## 684｜跨越5年的两次访谈：分享AI大神伊利亚5个观点巨变下的启发

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又到周日，不过我最近没看到啥关于AI的好书，今天想和你聊聊一个人，也就是伊利亚·萨茨凯弗（Ilya Sutskever）。这两天我看了他两个特别长的视频，一个是这周刚接受的90分钟深度访谈，另一个是五年前他接受美国知名播客Lex Fridman的采访。

要是你不熟悉伊利亚这个名字，我简单介绍下。他是OpenAI联合创始人，GPT系列核心推动者，业界公认的“AI大神”。当年谷歌“深度学习八君子”写出Transformer那篇里程碑式论文后，连谷歌自己都没意识到这个重要性的，但伊利亚却敏锐捕捉到了这里面的机会。去年他离开OpenAI，创办了一家专注“安全超级智能”的新公司Safe Superintelligence (SSI)，如今估值已经飙升到320亿美元。

看到新视频，我必须说句看起来像废话的话：在这个新视频里的他，比五年前那次访谈看起来老了不少，头发更少了，还留起了胡子。但更有意思的变化不在外表，而在说话的方式。

五年前的伊利亚，语速很快，说话直来直去，透着一种技术极客的纯粹感。那时候他聊的都是神经网络、算力、数据这些硬核技术。而这次访谈，他语速明显慢了下来，说话时会停顿、会思考，甚至用一种很有哲学感的方式开场：“你知道什么很疯狂吗？这一切都是真实的……所有这些AI相关的东西，它正在发生。这难道不像是科幻小说里的情节吗？”

这种变化让我想起《深度学习革命》这本书里的一个细节。2003年，伊利亚还在多伦多大学读本科，某天他直接去敲辛顿教授的门，想进对方实验室做研究。辛顿说你需要提前预约，他特别憨直地反问：“好的，那现在吗？”那时候的他，是一个执着到有点莽撞的年轻人，眼里只有技术和AGI这个目标。

但现在的伊利亚，给人一种“看尽繁华，还想回来跟你坐旋转木马”的感觉。他开始谈人类的情感，谈直觉的价值，谈什么是真正的理解。这种转变，或许和他去年经历的OpenAI“大变”有关。

对比这两次访谈，你就能发现，这个站在AI浪潮最前沿的人，对很多根本性问题的看法发生了巨大转变。而这些转变不只是技术层面的，更关系到我们每个普通人该如何理解AI，以及如何在这个时代找到自己的位置。

今天，我就从这两次访谈里，为你梳理出伊利亚观点变化最大的五个方面。

先说第一个变化。这个变化我觉得最有意思，因为它直接关系到我们每个人。

五年前的访谈里，伊利亚几乎不提人类学习的独特性，那时候他的关注点全在技术上，比如深度学习、神经网络、算力、数据。他坚信只要有足够的监督数据和计算资源，再加上信念，AI就能不断进步。

但这次不一样了。伊利亚花了很多时间聊人类学习这事儿，还举了个特别有意思的例子。他说，一个十几岁的孩子学开车，通常10小时练习就能掌握得不错，可AI呢？需要成千上万次模拟训练才能达到类似水平。为什么会有这么大的差距？

他给出的解释让我印象深刻。他说，人类不是靠外部给予的奖励信号来学习的。一个新手司机开车时，即便没撞车、没收到“这样不对”的明确反馈，但他的身体和直觉也会告诉他“刚才那一下很危险，下次不能这样了”。这种过程中的自我反馈，让人类在没有明确奖励的情况下也能快速学习。

伊利亚把这种能力称为“价值函数”。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。当你做一件事时，你会有直观感觉，知道自己做得好不好、有没有信心、需不需要调整。

更关键的是，伊利亚明确指出，人类不是AGI，因为人类缺乏大量知识。但人类有一项AI目前还做不到的能力，那就是终身学习。我们依赖的是持续的、连续的学习和适应。

说实话，这个观点让我重新思考了一个问题：在AI时代，人类的优势到底是什么？

答案可能不是我们知道多少，而是我们能多快适应新情况，多快从错误中学习。那些死记硬背的知识，AI大概率比我们强，但那种“感觉这样不对，得换个方式试试”的直觉，才是我们的核心优势。

