苏茨克维2万字深度访谈_当所有人都在卷算力时，他却看到了AGI的“最后一块拼图”

作者 | 小小

出品 | 网易科技

在硅谷的聚光灯下，现在的AI圈像极了一场永无止境的军备竞赛。每隔几个月，总有一家巨头跳出来喊：“看！我的模子参数又翻了一倍！”或者“瞧！我又买了十万块H100显卡！”各人似乎深信一条真理：只要数据投喂得够多，算力堆得够猛，AGI就会自动涌现。

然而，就在这股狂热的“算力敬重”中，一位真正的重量级人物，OpenAI前首席科学家、ChatGPT的创立者、现任Safe Superintelligence (SSI) CEO伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever），却选择了一条截然差别的路。

最近，他在着名播客Dwarkesh Podcast（主持人：德瓦尔克什·帕特尔）中接受专访。没有为了融资而画的大饼，也没有公关式的套话。这次访谈，更像是一位刚刚从未来穿越回来的顶级科学家，心平气和地告诉我们：“别卷了，以前的那套玩法，到头了。”

这不但是一次看法的输出，更是一份详尽的“AGI蹊径图”。他不但给出了AGI降临的倒计时（5到20年），更深刻剖析了目今大模子的致命缺陷。

网友们纷纷谈论称，苏茨克维在访谈中展现了他一直的思索深度：不必重大术语，却能直指AI生长的焦点矛盾。他关于“我们从规�；贝胙芯渴贝钡呐卸�，尤其值得每个关注AI领域的人深思，堪称“我们这个时代的奥本海默”。

苏茨克维事实看到了什么？让我们拆解一下这场对话的焦点干货。

01. 离别“鼎力大举出事业”：规�；贝穆淠�

将时间拨回五年前，苏茨克维可能是谁人最信仰“Scaling Law（缩放定律）”的人。但今天，他却成了谁人亲手给“规�；贝备巧瞎撞陌宓娜�。

在访谈中，苏茨克维像一位严谨的历史学家，将2010年月末到2025年界说为“规�；贝═he Age of Scaling）”。

这几年是AI生长的“黄金蜜月期”。逻辑简朴粗暴却极其有用：只要你增添盘算资源，增添数据量，模子的能力就会线性增添。这种高度简直定性，让风投和科技巨头们趋之若鹜。

但苏茨克维现在的判断是：这种好日子竣事了。为什么？由于我们撞上了两堵墙。

第一堵墙是“数据枯竭”�；チ细咧柿康娜死辔谋�，基本上已经被现在的模子“吃干抹净”了。想继续靠堆数据来提升智力，就像是在贫矿里淘金，投入产出比急剧下降。

第二堵墙是“边际效应递减”。苏茨克维反问了一个直击灵魂的问题：“当模子规模已经云云重大时，你再投入100倍的盘算资源，真的能带来质的奔腾吗？”谜底令人沮丧。

但这并不料味着AI完了，而是意味着游戏规则变了。我们正式进入了“研究时代（The Age of Discovery）”。在新的时代里，拼的不再是谁的GPU多，而是谁能找到谁人更智慧、更实质的算法“新配方”。

02. 高分低能的悖论：困在“气氛编程”里的做题家

为相识释为什么我们需要新配方，苏茨克维不但吐槽了现在的AI，还发明了一个很是精准的词：“气氛编程（Vibe Coding）”。

现在的顶级大模子（LLM）像极了一位“满级做题家”。你给它出一道奥数题，它能秒解；你让它写一篇关于量子力学的论文，它能引经据典。但在现实事情中，好比编程，它却体现得像个“糊涂蛋”。

苏茨克维形貌了一个让所有程序员都感同身受的场景：

“你让AI修复一个Bug，它很是自信地改了，效果导致了一个新Bug。你指出这个问题，它又很是忠实地致歉并修改，效果……它把最最先谁人Bug又带回来了。”

这就是苏茨克维所谓的“能力狼籍（Jagged Capability）”：在某些测试集上，AI的体现早已逾越人类；但在许多现实的、需要一连逻辑推理的场景中，它的可靠性甚至不如一个实习生。问题的泉源在于“泛化能力”的缺失。

苏茨克维用了一个极其扎心的比照：一小我私家类青少年，哪怕没什么先天，训练开车10到20个小时也就学会了。而我们的AI呢？它像一只贪心的“数据貔貅”，吞噬了全人类爆发的所有驾驶视频和数据，却依然可能在遇到一个没见过的路况时瞬间“宕机”。

现在的AI是靠“背诵”海量样原来伪装智能，而人类是靠“明确”底层逻辑来闻一知十。这中心的鸿沟，就是AGI必需跨越的天堑。

03. 寻找“机械直觉”：Value Function才是焦点

那么，人类这种“闻一知十”的能力事实从何而来？苏茨克维给出的谜底出人意料地带有浓重的生物学色彩：价值函数（Value Function），或者说，一种内在的“感受”。

为相识释这个硬核的机械学习看法，苏茨克维讲了一个关于脑损伤患者的真实案例。

有一位一经很是智慧的会计师，由于脑部损伤失去了情绪中枢，虽然他的智商毫无受损，影象力轶群，逻辑运算完善，但他的人生却瓦解了。为什么？由于他无法做决议。仅仅是早上“穿哪双袜子”这个问题，他就能盯着衣柜纠结好几个小时，列出无数种利弊，却永远无法选定其中一双。

苏茨克维指出，情绪（Emotion）和感受，着实是人类大脑为了在这个重大天下中高效生涯，而进化出的一套“超等压缩算法”。它对应到我们生物大脑里，就是“价值函数”。现在的AI训练（好比强化学习），往往是“效果导向”的：只有当模子跑完整场马拉松，我们才告诉它效果好欠好。这效率太低了！

而人类的“价值函数”，是一个随时随地都在耳边低语的“导师”。当你在这个路口刚想左转，你的“直觉”就会告诉你：“感受差池，这路有点阴森。”这种对“历程”的实市价值评估能力，才是人类智能极其高效、鲁棒的焦点神秘。

苏茨克维以为，下一代AI的突破点，就在于怎样让机械学会这种“直觉”。

04. 离别同质化：让AI学会“左右互搏”

除了“缺心眼”（没直觉），现在的AI尚有一个大毛�。喝绯鲆徽�。

你有没有发明，无论是OpenAI、Claude照旧Google的模子，它们的回覆气概、甚至出错的方法都越来越像？苏茨克维一针见血地指出：“由于各人都在用同样的数据集做预训练。”

这种同质化是危险的，它导致所有模子都可能会在统一个坑里摔倒。为了突破这个僵局，苏茨克维提出了一个源自AlphaGo时期的经典思绪：自我博弈（Self-Play），但这次是升级版。

不但仅是下棋，苏茨克维构想的是一种“对抗性辩说”。

想象一下，我们不直接训练一个模子，而是训练两个。一个充当“辩手”，提出看法；另一个充当“裁判”或“挑刺者”，专门寻找逻辑误差。甚至可以让两个AI针对一个问题举行激辩。

在这种“左右互搏”的高压情形下，模子被迫跳出死记硬背的恬静区，去寻找更深层的逻辑支点。苏茨克维以为，只有通过这种强烈的内部竞争，AI才华进化出奇异的“个性”和真正的创立力，而不是只会当一个“平庸的打工仔”。

05. SSI的野望：打造“15岁的超等少年”

带着这些极具倾覆性的思索（研究时代、价值函数、自我博弈），苏茨克维建设了新公司SSI（Safe Superintelligence）。

这就诠释了为什么SSI云云神秘且自信。当被问及“既然你们不搞产品，钱够烧吗？”时，苏茨克维淡定地体现：“我们的盘算资源一点都不少。”

区别在于，别的公司把钱花在为了效劳数亿用户而搭建的重大推理效劳器上，还要养活数千人的产品团队；而SSI把每一分钱、每一张显卡的算力，都砸在了“纯粹的研究（Research Compute）”上。

他们的目的产品，不是一个谈天机械人，而是一个“超等智能的15岁少年”。这又是一个绝妙的比喻。苏茨克维心中的AGI，不是一出厂就全知万能的神。它更像是一个拥有极高智商、极快学习速率、且充满好奇心的天才少年。它还没有读完天下上所有的书，但当你把它扔到一个生疏的情形，它能使用强盛的“价值函数”迅速醒目这项手艺。

