本报告旨在为读者提供结构化、高质量的知识内容。
本报告基于Lex Fridman Podcast深度访谈整理，旨在为读者提供结构化、高质量的知识内容。
Ilya Sutskever是深度学习领域最具影响力的科学家之一。作为AlexNet的联合发明者、OpenAI的联合创始人，他在推动AI能力边界的同時，也对超级智能的潜在风险发出了最严肃的警告。2024年，他离开OpenAI创立SSI（Safe Superintelligence Inc），专注于构建安全的超级智能系统。
Ilya Sutskever于1985年出生在苏联（今俄罗斯），童年时期移民到以色列，随后在加拿大多伦多长大。他在多伦多大学计算机科学系完成了本科和博士学位，师从深度学习先驱Geoffrey Hinton。
Sutskever从小就对智能和机器学习充满好奇。在本科期间，他就已经展现出非凡的数学和编程才能。当他第一次接触到神经网络时，他意识到这可能是通往真正人工智能的道路。
"深度学习的核心思想很简单：如果你有足够大的神经网络和足够的数据，它就能学会几乎任何事情。"
Sutskever在多伦多大学加入了Hinton的研究小组，开始深入研究神经网络。Hinton后来回忆说，Sutskever是他见过的最聪明的学生之一，对技术细节有着惊人的直觉。
在Hinton的指导下，Sutskever深入研究了循环神经网络（RNN）、受限玻尔兹曼机（RBM）、以及深度学习的理论基础。这段经历为他后来的突破奠定了坚实基础。
2012年，Sutskever与Alex Krizhevsky在Hinton的指导下开发了AlexNet，参加ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）。这是一个包含100万张训练图像、1000个类别的计算机视觉竞赛。
AlexNet以惊人的优势赢得了比赛：它的top-5错误率仅为15.3%，而第二名的错误率高达26.2%。这个10个百分点的差距在计算机视觉领域是前所未有的。
AlexNet的成功标志着深度学习时代的开始。它证明了深度神经网络在复杂模式识别任务上的惊人能力，激发了工业界和学术界对AI的新一轮热情。Google、Facebook、微软等科技巨头纷纷开始投资深度学习研究。
AlexNet之后，Sutskever加入了Google Brain团队。在那里，他领导开发了序列到序列（Sequence-to-Sequence, seq2seq）学习框架，彻底改变了机器翻译领域。
传统的机器翻译系统由多个独立的组件组成，复杂且脆弱。Sutskever的seq2seq方法使用单个神经网络直接从源语言映射到目标语言，使用编码器-解码器架构和注意力机制。
2015年，Sutskever离开Google，与Sam Altman、Greg Brockman等人共同创立了OpenAI。公司的使命是确保通用人工智能（AGI）造福全人类。
Sutskever被任命为首席科学家，负责领导OpenAI的研究方向。他带来了在Google积累的大规模深度学习经验，以及对AGI可能性的深刻信念。
OpenAI的早期研究涵盖了多个领域：强化学习、机器人、多智能体系统、以及自然语言处理。Sutskever推动了一个大胆的假设：规模就是一切——更大的模型、更多的数据、更多的计算，将带来质的飞跃。
"在OpenAI，我们相信AGI是可能的，而且可能比大多数人想象的更近。我们的目标是确保当AGI到来时，它能够安全地惠及所有人。"
2018年，OpenAI发布了GPT（Generative Pre-trained Transformer），展示了无监督预训练 + 有监督微调范式的强大潜力。GPT-1有1.17亿参数，在多种NLP任务上取得了很好效果。
2019年，GPT-2发布，参数规模扩大到15亿。由于担心潜在的滥用风险，OpenAI最初决定不发布完整模型，这引发了关于AI开放性的激烈辩论。最终，完整模型还是被发布了。
2020年，GPT-3以1750亿参数震惊了世界。它展示了"涌现能力"——模型在达到一定规模后突然获得的新能力，如少样本学习、算术推理、代码生成等。
2023年，GPT-4发布，支持文本和图像输入，在专业和学术基准上达到人类水平。Sutskever领导了GPT-4的安全训练，包括RLHF（人类反馈强化学习）等技术。
2017年，Google研究人员发表了论文《Attention Is All You Need》，提出了Transformer架构。虽然Sutskever不是该论文的作者，但他在Google Brain期间对这一方向的研究做出了重要贡献。
Transformer完全基于注意力机制，摒弃了RNN的顺序处理方式，实现了并行化训练。这允许训练更大的模型，开启了大语言模型时代。
随着GPT模型能力的快速增长，Sutskever越来越关注AI安全问题。他提出了一个根本性问题：如何确保超级智能系统的目标与人类的价值观保持一致？
这个问题被称为"对齐问题"（Alignment Problem）。对于人类水平的AI，我们可以通过反馈和纠正来调整其行为。但对于远超人类智能的系统，传统的监督方法可能失效。
2023年，Sutskever在OpenAI内部发起了"超级对齐"（Superalignment）项目，承诺投入20%的计算资源来解决超级智能的对齐问题。团队的目标是在4年内开发出对齐超级智能的技术。
"超级对齐问题是这个时代最重要的技术问题。如果我们不能解决它，超级智能可能会成为人类文明的终结者。"
2024年5月，Sutskever宣布离开OpenAI，震惊了整个AI界。他在声明中表示，OpenAI的轨迹与他最初的愿景产生了分歧，他需要追求新的方向。
几个月后，Sutskever宣布创立新公司Safe Superintelligence Inc（SSI）。公司的使命单一而明确：构建安全的超级智能。
与OpenAI、Anthropic等公司不同，SSI专注于一个目标：在确保安全的前提下实现超级智能。公司承诺在产品化之前不会发布中间产品，将全部资源投入到安全超级智能的研究中。
"我们需要直接构建安全的超级智能，而不是先构建不安全的系统再试图修复它。"
SSI的技术路径强调"安全优先"：
Sutskever是AI界对AGI风险发出最明确警告的人之一。他认为，AGI可能在2030年前实现，而人类目前对如何控制这样的系统准备不足。
他的担忧基于几个观察：
Sutskever呼吁AI研究社区：
"构建AGI是人类历史上最重要的项目。我们必须确保它被正确地构建。"