咱们继续聊第二个变化。伊利亚这次用了一个特别精彩的类比，我觉得它值得每个人好好琢磨。

他讲了一个“竞赛编程学生”的故事。假设有两个学生，第一个学生立志成为顶尖竞赛编程选手，花10000小时把所有题目和解法都背了下来，最后真的成了顶尖选手；第二个学生觉得竞赛编程有趣，只练了100小时，成绩也不错。

然后伊利亚抛出了一个问题：你觉得哪个学生在未来职业生涯里会做得更好？主持人和他都说，答案显然是第二个。

为什么？原因很简单，第二个学生虽然练习时间短，但他“悟”了，他有那种“举重若轻”的感觉——真正理解了编程的本质。而第一个学生只是通过海量练习，记住了所有见过的模式。我们在上学的时候，应该都遇过那种学霸，他们也玩游戏、看小说、熬夜看比赛，平时不怎么埋头苦读，但期末考试却总能遥遥领先。

伊利亚说，现在的AI就像第一个学生。在庞大的“预训练阶段”，AI表现得无所不知，遇到见过的题目能秒杀，碰到没见过但相似的题目，也能通过“拼接”记忆搞定。但这是伪泛化能力，一旦脱离它熟悉的模式，它的泛化能力就远不如人类。

他还举了一个更具体的例子：你用AI写代码时遇到bug，让AI帮忙修复，AI会说“哦天哪，你说得对，我这里有个bug，让我修一下”。结果改完它引入了第二个bug。你告诉它有新bug了，它又说“哦天哪，我怎么能这样？你说得对”，然后修复新bug时又把第一个bug带了回来。看起来它很努力，但是Bug可一个都没有少。

这个例子让我想起工作中一种人：那种看似什么都懂，但一碰到新问题就抓瞎的人。他们不是真的理解，只是见得多、背得多。而真正厉害的人，可能经验没那么丰富，但他们能举一反三，从本质上看透问题。

所以，这个变化给我的启发是：不要做“背题型”的学习者，要做“理解型”的人。AI时代，死记硬背的价值会越来越低，真正的理解力才是核心竞争力。

第三个变化，可能是最颠覆的一个，因为它直接挑战了过去五年AI行业的核心信条。

五年前，伊利亚是Scaling Law最坚定的支持者之一。什么叫Scaling Law？简单来说，就是很多人坚信，算力越大、数据越多、模型参数越大，AI的能力就会按某种“可预测的规律”持续变强，而且强到离谱。所以大家应该还记得，去年看到新AI模型的时候，我们最关注的就是这个模型有多少亿参数。

那时候伊利亚的观点很明确：深度学习的成功需要三样东西——大量监督数据、大量算力，还有信念。这里的信念是什么？就是相信把这三者结合起来，就一定会起作用。那时候OpenAI的整体战略，就建立在这个信念之上。

但这次访谈中，伊利亚说了句很尖锐的话，英文原句是“Scaling sucked the air out of the room”，意思是规模化这条路让其他研究方向几乎没有生存空间。

这是什么意思？就是从2020年到2025年，整个AI行业进入了“Scaling时代”。这个词太有力量了，因为它告诉所有人该做什么——只要把算力和数据扔进神经网络，效果就会提升；这个词太诱人了，因为它低风险，你知道只要投钱，就能有回报。

但这带来了一个副作用：所有人都忙着堆算力、堆数据，以至于真正的基础研究反而没人做了。伊利亚说，现在我们必须回到“研究时代”。

为什么？原因很简单，因为预训练数据总量是有限的，Scaling带来的边际效应正在不断递减。

伊利亚的判断是：要突破当下的技术瓶颈，光靠堆算力已经行不通了，我们必须重新回到寻找“新配方”的研究时代。注意，他说是“回到”，这很关键，因为在2012年到2020年，AI领域就是靠研究驱动的。那时候AlexNet只用2张GPU，Transformer也只用8到64张GPU，但它们都是突破性的想法。

说实话，伊利亚的这个转变对很多企业和个人都有启发。过去几年，“降本增效”成了热词，很多公司的思路就是堆资源、堆人力、堆流程。

但伊利亚的观点提醒我们，堆资源不是万能的，到了某个阶段，我们必须回归本质思考：我们到底要解决什么问题？有没有更高效的方法？这就像一个公司不能永远靠加班和扩张实现增长，总有一天要回归产品创新和战略思考上来。