关于AGI何时到来，苏茨克维给出了一个令人屏息的时间表：5到20年。这不再是一个遥不可及的科幻看法，而是我们这一代人注定要亲历的历史时刻。

06. 名堂翻开：从“效劳人类”到“眷注生命”

在谈到AI清静与对齐（Alignment）这个最终难题时，苏茨克维的视角从手艺层面跃升到了哲学层面，展示了真正的巨匠名堂。

许多公司还在研究怎样让AI“听人类的话”、“不危险人类”，苏茨克维却在思索一个更弘大、更普世的命题：构建一个“关爱感知生命（Sentient Life）”的AI。他以为，仅仅训练AI“效忠人类”是不敷稳健的，甚至可能是危险的。由于在未来的宇宙中，除了人类，可能尚有海量的AI智能体。若是AI只懂听从指令，却不懂“痛苦”和“快乐”的实质，它依然可能成为冷血的执行者。

相反，一个拥有情绪、具备同理心、能够明确并珍视所有“有感知能力的生命”的AI，才是真正清静的。这种基于“大爱”的对齐，比基于“规则”的对齐更容易实现，也更具鲁棒性。

更有趣的是，关于人类在未来的位置，苏茨克维抛出了一个极具赛博朋克色彩的设想：

“人类想要不被边沿化，可能需要通过脑机接口（如Neuralink）与AI融合，成为‘半AI生命体’。”

只有这样，我们才华真正明确超等智能在想什么，并与之实现头脑的同步。这不但是手艺的融合，更是文明形态的进化。

07. 结语：给AI科学家的“审美建议”

访谈的最后，苏茨克维分享了他做研究的神秘心法，听起来更像是一位艺术家的独白。

他说，真正突破性的研究，往往切合三个标准：美（Beauty）、精练（Simplicity）、以及生物学上的合理性（Biological Plausibility）。 “若是在实验数据和你的直觉相悖时，是什么支持你坚持下去？是对‘美’的信心。”

苏茨克维的这番话，标记着AI领域正在爆发一场深刻的范式转移。谁人靠“堆料”就能赢的旧时代已经落幕了，正如他所言：“想法（Idea）若是不贵，为什么现在没人能拿得出来？”

接下来的5到20年，将是拼认知、拼审美、拼“机械直觉”的新赛场。AGI的倒计时已经开启，你准备好了吗？

文字实录（由AI翻译，网易编辑认真校对）

【诠释模子能力的狼籍不齐】

伊利亚·苏茨克维：你知道什么很猖獗吗？这一切都是真实的。

德瓦尔克什·帕特尔：指什么？

伊利亚·苏茨克维：你不以为吗？所有这些人工智能 (AI) 的工具，旧金山湾区爆发的一切……这一切正在举行中。这岂非不像是直接从科幻小说里走出来的吗？

德瓦尔克什·帕特尔：另一件猖獗的事是，“慢速腾飞 (slow takeoff)”的感受竟然云云稀松寻常。那种我们要投入1% 的GDP在AI上的想法，我本以为这会让人以为排山倒海，但现在感受也就是……

伊利亚·苏茨克维：事实证实，我们顺应起新事物来相当快。并且这也有点笼统。这究竟意味着什么？无非是你在新闻里看到某某公司宣布了一笔数额重大的投资。仅此罢了。到现在为止，人们在其他方面并没有亲自感受到它。

德瓦尔克什·帕特尔：我们要从这里最先聊吗？我以为这是个有趣的讨论点。

伊利亚·苏茨克维：虽然。

德瓦尔克什·帕特尔：你提到的谁人看法，即从通俗人的视角看，一切并没有什么差别，我以为即便到了“奇点 (singularity)”爆发时，这依然会是常态。

伊利亚·苏茨克维：不，我不这么以为。

德瓦尔克什·帕特尔：好吧，有意思。

伊利亚·苏茨克维：我适才指的“感受没什么差别”，是指好比某某公司宣布了一笔难以明确的巨额投资。我以为没人知道该拿这信息怎么办。

但我以为AI的影响将会被真切感受到。AI将会渗透进整个经济系统。这背后会有很是强盛的经济驱动力，我以为这种影响将会很是强烈。

德瓦尔克什·帕特尔：你预计这种影响何时到来？我以为现在的模子看起来比它们现实爆发的经济影响要智慧得多。

伊利亚·苏茨克维：是的。这是现在关于模子最令人疑心的事情之一。怎样协调“模子在评测 (evals) 上体现优异”这一事实？你看那些评测，你会说：“这些题很难啊。”它们做得很是好。但经济影响似乎大大滞后。很难明确，为什么模子一方面能做这些惊人的事情，另一方面又会在某些情形下重蹈覆辙？

举个例子，假设你用“凭感受编程 (vibe coding)”做点什么。你写着写着遇到了一个Bug。你告诉模子：“能修一下这个Bug吗？”模子说：“天哪，你说得太对了。我确实有个Bug。让我去修睦它。”效果它引入了第二个Bug。然后你告诉它：“你又有这个新的Bug了。”它又说：“天哪，我怎么会这样？你又对了。”然后它把第一个Bug又带回来了，你就这样在两个Bug之间往返折腾。这怎么可能呢？我不确定，但这确实批注有一些希奇的事情正在爆发。

我有两种可能的诠释。一种较量天马行空的诠释是，也许强化学习 (RL) 训练让模子变得有点过于死板和狭隘，有点过于缺乏自我意识，只管这种训练在其他方面让它们变得更敏锐。由于这个缘故原由，它们连基本的使命都做欠好。

但尚有另一种诠释。在人们做预训练 (pre-training) 的时间，“用什么数据训练”这个问题的谜底是不言自明的，由于谜底是“所有数据”。做预训练时，你需要所有的数据。以是你不需要纠结是用这个数据照旧谁人数据。

可是当人们做RL训练时，他们确实需要思索。他们会说：“好吧，我们想针对这个工具举行这类RL训练，针对谁人工具举行那类 RL训练。”据我所知，所有的公司都有专门的团队认真构建新的 RL情形，并将其加入训练组合中。问题是，这些情形是什么？自由度太大了。你能构建的 RL 情形种类繁多。

有一种情形是可能会爆发的，我以为这是无心插柳的效果，就是人们会从评测集 (evals) 中寻找灵感。你会说：“嘿，我希望我们的模子在宣布时体现精彩。我希望评测分数悦目。什么样的 RL 训练能在这个使命上加分？”我以为这种情形确实保存，这可能诠释了许多现状。

若是你把这一点与“模子现实泛化 (generalization) 能力缺乏”连系起来，这就有可能诠释我们看到的许多征象——即评测体现与现实天下现实体现之间的脱节。关于这种脱节意味着什么，我们今天甚至都还没完全明确。

德瓦尔克什·帕特尔：我喜欢这个看法，真正的“奖励黑客 (reward hacking)”着实是那些紧盯着评测不放的人类研究员。

我以为有两种方法来明确，或者说思索你适才指出的问题。一种是，若是仅仅通过在编程竞赛中抵达超人水平，模子并不会自动变得更有品位，也不会在怎样刷新代码库方面拥有更好的判断力，那么你就应该扩展情形套件，不但仅测试它在编程竞赛中的体现。它还应该能够为 X、Y 或 Z 打造最好的应用程序。

另一种，也许这正是你体现的，即反问：“为什么我们理所虽然地以为‘在编程竞赛中抵达超人水平不可让你成为一个更有品位的程序员’？”也许我们要做的不是一直堆砌情形的数目和多样性，而是找出一套要领，让模子能从一个情形中学习，进而提高在其他方面的体现。

伊利亚·苏茨克维：我有一小我私家类的类比或许有资助。既然你提到了，我们就以竞技编程为例。假设有两个学生。其中一个决议要成为最好的竞技程序员，以是他在这个领域训练了10,000小时。他解决了所有问题，背诵了所有证实技巧，能极其熟练、快速且准确地实现所有算法。通过这种方法，他成为了顶尖选手之一。

二号学生以为：“哦，竞技编程挺酷的。”也许他只练了100个小时，少得多，但他做得也很是好。你以为哪一个在未来的职业生涯中会生长得更好？

德瓦尔克什·帕特尔：第二个。

伊利亚·苏茨克维：对。我以为这基本上就是正在爆发的事情。现在的模子更像第一个学生，甚至水平愈甚。由于我们会说，模子应该善于竞技编程，以是我们要把史上所有的竞技编程问题都找来。然后还要做数据增强，搞出更多的问题，然后逊。现在你获得了这个伟大的竞技程序员。

