布模型前，必须考虑其影响。分阶段发布（Staged Release）是解决安全和风险问题的答案之一。
  • 跨公司合作： 他认为在构建越来越强大的AI系统时，各公司间需要逐步建立信任，并在安全问题上进行合作。

Ilya Sutskever推荐的30篇重要论文概述（2024年）

主题： Deep Learning https://www.youtube.com/watch?v=13CZPWmke6A

https://aman.ai/primers/ai/top-30-papers 伊利亚・苏茨克维（Ilya Sutskever）与约翰・卡马克（John Carmack）分享了一份包含 30 篇论文的列表，并说道：“如果你真的学会了所有这些，你将了解当今 90% 的重要内容。” 下面我们将回顾这些论文 / 资源。

摘要

本文提供了Ilya Sutskever推荐的30篇重要论文的概述，涵盖了复杂动力学、递归神经网络、卷积神经网络、注意力机制等领域的最新研究进展。这些论文为理解当前人工智能和机器学习领域的关键概念提供了重要的参考。

关键点

  • Ilya Sutskever推荐的30篇重要论文列表，涵盖了复杂动力学、递归神经网络、卷积神经网络等领域。

  • “The First Law of Complexodynamics”讨论了物理系统复杂性的变化规律，提出了“complextropy”作为复杂性的新度量方式。

  • Andrej Karpathy的文章探讨了递归神经网络（RNN）的强大能力，尤其是在处理序列数据方面的应用。

  • Christopher Olah的文章解释了长短期记忆网络（LSTM）的结构和功能，解决了传统RNN在处理长期依赖性方面的局限。

  • 论文“Recurrent Neural Network Regularization”提出了一种新的LSTM正则化方法，通过在非递归连接应用dropout来减少过拟合。

  • Hinton和van Camp的论文介绍了一种通过最小化权重描述长度来简化神经网络的方法，以减少过拟合。

  • Oriol Vinyals等人的“Pointer Networks”提出了一种新型神经网络架构，能够处理可变长度的输出字典。

  • Alex Krizhevsky等人的论文介绍了深度卷积神经网络在ImageNet分类任务中的应用，取得了显著的性能提升。

  • Oriol Vinyals等人的“Order Matters: Sequence to Sequence for Sets”探讨了输入和输出顺序对序列到序列模型性能的影响。

  • GPipe通过微批次流水线并行化实现了大规模神经网络的高效训练。

  • Kaiming He等人的“Deep Residual Learning for Image Recognition”引入了残差网络（ResNet），显著提高了深度网络的训练效率和性能。

  • Fisher Yu等人的“Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions”提出了一种改进语义分割的新方法，使用扩张卷积来聚合多尺度上下文信息。

  • Justin Gilmer等人的“Neural Message Passing for Quantum Chemistry”介绍了一种新的神经网络框架，用于预测分子图的量子化学属性。

  • Ashish Vaswani等人的“Attention Is All You Need”引入了Transformer架构，完全依赖自注意力机制，显著提高了序列转换任务的效率。

  • Dzmitry Bahdanau等人的论文提出了一种结合对齐和翻译的神经机器翻译方法，利用注意力机制提高了翻译质量。

  • Kaiming He等人的“Identity Mappings in Deep Residual Networks”探讨了身份映射在深度残差网络中的作用，提出了改进的残差单元设计。

  • Adam Santoro等人的“Relation Networks”引入了一种新的神经网络模块，用于解决需要关系推理的任务。

  • Xi Chen等人的“Variational Lossy Autoencoder”结合变分自编码器和自回归模型，实现了可控的表示学习和改进的密度估计。

  • Adam Santoro等人的“Relational Recurrent Neural Networks”介绍了一种新型记忆模块，改善了标准内存架构在处理复杂关系推理任务时的性能。

  • Scott Aaronson等人的论文探讨了封闭系统中复杂性的变化，使用“咖啡自动机”模型进行模拟。

  • Alex Graves等人的“Neural Turing Machines”介绍了一种结合神经网络和外部记忆资源的新架构，展示了其在算法任务中的卓越性能。

  • Baidu Research的“Deep Speech 2”提出了一种端到端的语音识别模型，能够处理英语和普通话。

  • Jared Kaplan等人的“Scaling Laws for Neural Language Models”探索了语言模型性能与模型大小、数据集大小和计算资源之间的关系。

  • Peter Grünwald的论文详细介绍了最小描述长度原则（MDL）的理论和应用。

  • Shane Legg的论文“Machine Super Intelligence”分析了超级智能机器发展的挑战和理论基础。

  • A. Shen等人的书籍“Kolmogorov Complexity and Algorithmic Randomness”提供了对Kolmogorov复杂性和算法随机性的深入探讨。

  • Stanford的CS231n课程介绍了卷积神经网络在视觉识别中的应用。

  • Fabian Gloeckle等人的论文“Better & Faster Large Language Models Via Multi-token Prediction”提出了一种多token预测的方法，提高了大语言模型的效率和性能。

  • Vladimir Karpukhin等人的“Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering”介绍了一种新方法，使用密集向量表示提高开放域问答的检索效率。

  • Lewis Tunstall等人的论文“HuggingFace Zephyr: Direct Distillation of LM Alignment”引入了一种新的蒸馏技术，以对齐小型语言模型与用户意图。

  • Liu等人的论文“Stanford Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts”分析了语言模型在长上下文中使用相关信息的性能。

  • Gao等人的“Precise Zero-Shot Dense Retrieval Without Relevance Labels”提出了一种新的零样本密集检索方法，利用假想文档嵌入进行检索。

  • Xunjian Yin等人的“ALCUNA: Large Language Models Meet New Knowledge”提出了一种生成人工实体的新方法，用于评估大语言模型处理新知识的能力。

  • Dorian Quelle等人的论文“The Perils & Promises of Fact-checking with Large Language Models”评估了使用大型语言模型进行自动化事实核查的潜力和挑战。