第四个变化，关系到我们该如何看待AI的真实能力。

五年前，伊利亚对AI的“理解”能力持谨慎乐观态度。他当时提到一个有趣的发现：他们训练了一个小型模型来预测亚马逊评论的下一个字符，当把模型从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。这让他相信，模型足够大时，就会产生真正的语义理解能力。

现在的伊利亚态度清醒了很多。他明确指出，当前AI展现的是“伪泛化”能力，意思就是看起来很厉害，实际上并没有真正“懂”。他用了一个词来描述当前AI的问题：Jaggedness，参差不齐。

有些任务AI做得特别好，有些任务却完全不行，而且“不行”的方式很奇怪。就像前面提到的修bug例子，AI改好一个Bug又引入新的Bug，但是修复新Bug后又把旧Bug带回来了。这说明什么？说明它没有真正理解代码的逻辑，只是在做模式匹配，就像一个偏科严重的学生，数学能考满分，但一写作文就不知道在说啥。

伊利亚还提到，现在的模型在它见过的“预训练分布”内表现得无所不知，但一旦脱离这个分布，泛化能力就远不如人类。这就是为什么AI在某些标准测试中能拿高分，实际应用中却经常犯让人哭笑不得的错误。

最后一个变化可能最深刻，因为它指向了AI下一步突破的关键方向。

前面我们有说到：五年前的伊利亚他更关注神经网络架构、训练方法、数据规模这些技术要素；而这次访谈完全不同，伊利亚花了大量时间讨论价值函数这个概念。

他在这次的访谈里，还用了一个让我印象特别深刻的案例。他提到自己读到过一个脑损伤患者的故事，这个人因为中风或事故，负责情感处理的脑区受损了，结果他完全感受不到任何情感。

你可能觉得没有情感也许能让人更理性决策？但事实恰恰相反，这个人做决策时变得极其糟糕，他可能花几小时纠结该穿哪双袜子，还会做出非常糟糕的财务决策。

伊利亚在访谈里的潜台词很明确：谁能搞定深度学习中的价值函数问题，让模型在思考过程中就能自我评估、自我修正，不用等到最终结果出来才验证对错，谁就能造出下一代超级智能。这也是他的新公司目前的主攻方向。

对我们普通人来说，这个观点同样有启发：人类的情感判断，那种“感觉不对劲”的直觉，其实是非常宝贵的能力。在工作中，如果你对某个决策感到不安，别着急用理性说服自己，或许直觉正在提醒你一些重要信息，而这种能力恰恰是AI目前最难模仿的。

说完这五个变化，我想聊聊它们背后的共同点。你不难发现，伊利亚这五年的转变，本质上是从“相信规模”到“重新发现人类”的过程。

五年前，他相信只要有足够数据和算力，AI就能持续进步；现在，他开始重新审视人类学习的独特性，重新思考什么是真正的理解，重新认识情感和直觉的价值。

这个转变对我们意味着什么？

首先，AI不会一夜之间变成“超人”。伊利亚预测，要达到能像人类一样高效学习、最终超越人类的超级智能，大约需要5到20年。这个时间跨度，意味着我们有足够的时间去适应、去学习、去找到自己的位置。

其次，人类的优势正在被重新定义。不再是知识量，也不是计算速度，而是快速适应能力、真正的理解能力和情感判断能力。这些看似“软性”的特质，恰恰是AI最难攻克的领域。

最后，我想用伊利亚在访谈结尾说的一句话收尾。在谈到什么是“研究品味”时，他说“Ugliness, there is no room for ugliness”——这里容不下丑陋。他想表达的意思是，正确的发展路径往往是优雅、简洁且符合直觉的。如果一种方法需要靠极其复杂的修补才能跑通，那它大概率是错的。

这种对“优雅”的追求，对我们来说也是一种提醒：在这个快速变化的时代，保持对本质的追求，坚持对简洁的偏好，可能比追逐所有热点都更重要。

好，今天的广播就到这里。如果你觉得有帮助，欢迎分享转发给你的朋友，明天咱们接着聊AI。

> 相关链接（YouTube需要特殊网络访问条件）
> 1.近期访谈
> https://www.youtube.com/watch?v=aR20FWCCjAs
> 2.五年前访谈
> https://www.youtube.com/watch?v=13CZPWmke6A

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