有了这个类比，事情就直观多了。是的，好吧，若是它被训练得这么好，所有差别的算法和证实技巧都信手拈来。但直觉上也能明确，这种水平的应试般训练并纷歧定能泛化到其他事情上。

德瓦尔克什·帕特尔：可是，第二个学生在举行那100小时的微调之前，他在做什么？这对应的类比是什么？

伊利亚·苏茨克维：我以为他们拥有某种“特质” (the "it" factor)。那种先天。我读本科的时间，记得有个跟我一起学习的学生就是这样，以是我知道这种人是保存的。

德瓦尔克什·帕特尔：我以为区分这种“特质”和预训练的作用很有趣。关于你适才说的“预训练不必选择数据”，有一种明确方法是，它着实和那10,000小时的训练没有太大差别。只是你免费获得了那10,000小时的训练，由于它已经保存于预训练的漫衍中了。但也许你是在体现，预训练带来的泛化着实没那么多。预训练只是数据量重大，但它的泛化能力未必比 RL 更好。

伊利亚·苏茨克维：预训练的主要优势在于：A，数据量极其重大；B，你不需要费全心思去想把什么数据放入预训练中。那是很自然的数据，确实包括了人类所做的许多事情：人类的头脑和许多特征。它就像是整个天下被人类投射到了文本上，而预训练试图使用海量数据来捕获这一点。

预训练很难推理，由于很难明确模子以何种方法依赖预训练数据。每当模子出错时，是不是由于运气欠好，这个点在预训练数据中支持度不敷？“预训练支持度”可能是一个宽泛的术语。我不知道我还能对此增补什么更有用的看法。我不以为预训练在人类身上有对应的类比。

【情绪与价值函数】

德瓦尔克什·帕特尔：关于什么是预训练的人类类比，人们提出过几个。我想听听你为什么以为它们可能是错的。一种是把人生的前18年、15年或13年视作预训练，那时人虽然没有经济产出，但正在做一些让自己更好地明确天下的事情。另一种是把进化看作是举行了30亿年的某种搜索，其效果就是爆发了一小我私家类生命实例。

我很好奇你是否以为这其中任何一个可以类比预训练。若是不是预训练，你怎样看待人类一生的学习历程？

伊利亚·苏茨克维：我以为这两者与预训练都有一些相似之处，并且预训练试图同时饰演这两者的角色。但我以为也保存重大的差别。预训练的数据量很是很是惊人。

德瓦尔克什·帕特尔：是的。

伊利亚·苏茨克维：不知怎么的，一小我私家哪怕只活了15年，所接触的数据也执偾预训练数据的一小部分，他们知道的信息要少得多。但无论他们知道什么，他们似乎明确得更深刻。在谁人年岁，你基础不会犯我们的 AI 所犯的那种过失了。

尚有一件事。你可能会问，会不会像进化？谜底是也许。但在这种情形下，我以为进化现实上可能更有优势。我记得读过一个案例。神经科学家研究大脑的一种要领是研究大脑差别部位受损的人。有些人的症状希奇到超乎想象。这真的很是很是有趣。

我想到了一个相关的案例。我读到过一小我私家，他的大脑受到某种损伤，中风照往事故，破损了他的情绪处置惩罚能力。以是他不再感受到任何情绪。他依然舌粲莲花，能解小谜题，在测试中看起来一切正常。但他感受不到情绪。他不以为伤心，不以为恼怒，也没有活力。但希奇的是，他在做任何决议时都变得一塌糊涂。他要花几个小时才华决议穿哪双袜子。他会做出很是糟糕的财务决议。

这说明晰什么？这说明我们内置的情绪，在让我们成为一个能够生涯的智能体 (agent) 方面，事实饰演了什么角色？联系到你关于预训练的问题，也许若是你能足够好地从预训练中挖掘出所有信息，你也能获得这种能力。但这看起来像是……嗯，这种能力可能可以从预训练中获得，也可能不可。

德瓦尔克什·帕特尔：谁人“这种能力”指的是什么？显然不但是直接的情绪。这听起来简直就像是某种类价值函数 (value function) 的工具，它告诉你任何决议的最终回报应该是什么。你以为这并不隐含在预训练中？

伊利亚·苏茨克维：我以为有可能。我只是说这并不是100% 显而易见的。

德瓦尔克什·帕特尔：但这究竟是什么？你怎样看待情绪？情绪在机械学习 (ML) 中的类比是什么？

伊利亚·苏茨克维：它应该是某种价值函数的工具。但我不以为现在有一个很好的机械学习类比，由于现在价值函数在人们所做的事情中并没有饰演很是主要的角色。

德瓦尔克什·帕特尔：若是你愿意的话，也许值得给听众界说一下什么是价值函数。

伊利亚·苏茨克维：虽然，我很愿意。当人们做强化学习时，现在的做法是怎样的？你有一个神经网络，给它一个问题，然后告诉模子：“去解决它。”模子会举行成千上万次的行动或思索办法，然后天生一个解决计划。这个解决计划会被打分。

然后，这个分数被用来为轨迹中的每一个行动提供训练信号。这意味着，若是你在做一件一连时间很长的事情——若是你在训练一个需要很长时间才华解决的使命——在得出拟议的解决计划之前，它是完全不举行学习的。这是现在强化学习质朴的做法。这外貌上也是 o1、R1的做法。

价值函数的作用类似于：“也许我可以有时间——不是总是——告诉你，你做得是好是坏。”价值函数的看法在某些领域比在其他领域更有用。例如，下国际象棋时，你丢了一个子，我就搞砸了。你不需要下完一整盘棋就能知道，我适才那步棋是一步臭棋，进而推断出之前的几步也好不到哪去。

价值函数让你不必比及最后。假设你在做某种数学或编程使命，你在实验探索某个特定的解决计划或偏向。经由，好比说，一千步的思索后，你得出结论：这个偏向没前途。只要你得出这个结论，你就可以在一千个时间步之前、当你决议沿着这条路径走的时间就获得一个奖励信号。你会说：“下次在类似情形下我就不应走这条路，”这比你现实拿出最终计划要早得多。

德瓦尔克什·帕特尔： DeepSeek R1的论文里提到了这一点——轨�？占涮懔�，以至于很难学习从中心轨迹到价值的映射。并且思量到在编程中，你可能会有一个过失的想法，然后回溯，再修改某些工具。

伊利亚·苏茨克维：这听起来对深度学习也太没信心了。这虽然可能很难，但没有什么深度学习做不到的。我的预期是价值函数应该是有用的，我完全期望若是它们现在还没被使用，未来也会被使用。

我之条件到谁人情绪中枢受损的人，我想体现的是，也许这批注人类的价值函数在某种主要方法上受到情绪的调理，而这种调理是进化硬编码的。也许这关于人类在天下上有用行动至关主要。

德瓦尔克什·帕特尔：这也是我妄想问你的。关于情绪作为价值函数，有一点很是有趣，那就是令人印象深刻的是，它们虽然明确起来相当简朴，却拥有云云重大的效用。

伊利亚·苏茨克维：我有两点回应。我赞成，与我们学到的工具以及我们要构建的那种 AI 相比，情绪相对简朴。它们甚至简朴到你或允许以用人类能明确的方法把它们描绘出来。我以为若是能做到这一点会很酷。

但就效用而言，我以为保存一个“重大性与鲁棒性的权衡 (complexity-robustness tradeoff)”。重大的工具可能很是有用，但简朴的工具在很是普遍的情形下都很是有用。关于我们所看到的征象，一种诠释是：我们拥有的这些情绪主要从哺乳动物祖先那里进化而来，然后在我们成为原始人类时举行了一点微调，只是一点点。不过我们确实有相当数目的社会情绪，这是哺乳动物可能缺乏的。但它们并不是很是重大。正由于它们不重大，以是在这个与我们已往生涯的天下截然差别的现代天下里，它们依然能很好地为我们效劳。

现实上，它们也会出错。例如，我们的情绪……现实上，我不知道。饥饿算一种情绪吗？这有争议。但我以为，例如我们直觉上的饥饿感，在当今这个食物富足的天下里，就没有乐成地准确指导我们。

