Ilya 最新演讲解读：学习，是AI时代最后的掌握权

”AI最终将拥有无法预测的能力，而我们还没有准备好”——Ilya Sutskever

这几天，OpenAI联合创始人、前首席科学家 Ilya Sutskever 的一段演讲引发了热议。

这是他在接受开放大学荣誉学位时的发言。在演讲中，Sutskever讲述了自己从俄罗斯到以色列、再到加拿大，一步步成长为AI领域顶尖研究者的传奇故事。

有人说这是一次回顾，也有人说像一次坦率的自白。但更准确地说，它是一场关于”学习”能力的深思——那是他人生的起点，也可能是AI未来的方向。

 

01. 自学改变了他的一生

 

Sutskever出生在俄罗斯，五岁时随父母移民到以色列。

他是那种典型的好学生。一次偶然的机会，他的父母发现了开放大学，于是从八年级起，他开始自学开放大学的课程。

那时他第一次拥有了”可以理解一切”的信心：只要慢慢读，就一定能理解。

后来，全家又搬到多伦多。他没有选择重读高中，而是跑去公共图书馆，翻找关于机器学习的书。

那是2002年。当时的机器学习在学术圈还相当冷门，主流是专家系统，图像识别也才刚刚起步。但他并不是跟着风口走，而是顺着自己的疑问去找答案。

他说自己想搞清楚一个问题：计算机会学习吗？学习这件事，究竟可能吗？

这个问题，成了他人生的主线。

之后，他因缘际会进入多伦多大学，成为Geoffrey Hinton的学生，并和团队一起做出了AlexNet，拉开了深度学习的序幕。

他和团队被Google收购，加入Google Brain。再后来，他和几位朋友一起，在湾区创办了我们熟知的OpenAI。

从在图书馆翻书的少年，到构建全球最强AI模型的研究者，他其实始终在围绕同一个问题打转：什么叫真正的学习？理解力是如何形成的？机器有没有可能走出这一步？

 

02. AI学习的终点

 

演讲中段，他谈到AI的未来。所有人都期待他讲讲ChatGPT之后的技术图景，他却说，我们还没有准备好。

他不是站在舞台上做预测，而是在几十年研究之后，向人类提出一个问题——

我们理解AI了吗？它又在理解我们吗？

如果有一天AI能做医学研究——能治病，甚至延长生命，那当然是好事。但问题也正在这里：如果AI能做到这些，那它还能做什么？

AI学会了学习，接下来就可能由它自己创造更聪明的AI。

到了那一刻，我们该怎么办？

没有答案。Ilya也没有。他只是说，我们要准备好——尽管现在还没有明确的方法。

这话从他口中说出来，分量不同。他不像Altman那样以”CEO式”的方式思考未来，也不是马斯克式的警世钟。他更像一位研究员，不断追问自己、追问机器、追问世界：”学习”这件事究竟能走到哪一步。

 

03. Ilya的闭环时刻

 

演讲最后，他说，在很长一段时间里，开放大学代表了他对学习的全部信仰。

那不是一纸学位，而是一种象征。那是他第一次明白：只要愿意学，就真的可以走到很远。

那个靠教材自学、靠图书馆寻找机器学习入门书的少年，如今站在世界AI产业的中心。他说，这是一种圆满的闭环。

他没有用”感恩”之类的词，而是用了”信仰”。他信的不是教育制度，而是学习本身。

 

04. 一些分享

 

看完这个演讲，我心里一直有种说不出的感觉。

现在的AI行业很热，模型一天比一天大，产品更新一周一波。但真正走在最前面、像Ilya这样的人，说的不是更快更强，而是”我们还不知道”。

他说得不快，也不煽情，但每一句话都像是从知识尽头发出的回声。

不是在控诉，也不是在兜售未来感。他只是提醒我们：AI不会等我们准备好再进化。它在学，我们也得继续学——不能只靠围观、使用和调参。

AI未来到底能不能被控制、能不能被对齐，现在没人能确定。但有一件事可以肯定：

人类如果放弃学习，就真的理解不了它了。

 

以下是发言全部内容：

我出生在俄罗斯，我的父母在我五岁的时候移民到以色列。我开始上学，我是一个好学生，我的父母希望我能在一个更好的环境里学习。有一天，我们偶然发现了开放大学，于是我从八年级开始上他们的课。这是最好的体验。

顺便说一下，我拿到了我的课本，开放大学的教材写得非常清楚，我刚到那些书就开始读，我理解得很清楚。读到某个程度，我还记得那一刻，我感到自己前后判若两人。我变得有信心，只要慢慢读，我就一定能理解。所以这对我帮助非常大。另外，你知道的，我学习了数学和计算机科学。我打下了很扎实的基础。

后来我的父母搬到了多伦多，我做的第一件事就是去多伦多公共图书馆尝试寻找一本关于机器学习的书，与其重新上一次高中，我选择尝试转学到多伦多大学。很幸运的是杰夫·辛顿也在多伦多。这就是应该去的地方，当时世界上最具前瞻性的AI思想都在这里。于是我成功地作为转学生加入多伦多大学。

2002年时，电脑已经可以玩一点电子游戏，他们可以下棋和跳棋，但仅限于此。我记得曾经想过，一台很强的电脑可以下棋没问题，但它是怎么学习的呢？学习本身到底有没有可能？计算机会学习吗？

我觉得如果如果能解答“如何学习”这个问题，那么其他一切都会随之而来。我们在研究生阶段写了Alex论文，一些公司因此表示想要收购我们的公司，但那时候我们根本还没有公司，所以我们需要创建一家公司，最终谷歌收购了我们。因此，我加入了谷歌。大型神经网络可以做任何事情的想法，在我们在谷歌的研究中又被进一步证实了。之后，我有了参与创办OpenAI的机会。我当时在海湾地区。心里想，在这里不尝试一次真正的创业机会怎么行呢？而且是和这么多杰出的人一起，于是我决定去做这件事。我们继续在OpenAI工作。

深度学习是一个很大的理念，有很多人为此做出了贡献。我很高兴我也能有所贡献。

但是说到AI，未来却并不那么简单。AI很激动人心，因为它很强大，对吧？你有了能力就能做各种事情。那么，当AI变得足够强大，你能想象AI会做什么样的事情？如果AI变得足够有能力，我们将拥有令人难以置信的医疗技术，如果AI能进行医学研究，那将是惊人的。我们可以做更多的事情，可以治愈很多疾病，甚至延长生命。我认为这些真的是很棒的事情，但如果AI能做到这一点，它还能做什么？最终的答案是：它什么都能做，即不可预测又难以想象。

我们该如何应对？我们必须做好准备，但目还没有明确的办法。最终，AI的力量将是巨大的。AI能创造下一代AI，这就是所谓的智能爆炸。天呐，那时候我们该怎么办？AI的问题在于它的影响太大，太强大了，它能解决一切问题，它也可以做任何事情，而所有这些问题，现在都没有答案。

现在，我想对开放大学授予我这个荣誉学位表示最深切的感谢，我觉得这很有意义，因为在相当长的一段时间里，开放大学对我来说代表了整个学术界和所有对学习的兴趣。这就像一个圆满的闭环，以一种非常有意义的方式。

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