【我们在扩展 (Scaling) 什么？】

德瓦尔克什·帕特尔：人们一直在谈论扩展数据、扩展参数、扩展算力。有没有一种更通用的方法来思索扩展 (scaling)？其他的扩展轴是什么？

伊利亚·苏茨克维：有个看法我以为可能是对的。已往机械学习的事情方法是，人们只是修修补补，试图获得有趣的效果。这是已往爆发的事情。

然后扩展的洞见泛起了。缩放定律 (Scaling laws)、GPT-3，突然间每小我私家都意识到我们应该扩大规模。这是一个语言影响头脑的例子。“Scaling（扩展）”只是一个词，但它是一个很是有力的词，由于它告诉人们该做什么。他们说：“让我们试着扩展吧。”以是你会问，我们在扩展什么？我们扩展的工具是预训练。这是一种特定的扩展配方。

预训练的重大突破在于意识到这个配方是好的。你会说：“嘿，若是你把一些算力和一些数据混淆进特定巨细的神经网络里，你就会获得效果。你知道只要把这个配方放大，效果就会更好。”这太棒了。公司喜欢这个，由于它提供了一种危害很是低的资源投资方法。

相比之下，把资源投入到研究中要难堪多。比照一下。若是你做研究，你需要说：“去吧研究员们，去做研究，想出点工具来”，而不是“获取更大都据，获取更多算力”。你知道你会从预训练中有所收获。

确实，凭证一些人在推特上的说法，看起来 Gemini 可能已经找到了一种从预训练中获取更多收益的要领。但在某个时刻，预训练的数据会用完。数据显然是有限的。下一步做什么？要么你做某种增强版的预训练——一种差别于以前的配方，要么你做 RL，或者可能其他工具。但现在既然算力很大，算力现在很是大，从某种意义上说，我们又回到了研究时代。

也许换个说法。直到2020年，从2012年到2020年，那是研究时代。现在，从2020年到2025年，是扩展时代——也允许以加上或减去几年作为误差规模——由于人们说：“这太神奇了。你得扩大规模。继续扩展。”就这一个词：扩展。

但现在规模已经这么大了。人们真的相信“哦，虽然现在很大，但若是你有100倍的规模，一切都会变得截然差别”吗？肯定会有差别。但这真的会彻底改变一切吗？我不以为那是真的。以是这又回到了研究时代，只是有了更大的盘算机。

德瓦尔克什·帕特尔：这种说法很有趣。那么让我问你适才提出的谁人问题。我们在扩展什么？拥有一个配方意味着什么？我想我还没发明那种在预训练中保存的、近乎物理定律般清晰的关系。数据、算力或参数与损失 (loss) 之间曾保存幂律关系。我们应该追求什么样的关系？这种新配方应该是什么样的？

伊利亚·苏茨克维：我们已经见证了从一种扩展类型到另一种扩展类型的过渡，从预训练到 RL。现在人们正在扩展 RL。凭证人们在推特上的说法，现在他们在 RL 上破费的算力已经凌驾了预训练，由于 RL 确实可以消耗相当多的算力。你做很是长的推演 (rollouts)，以是爆发这些推演需要许多算力。然后你从每次推演中获得的学习量相对较少，以是你真的可以消耗大宗算力。

我甚至不会称之为扩展。我会说：“嘿，你在做什么？你做的事情是你所能做的最高效的事情吗？你能找到一种更高效使用算力的要领吗？”我们之前讨论过价值函数的事情。也许一旦人们善于使用价值函数，他们将能更高效地使用资源。若是你找到了一种全新的训练模子的要领，你会说：“这是扩展，照旧仅仅是使用你的资源？”我以为这变得有点模棱两可。

在某种意义上，当人们回到昔时的研究时代时，那是：“让我们试试这个、这个和这个。试试谁人、谁人和谁人。哦，看，有趣的事情爆发了。”我以为我们会回归到那种状态。

德瓦尔克什·帕特尔：若是我们回到了研究时代，退一步说，配方中我们需要思索最多的部分是什么？当你说价值函数时，人们已经在实验目今的配方了，好比用大模子作为裁判 (LLM-as-a-Judge) 等等。你可以说那是价值函数，但听起来你心里有更基础的工具。我们是否应该彻底重新思索预训练，而不但仅是在谁人历程的末尾添加更多办法？

伊利亚·苏茨克维：关于价值函数的讨论，我以为很有趣。我想强调，我以为价值函数会让 RL 更有用率，这会有所差别。但我以为任何你能用价值函数做的事，你也可以不必它做，只是慢一点。我以为最基础的事情是，这些模子的泛化能力不知何以就是比人类差得多。这超等显着。这似乎是一件很是基础的事情。

【为什么人类的泛化能力强于模子】

德瓦尔克什·帕特尔：以是这就是要害：泛化 (generalization)。这有两个子问题。一个是关于样本效率 (sample efficiency)：为什么这些模子学习所需的样本数据比人类多得多？第二个问题是，纵然不思量数据量，为什么教模子我们要的工具比教人类要难堪多？关于人类，我们纷歧定需要一个可验证的奖励才华……你现在可能在指导一群研究职员，你跟他们谈天，给他们看你的代码，展示你的头脑方法。从中，他们就能学到你的头脑方法以及该怎样做研究。

你不必为他们设定一个可验证的奖励，好比“好，这是课程的下一部分，那是你课程的下一部分。哦，这次训练不稳固。”没有这种繁琐、定制的历程。也许这两个问题在某种水平上是相关的，但我很好奇这种更像是一连学习 (continual learning) 的第二个问题，以及感受仅仅是样本效率的第一个问题。

伊利亚·苏茨克维：你着实可以意料，关于人类样本效率高的一种可能的诠释是进化。进化给了我们少量但最有用的信息。关于视觉、听觉和运动这些事情，我以为有很强的理由相信进化给了我们许多。

例如，人类的灵巧度远超……我的意思是，若是你在模拟情形中对机械人举行大宗训练，它们也能变得灵巧。但在现实天下中训练机械人像人一样快速掌握一项新手艺，似乎遥不可及。这里你可以说：“哦是的，运动能力。我们的祖先都需要极好的运动能力，好比松鼠。以是在这方面，也许我们拥有某种难以置信的先验知识 (prior)。”

关于视觉你也可以做同样的论证。我相信 Yann LeCun 提出过，孩子在10小时训练后就能学会开车，这是真的。但我们的视觉太好了。至少对我来说，我记得我五岁的时间。那时我对汽车很是兴奋。我敢肯定，作为一个五岁的孩子，我的汽车识别能力关于开车来说已经绰绰有余了。作为一个五岁的孩子，你看不到那么大都据。你大部分时间都呆在怙恃家里，以是数据多样性很是低。

但你可以说也许这也是进化。但在语言、数学和编程方面，可能不是。

德瓦尔克什·帕特尔：但这似乎仍比模子好。显然，模子在语言、数学和编程方面比通俗人强。但它们在学习方面比通俗人强吗？

伊利亚·苏茨克维：哦，是的。哦是的，绝对的。我想说的是，语言、数学和编程——尤其是数学和编程——批注，让人类善于学习的缘故原由可能不完全是一个重大的先验知识，而是某种更多的、某种根天性的工具。

德瓦尔克什·帕特尔：我不确定我听懂了。为什么会这样？

伊利亚·苏茨克维：思量一项手艺，若是人们在这项手艺上体现出某种极大的可靠性。若是这项手艺对我们的祖先在数百万年、数亿年里很是有用，你可以争辩说，也许人类善于它是由于进化，由于我们有一个先验，一个以某种很是不显着的方法编码的进化先验，不知何以让我们云云善于它。

可是，若是人们在一个直到最近才保存的领域体现出极大的能力、可靠性、鲁棒性和学习能力，那么这更多地批注人类可能只是拥有更好的机械学习原理，就是这样。

德瓦尔克什·帕特尔：我们该怎样思索那是什么？机械学习的类比是什么？这其中有几个有趣的点。它需要的样本更少。它更像是无监视的。一个学开车的孩子……孩子学车可不是谁人路数。一个学开车的青少年并没有获得某种预设的、可验证的奖励。这是来自于他们与机械和情形的互动。它需要的样本少得多�？雌鹄锤藜嗍��？雌鹄锤嘲�？

伊利亚·苏茨克维：鲁棒得多。人类的鲁棒性真的令人咋舌。

德瓦尔克什·帕特尔：你有没有一种统一的方法来思索为什么所有这些事情会同时爆发？能够实现类似效果的机械学习类比是什么？

伊利亚·苏茨克维：你一直问的一个问题是，青少年司机怎样在没有外部先生的情形下自我纠正并从履历中学习？谜底是他们有自己的价值函数。他们有一种普遍的感受，顺便说一句，这种感受在人身上也极其鲁棒。无论人类的价值函数是什么，除了成瘾等少数破例，它着实很是很是鲁棒。

以是关于像学开车的青少年来说，他们最先开车，他们连忙对自己开得怎么样、有多糟糕、多不自信有一种感受。然后他们看到，“好吧。”虽然，任何青少年的学习速率都是极快的。10个小时后，你就可以上路了。

德瓦尔克什·帕特尔：看起来人类有某种解决计划，但我很好奇他们是怎样做到的，以及为什么这这么难？我们需要怎样重新看法化我们训练模子的方法，以使这种事情成为可能？

伊利亚·苏茨克维：这是一个很棒的问题，对此我有许多看法。但不幸的是，我们生涯在一个并非所有机械学习想法都可以自由讨论的天下里，这就是其中之一。或许有一种要领可以做到。我以为这是可以做到的。人类就是这样，我以为这就是它可以做到的证实。

不过可能尚有另一个障碍，那就是人类神经元举行的盘算可能比我们要多。若是那是真的，并且若是这起着主要作用，那么事情可能会更难题。但无论怎样，我确实以为这指向了某种机械学习原理的保存，我对此有自己的看法。但不幸的是，情形使我很难详细讨论。

德瓦尔克什·帕特尔：横竖也没人听这播客，伊利亚。

【一步到位实现超等智能】

德瓦尔克什·帕特尔：我很好奇。若是你说我们回到了研究时代，你在2012年到2020年也是亲历者。若是我们回到研究时代，现在的气氛会是什么样的？

例如，纵然在 AlexNet 之后，用于运行实验的算力也在一直增添，前沿系统的规模也在一直增添。你是否以为现在的研究时代依然需要重大的算力？照旧你以为这需要回到档案馆去阅读旧论文？

你在谷歌、OpenAI 和斯坦福这些地方待过，那是研究气氛更浓重的时间？我们应该期待社区里泛起什么样的事情？

伊利亚·苏茨克维：扩展时代的一个效果是，扩展吸干了房间里所有的空气（抢占了所有的注重力）。由于扩展占有了主导职位，每小我私家都最先跟风。我们要么处于这样一个天下：公司的数目比想法的数目多得多。现实上关于这点，硅谷有句俗话说“想法一文不值，执行才是一切”。人们常这么说，这话有原理。但厥后我看到有人在推特上说：“若是想法这么廉价，怎么没人有想法呢？”我以为这也是真的。

若是你从瓶颈的角度思索研究希望，有几个瓶颈。一个是想法，一个是将着实现的能力，这可能涉及算力也涉及工程。若是你回到90年月，好比说，有些人有很好的想法，若是他们有更大的盘算机，也许他们能证实他们的想法是可行的。但他们做不到，以是他们只能做一个很是很是小的演示，无法说服任何人。以是那时的瓶颈是算力。

然后在扩展时代，算力增添了许多。虽然，有个问题是需要几多算力，但算力是重大的。算力大到足以让人以为，要证实某个想法是可行的，并不显然需要增添那么多的算力。我给你一个类比。AlexNet 是在2个 GPU 上构建的。那是它使用的总算力。Transformer 是在8到64个 GPU 上构建的。2017年没有任何一篇 Transformer 论文的实验使用了凌驾64个 GPU，这或许相当于今天的2个 GPU 吧？ResNet 也是，对吧？你可以争辩说 o1的推理并不是天下上最耗算力的工具。

以是关于研究来说，你肯定需要一定量的算力，但远非显然需要史上绝对最大宗的算力来举行研究。你可能会争辩，我也以为这是真的，若是你想构建绝对最好的系统，那么拥有更多的算力是有资助的。特殊是若是每小我私家都在统一个范式内，那么算力就会成为重大的区分因素之一。

德瓦尔克什·帕特尔：我是在问你历史，由于你其时就在现场。我不确定现实爆发了什么。听起来那时可以用少少的算力开发出这些想法。但 Transformer 并没有连忙成名。它酿成了每小我私家都最先做的事情，然后在更高层级的算力上举行验证，并在其基础上举行构建。

伊利亚·苏茨克维：没错。

德瓦尔克什·帕特尔：若是你在 SSI (Safe Superintelligence Inc.) 有50个差别的想法，若是没有其他前沿实验室拥有的那种算力，你将怎样知道哪一个是下一个 Transformer，哪一个是一碰就碎的？

伊利亚·苏茨克维：我可以对此揭晓谈论。简短的谈论是，你提到了 SSI。详细对我们来说，SSI 用于研究的算力着实并不小。我想诠释一下为什么。简朴的数学就可以诠释为什么我们用于研究的算力比人们想象的要可观。我诠释一下。

SSI 筹集了30亿美元，无论从绝对意义上讲这都是一大笔钱。但你会说：“看看其他公司筹集的资金多得多。”但它们大宗的算力用于推理 (inference)。这些大数字，这些大额贷款，是专门用于推理的。这是第一点。第二点，若是你想拥有一个做推理的产品，你需要重大的工程师团队、销售职员。大宗的研究需要致力于生产种种与产品相关的功效。以是当你看剔除那些之后、真正留给研究的是几多时，差别就变小了许多。

另一件事是，若是你在做差别的事情，你真的需要绝对最大的规模来证实它吗？我一点也不以为那是真的。我以为在我们的案例中，我们要证实——说服我们自己和其他任何人——我们正在做的事情是准确的，我们拥有富足的算力。

德瓦尔克什·帕特尔：有果真预计称，像 OpenAI 这样的公司现在每年仅在实验上就破费约莫50-60亿美元。这还不包括他们在推理等方面的支出。以是看起来他们每年运行研究实验的破费比你们的总融资额还多。

伊利亚·苏茨克维：我以为这取决于你用它做什么。这是个怎么用的问题。在他们那种情形下，在其他人的情形下，对逊с力的需求要大得多。有更多差别的事情流，有差别的模态，就是有更多的工具。以是它变得碎片化了。

德瓦尔克什·帕特尔： SSI 将怎样赚钱？

伊利亚·苏茨克维：我对这个问题的回覆是这样的。现在，我们只专注于研究，然后这个问题的谜底会自己浮现。我以为会有许多可能的谜底。

德瓦尔克什·帕特尔： SSI 的妄想仍然是“直通 (straight shot)”超等智能吗？

伊利亚·苏茨克维：也许吧。我以为这有其优点。我以为这很有优点，由于能置身于一样平常市场竞争之外是很是好的。但以为有两个缘故原由可能会导致我们改变妄想。一个是务实的，若是时间线变得很长，这是可能的。其次，我以为最强盛、最好的 AI 面世并影响天下，这自己有很大的价值。

德瓦尔克什·帕特尔：那为什么你的默认妄想是直通超等智能？由于听起来 OpenAI、Anthropic 以及所有其他公司，他们明确的想法是：“看，我们有越来越弱的智能体，公众可以顺应并为此做好准备。”为什么直接构建超等智能可能更好？

伊利亚·苏茨克维：我会叙述正反两方面的理由。支持的理由是，当人们身处市场中时面临的一个挑战是，他们不得不加入“强烈的竞争 (rat race)”。这种竞争很是难题，由于它让你面临必需做出的艰难权衡。能说“我们要把这一切阻遏开来，只专注于研究，只有当我们准备好了才出来，在此之前绝不出来”是很好的。但反方看法也是有用的，这是两股对立的实力。反方看法是：“嘿，让天下看到强盛的 AI 是有用的。让天下看到强盛的 AI 是有用的，由于那是你能相同它的唯一方法。”

德瓦尔克什·帕特尔：呃，我想不但仅是你能不可相同这个想法——

伊利亚·苏茨克维：相同 AI，不是相同想法。相同 AI 自己。

德瓦尔克什·帕特尔：你说的“相同 AI”是什么意思？

伊利亚·苏茨克维：假设你写了一篇关于 AI 的文章，文章说：“AI 将会是这样，AI 将会是那样，它将会是这个。”你读了之后说：“好吧，这是一篇有趣的文章。”现在假设你看到一个 AI 在做这个，一个 AI 在做谁人。这是不可同日而语的�；旧衔乙晕� AI 公之于众有很大的利益，这将是我们不完全“直通”的一个理由。

德瓦尔克什·帕特尔：我想甚至不但云云，虽然我确实以为那是主要的一部分。另一件大事是，我想不出人类工程和研究中尚有哪个学科，其最终产品主要是通过“思索怎样让它清静”变清静的，而不是……为什么今天每英里的飞机坠毁率比几十年前低得多？为什么现在发明 Linux 的 Bug 比几十年前难堪多？我以为这主要是由于这些系统被安排到了天下上。你发明了故障，这些故障被修正，系统变得更鲁棒了。

我不确定为什么 AGI (通用人工智能) 和超人智能会有什么差别，尤其是思量到——我希望我们谈判到这个——看起来超等智能的危害不但仅是关于有一个经典的“曲别针制造机” (paper clipper) 头脑实验在那里。而是一个很是强盛的工具，我们甚至不知道怎样看法化人们与它的互动，人们会用它做什么。让人们循序渐进地接触它似乎是一个更好的方法，以此来疏散它的影响并资助人们做好准备。

【SSI 的模子将在安排中学习】

伊利亚·苏茨克维：嗯，我以为关于这一点，纵然在“直通”计划中，你仍然会举行渐进式的宣布，我是这样设想的。渐进主义是任何妄想的固有组成部分。问题只是你推出的第一个工具是什么。这是第一点。

第二，我相信你比其他人更提倡“一连学习 (continual learning)”，现实上我以为这是一个主要且准确的事情。缘故原由如下。我要给你另一个语言怎样影响头脑的例子。在这个例子中，我坚持以为有两个词塑造了所有人的头脑。第一个词：AGI。第二个词：预训练。让我诠释一下。

AGI 这个术语，为什么这个术语保存？这是一个很是特殊的术语。为什么它保存？这是有缘故原由的。在我看来，AGI 这个术语的保存，与其说是由于它是某种智能最终状态的主要、实质的形貌，不如说它是对另一个已保存术语的反应，谁人术语就是“专用人工智能 (Narrow AI)”。若是你回首游戏 AI、跳棋 AI、国际象棋 AI、电脑游戏 AI 的古代历史，每小我私家都会说，看这个专用智能。虽然，国际象棋 AI 可以击败卡斯帕罗夫，但它干不了别的。它是云云狭隘，人工专用智能。以是作为回应，作为对此的反应，有些人说，这不可。它太狭隘了。我们需要通用 AI，一个能做所有事情的 AI。谁人术语获得了许多关注。

第二个获得许多关注的是预训练，特殊是预训练的配方。我以为人们现在做 RL 的方法可能正在消除预训练的这种看法印记。但预训练有这个属性。你做越多的预训练，模子在所有方面都变得越好，或多或少是匀称的。通用 AI。预训练带来 AGI。

但 AGI 和预训练爆发的事情是，在某种意义上它们“定调太高了 (overshot the target)”。若是你思索“AGI”这个术语，特殊是在预训练的配景下，你会意识到人类并不是 AGI。是的，确实有手艺基础，但人类缺乏大宗的知识。相反，我们依赖一连学习。

以是当你思索，“好吧，假设我们乐成了，我们制造出了某种清静的超等智能。”问题是，你怎样界说它？它处于一连学习曲线的哪个阶段？

我制造了一个超高智商的15岁少年，非�Ｅ卧复笳谷�。他们知道的未几，是个勤学生，非�Ｅ卧�。你去当程序员，你去当医生，去学习。以是你可以想象，安排自己将涉及某种学习试错期。这是一个历程，而不是你扔出一个制品。

德瓦尔克什·帕特尔：我明确了。你是说你所指的超等智能并不是某种已经知道怎样做经济中每一项事情的完成体头脑。由于，好比最初的 OpenAI 章程或其他文件界说的 AGI 是：它能做每一项事情，能做人类能做的每一件事。你提议的相反是一个能够学会做每一项事情的头脑，而那才是超等智能。

伊利亚·苏茨克维：是的。

德瓦尔克什·帕特尔：可是一旦你有了这个学习算法，它被安排到天下上，就像人类劳动者加入一个组织一样。

伊利亚·苏茨克维：正是。

德瓦尔克什·帕特尔：这看起来可能会爆发两件事之一，也许这两件都不会爆发。一，这个超高效的学习算法酿成了超人，在 ML 研究使命上变得和你一样好，甚至可能更好。效果算法自己变得越来越超人。

另一件是，纵然那没有爆发，若是你有一个简单模子——这是你明确的愿景——模子的实例被安排到整个经济中做差别的事情，学习怎样做那些事情，在事情中一连学习，学会任何人能学会的所有手艺，但同时学会它们，然后合并它们的学习效果，你基本上就有了一个在功效上成为超等智能的模子，纵然软件自己没有任何递归自我刷新。由于你现在有了一个能做经济中每一项事情的模子，而人类无法以同样的方法合并我们的大脑。以是你是否预期普遍安排会带来某种智能爆炸？

伊利亚·苏茨克维：我以为很可能会有快速的经济增添。我以为随着普遍安排，你可以提出两个相互冲突的论点。一个是，一旦你真的抵达了那种拥有一个能快速学会做事的 AI 并且你有许多个这样的 AI 的水平，除非有某种羁系阻止它（顺便说一句，可能会有），不然将有一股强盛的实力将其安排到经济中。

可是关于普遍安排带来非�？焖俚木迷鎏淼南敕�，我以为是非�？赡艿�。问题是它会有多快。我以为这很难知道，由于一方面你有了这个很是高效的工人。另一方面，天下真的很大，有许多工具，而那些工具以差别的速率移动。但另一方面，现在 AI 可以……以是我以为非�？焖俚木迷鎏硎强赡艿�。我们会看到种种各样的事情，好比差别的国家有差别的规则，那些规则更友好的国家，经济增添会更快。很难展望。

【对齐 (Alignment)】

德瓦尔克什·帕特尔：在我看来，这是一种很是不稳固的处境。在极限情形下，我们知道这应该是可能的。若是你有一个在学习方面和人类一样好，但能合并它的大脑——以人类无法合并的方法合并差别实例——的工具，这似乎在物理上应该是可能的。人类是可能的，数字盘算机是可能的。你只需要把这两者连系起来就能爆发这种工具。

这种工具似乎也很是强盛。经济增添是一种说法。戴森球 (Dyson sphere) 也是许多经济增添。但另一种说法是，你将在可能很是短的时间内拥有……你在 SSI 雇人，六个月后，他们可能有净产出。人类学得很快，而这个工具变得越来越智慧，速率非�？�。你怎样思量让这一切顺遂举行？为什么 SSI 定位于能把这事做好？基本上我想问的是，SSI 的妄想是什么。

伊利亚·苏茨克维：我的想法爆发转变的一个方面是，我现在更看重 AI 的渐进式安排和提前安排。关于 AI 一个很是难题的事情是，我们谈论的是尚不保存的系统，很难想象它们。

我以为正在爆发的一件事是，现实上，很难“感受”到 AGI。很难感受到 AGI。我们可以谈论它，但这就像你还没老的时间谈论年迈体衰是什么感受。你可以谈论，可以试图想象，但这很难，你会回到那还没爆发的现实中。我以为许多关于 AGI 及其未来实力的问题源于它很难被想象。未来的 AI 会差别。它会很强盛。确实，AI 和 AGI 的整个问题是什么？整个问题就是实力。整个问题就是实力。

当实力真的很大时，会爆发什么？我在已往一年改变想法的一点——这种想法的改变，我会稍微留点余地，可能会反向撒播 (back-propagate) 到我们公司的妄想中——是若是它很难想象，你会做什么？你必需展示这个工具。你必需展示这个工具。我坚持以为，大大都从事 AI 事情的人也无法想象它，由于它与人们天天看到的工具太纷歧样了。

我确实坚持，有一件事我展望会爆发。这是一个展望。我坚持以为随着 AI 变得更强盛，人们会改变他们的行为。我们会看到种种亘古未有的事情，这些事情现在还没有爆发。我会举些例子。我以为无论优劣，前沿公司将在爆发的事情中饰演很是主要的角色，政府也是。我想你会看到的那种事情，你已经看到了起源，那就是作为强烈竞争敌手的公司最先在 AI 清静上相助。你可能看到 OpenAI 和 Anthropic 迈出了第一小步，但这以前是不保存的。这是我在或许三年前的一次演讲中展望的事情，这种事情会爆发。我也坚持以为，随着 AI 继续变得更强盛，更肉眼可看法强盛，政府和公众也会有接纳行动的意愿。我以为这是一种很是主要的实力，即展示 AI。

这是第一点。第二点，好吧，以是 AI 正在被构建。需要做什么？我坚持以为会爆发的一件事是，现在从事 AI 事情的人，我坚持以为 AI 并不让人感受强盛，是由于它会出错。我确实以为在某个时刻，AI 会最先让人感受强盛。我以为当这种情形爆发时，我们会看到所有 AI 公司在看待清静的方法上爆发重大转变。他们会变得越发多疑 (paranoid)。我说这是一个展望，我们会看到它爆发。我们看看我是否准确。但我以为这是会爆发的事情，由于他们会看到 AI 变得更强盛。现在爆发的一切，我坚持以为是由于人们看着今天的 AI，很难想象未来的 AI。

尚有第三件事需要爆发。我是从更普遍的角度谈论，不但是从 SSI 的角度，由于你问了关于k1体育麻将胡了公司的事。问题是，公司应该盼愿建设什么？它们应该盼愿建设什么？有一个每小我私家都深陷其中的大想法，就是自我进化的 AI。为什么会这样？由于想法比公司少。但我坚持以为有更好的工具值得建设，我以为每小我私家都会想要谁人。

那就是一个稳健对齐、专门关爱感知生命 (sentient life) 的 AI。我以为特殊是，有理由以为建设一个关爱感知生命的 AI 比建设一个仅关恋人类生命的 AI 更容易，由于 AI 自己也是有感知的。若是你思量到像镜像神经元 (mirror neurons) 和人类对动物的同情心之类的工具，你可以说这不敷大，但它保存。我以为这是从我们用模拟自己的统一套神经回路来模拟他人这一事实中涌现出来的属性，由于那是最高效的做法。

德瓦尔克什·帕特尔：以是纵然你让 AI 关爱感知生命——我也并不清晰若是你解决了对齐问题这是否是你应该实验去做的——这仍然会是这样：大大都感知生命将是 AI。将会有数万亿，最终数万万亿的 AI。人类将只是感知生掷中很是小的一部分。以是若是不清晰目的是对这个未来文明的某种人类控制，我不清晰这是否是最好的标准。

伊利亚·苏茨克维：确实。这可能不是最好的标准。我要说两点。第一，关爱感知生命，我以为这有其优点。它应该被思量。我以为若是有一份简短的想法清单供公司在这种情形下使用，那会有资助。这是第二点。

第三，我以为若是最强盛的超等智能的实力在某种水平上被设定上限，那将会有实质性的资助，由于这会解决许多这些担心。至于怎么做，我不确定，但我以为当你谈论真正、真正强盛的系统时，那将有实质性的资助。

德瓦尔克什·帕特尔：在继续对齐讨论之前，我想深入探讨那一点。顶部有几多空间？你怎样看待超等智能？使用这个学习效率的想法，你是否以为它只是学习新手艺或新知识极快？它是否只是拥有更大的战略库？中心是否有一个简单的、更强盛或更大的“它”？若是是这样，你想象这个工具与其余人类文明相比会像神一样吗，照旧感受只是另一个智能体，或者另一组智能体？

伊利亚·苏茨克维：这是一个差别的人有差别直觉的领域。我以为它肯定会很是强盛。我以为最可能爆发的是，约莫在统一时间会有多个这样的 AI 被创立出来。我以为若是集群足够大——好比若是集群真的是大陆规模的——谁人工具真的可能很是强盛，确实云云。若是你真的拥有一个大陆规模的集群，那些 AI 可能会很是强盛。我能告诉你的是，若是你谈论的是极其强盛的 AI，真正极其强盛的，若是它们能受到某种约束，或者有某种协议之类的工具，那就太好了。

对超等智能的担心是什么？诠释这种担心的一种方法是什么？若是你想象一个足够强盛的系统，真的足够强盛——你可以说你需要做一些理智的事情，好比很是专一地关爱感知生命——我们可能不喜欢其效果。真的是这样。

顺便说一句，也许谜底是你不要构建通常意义上的 RL 智能体。我会指出几点。我以为人类是半强化学习 (semi-RL) 智能体。我们追求奖励，然后情绪或其他工具让我们对奖励感应厌倦，我们再去追求差别的奖励。市场是一种很是短视的智能体。进化也是一样。进化在某些方面很是智慧，但在其他方面很是愚蠢。政府被设计成三方之间永无止境的斗争，这也有影响。以是我以为像这样的事情。

另一件让讨论变得难题的事情是，我们谈论的是不保存的系统，是我们不知道怎样构建的系统。这是另一件事，现实上这也是我的信心。我以为人们现在正在做的事情会走一段路，然后逐渐平庸 (peter out)。它会继续刷新，但它也不会是“谁人工具 (It)”。我们不知道怎样构建“谁人工具”，许多工具取决于明确可靠的泛化。

我还要说一件事。关于导致对齐难题的一件事，你可以说你学习人类价值观的能力是懦弱的。然后你优化它们的能力是懦弱的。你现实上学会了优化它们。你岂非不可说，“这岂非不都是不可靠泛化的实例吗？”为什么人类看起来泛化得好得多？若是泛化好得多呢？在这种情形下会爆发什么？会有什么效果？但这些问题现在仍然无法回覆。

德瓦尔克什·帕特尔：人们该怎样思索 AI 生长顺遂是什么样子的？你已经勾勒出 AI 可能怎样演变。我们将拥有这种一连学习的智能体。AI 将很是强盛。也许会有许多差别的 AI。你怎样看待许多大陆规模的盘算智能四处活动？那有多危险？我们怎样让它不那么危险？我们怎样以一种�；て胶獾姆椒ㄗ龅秸庖坏�，由于外面可能有未对齐的 AI 和坏人？

伊利亚·苏茨克维：这是我喜欢“关爱感知生命的 AI”的一个缘故原由。我们可以辩说它是好是坏。但若是这些引人注目的系统中前 N 个确实关爱、热恋人类或什么的，关爱感知生命，显然这也是需要实现的。这需要被实现。以是若是前 N 个系统实现了这一点，那我可以看到事情希望顺遂，至少在相当长的一段时间内。

然后就是恒久会爆发什么的问题。你怎样实现恒久平衡？我以为那里也有一个谜底。我不喜欢这个谜底，但它需要被思量。

从久远来看，你可能会说：“好吧，若是你有一个强盛的 AI 保存的天下，在短期内，你可以说你有普遍的高收入 (universal high income)。你们都有普遍的高收入，我们都过得很好。”但释教徒怎么说？“转变是唯一的永恒 (Change is the only constant)。”事情在变。有某种政府、政治结构的工具，它在变，由于这些工具有保质期。某种新的政府形式泛起并运作，过了一段时间它阻止运作。这是我们一直看到的事情。

以是我以为关于恒久平衡，一种要领是你可以说也许每小我私家都会有一个 AI 听从他们的下令，这很好。若是这能无限期维持下去，那是真的。但谁人弱点是，AI 去为谁人人赚钱，在政治领域为他们的需求辩护，也许然后写一份小报告说：“好吧，这是我所做的，这是情形，”谁人人说：“太棒了，继续坚持。”但这人不再是加入者了。那你可以说这是一种不稳固的处境。

我要先声明我不喜欢这个解决计划，但它是一个解决计划。解决计划是若是人们通过某种 Neuralink++ (脑机接口升级版) 酿成半 AI。由于效果将会是，现在 AI 明确了一些工具，我们也明确了它，由于现在的明确是整体传输的。以是现在若是 AI 处于某种情形，你自己也完全卷入那种情形中。我以为这是平衡的谜底。

德瓦尔克什·帕特尔：我在想，数百万年——甚至在许多情形下，数十亿年——前在完全差别的情形中进化出的情绪至今仍在云云强烈地指导我们的行动，这一事实是否就是对齐乐成的例子。

把我的意思说清晰——我不知道称之为价值函数照旧奖励函数更准确——但脑干有一个指令说：“与更乐成的人交配。”大脑皮层是明确在现代语境下乐成意味着什么的部分。但脑干能够对齐大脑皮层并说：“无论你以为乐成是什么——我不敷智慧去明确那是什么——你仍然要去追求这个指令。”

伊利亚·苏茨克维：我以为有一个更普遍的看法。现实上，进化是怎样编码高级欲望的，这简直是个谜。很容易明确进化会付与我们对闻起来好的食物的欲望，由于气息是一种化学物质，以是只要追求那种化学物质就行了。很容易想象进化做那件事。

但进化也付与了我们所有这些社会欲望。我们真的在乎被社会起劲看待。我们在乎拥有优异的职位。所有这些我们拥有的社会直觉，我强烈感受它们是内置的。我不知道进化是怎么做到的，由于这是一个在大脑中表征的高级看法。

假设你在乎某种社会事物，它不像气息那种初级信号。它不是某种有传感器的工具。大脑需要举行大宗的处置惩罚，拼集大宗的信息碎片来明确社交上爆发了什么。不知何以，进化说：“这就是你应该体贴的。”它是怎么做到的？

并且它实现这一点的速率也很快。所有这些我们体贴的重大的社会事物，我以为它们进化得相当晚近。进化很容易就硬编码了这种高级欲望。我不知道有什么好的假说能诠释这是怎么做到的。我有一些一直在琢磨的想法，但没有一个是令人知足的。

德瓦尔克什·帕特尔：特殊令人印象深刻的是，若是是你在有生之年学到的欲望，那是有原理的，由于你的大脑是智能的。你有能力学会智能的欲望是有原理的。也许这不是你的看法，但明确它的一种方法是，欲望是内置于基因组中的，而基因组并不智能。但你不知何以能够形貌这个特征。甚至不清晰你怎样界说谁人特征，而你可以把它构建进基因里。

伊利亚·苏茨克维：基本上是，或者也许换个说法。若是你思索基因组可用的工具，它说：“好吧，这是一个构建大脑的配方。”你可以说：“这是一个把多巴胺神经元毗连到嗅觉传感器的配方。”若是气息是某种好闻的气息，你就想吃它。

我可以想象基因组做这件事。我主张的是很难想象基因组说你应该体贴某种重大的盘算，而这盘算是你整个大脑、大脑的一大块在做的。这只是我的主张。我可以告诉你关于它是怎样做到的一个推测，然后我会诠释为什么这个推测可能是错的。

大脑有脑区。我们有皮层。它有所有那些脑区。皮层是匀称的，但脑区和皮层中的神经元大多只跟它们的邻人语言。这诠释了为什么会有脑区。由于若是你想做某种语音处置惩罚，所有处置惩罚语音的神经元都需要相互交流。并且由于神经元大多只能跟周围的邻人交流，以是它必需是一个区域。

所有区域在人与人之间的位置大多是相同的。以是也许进化确实硬编码了大脑上的一个位置。以是它说：“哦，当大脑的 GPS 坐标某某某，当那里激活时，这就是你应该体贴的。”也许那就是进化所做的，由于那属于进化的工具箱。

德瓦尔克什·帕特尔：是的，虽然有一些例子，好比天生失明的人，他们皮层的谁人区域被另一种感官占用了。我不知道，但若是是那些需要视觉信号的欲望或奖励函数，关于那些皮层差别区域被征用的人来说若是不再起作用，我会很惊讶。

例如，若是你不再拥有视觉，你是否还能感受到我希望周围的人喜欢我之类的感受，通常这也是有视觉线索的。

伊利亚·苏茨克维：我完全赞成这点。我以为对此理论有一个更强的批驳。有些人童年时期切除了一半大脑，他们仍然拥有所有的脑区。但不知何以它们都移到了一个半球，这批注脑区的位置不是牢靠的，以是谁人理论是差池的。

若是它是真的会很酷，但它不是。以是我以为这是一个谜。但这是一个有趣的谜。事实是不知何以进化能够付与我们很是非�？煽康靥逄缁崾挛锏哪芰�。纵然是有种种希奇精神状态、缺陷和情绪问题的人，也倾向于体贴这个。

【“我们是一家纯粹的研究型公司”】

德瓦尔克什·帕特尔： SSI 妄想做哪些差别的事情？据推测，你们的妄想是在这个时刻到来时成为前沿公司之一。据推测，你开办 SSI 是由于你想：“我以为我有一种其他公司没有的、清静地实现这一目的的要领。”谁人差别点是什么？

伊利亚·苏茨克维：我会这样形貌，有一些我以为有希望的想法，我想视察它们，看看它们是否真的有希望。真的就这么简朴。这是一种实验。若是这些想法被证实是准确的——我们要讨论的这些关于明确泛化的想法——那么我以为我们将拥有一些有价值的工具。

它们会被证实是准确的吗？我们在做研究。我们是一家纯粹的“研究时代”公司。我们在取得希望。现实上已往一年我们取得了相当不错的希望，但我们需要继续取得更多希望，更多研究。我就是这么看的。我看作这是一种实验成为一个声音和加入者。

德瓦尔克什·帕特尔：你的联合首创人兼前 CEO 最近脱离去了 Meta，人们问：“好吧，若是有大宗突破正在爆发，这看起来是一件不太可能爆发的事。”我想知道你怎样回应。

伊利亚·苏茨克维：对此，我只想重申几个可能被遗忘的事实。我以为这些提供配景的事实诠释了情形。配景是我们其时正在以320亿美元的估值融资，然后 Meta 进来提出收购我们，我说不。但在某种意义上我的前联合首创人说了是。效果，他也得以享受大宗的近期流动性，他是 SSI 唯一加入 Meta 的人。

德瓦尔克什·帕特尔：听起来 SSI 的妄想是当你们抵达人类历史这个很是主要的时期——拥有超人智能时——成为一家处于前沿的公司。你们有关于怎样让超人智能顺遂生长的想法。但其他公司也会实验他们自己的想法。SSI 在让超等智能顺遂生长的要领上有什么奇异之处？

伊利亚·苏茨克维： SSI 最大的差别在于其手艺蹊径。我们有差别的手艺蹊径，我以为那是值得的，我们正在追求它。

我坚持以为最终战略会趋同。我以为战略会趋同，在某个时刻，随着 AI 变得更强盛，每小我私家的战略应该是什么将会变得或多或少清晰起来。它应该是类似这样的：你需要找到某种相互交流的方法，并且你希望你的第一个真正的超等智能 AI 是对齐的，并且以某种方法关爱感知生命，关恋人类，民主的，或者这些特征的某种组合。

我以为这是每小我私家都应该争取的条件。这也是 SSI 正在争取的。我以为这一次，若是不是已经爆发了的话，所有其他公司都会意识到他们也在朝着同样的目的起劲。我们拭目以待。我以为随着 AI 变得更强盛，天下将真正改变。我以为事情会变得很是差别，人们的行为也会很是差别。

德瓦尔克什·帕特尔：说到展望，你对你形貌的这个系统——它能像人类一样学习，并因此随之成为超人——的展望是什么？

伊利亚·苏茨克维：我以为或许5到20年。

德瓦尔克什·帕特尔： 5到20年？

伊利亚·苏茨克维：嗯。

德瓦尔克什·帕特尔：我只是想推演一下你眼中的天下是怎样到来的。好比，我们尚有几年时间，其他公司继续目今的蹊径然后障碍不前。“障碍不前”在这里意味着他们的收入不凌驾几千亿美元？你怎样思索障碍不前的寄义？

伊利亚·苏茨克维：我以为障碍不前看起来会……在所有差别的公司之间看起来会很是相似�？赡芑崾钦庋�。我不确定，由于我以为纵然障碍不前，我以为这些公司也能创立惊人的收入。也许不是利润，由于他们需要起劲使自己相互区脱离来，但收入肯定有。

德瓦尔克什·帕特尔：但在你的模子中体现，当准确的解决计划真的泛起时，所有公司之间会泛起趋同。我很好奇你为什么以为会这样。

伊利亚·苏茨克维：我更多是在谈论对齐战略上的趋同。我以为手艺蹊径上的最终趋同也可能会爆发，但我其时是在体现对齐战略的趋同。究竟应该做什么事？

德瓦尔克什·帕特尔：我只是想更好地明确你怎样看待未来的睁开。现在，我们有这些差别的公司，你预计他们的要体会继续爆发收入但达不到这种类人学习者的高度。以是现在我们有这些差别的公司分支。有你，有 Thinking Machines，尚有一堆其他实验室。也许其中一个找到了准确的要领。但随后他们产品的宣布让其他人清晰了怎样做这件事。

伊利亚·苏茨克维：我以为怎样做这件事并不会变得清晰，但有些差别的工具是可能的这一点会变得清晰，那就是信息。人们随后会试图弄清晰那是怎样事情的。但我确实以为，这里没有提到、没有讨论的一件事是，随着 AI 能力的每一次提升，我以为会在做事方法上爆发某种转变，但我不知道确切是哪些。我以为这将是主要的，但我还无法详细说明那究竟是什么。

德瓦尔克什·帕特尔：默认情形下，你会预期拥有谁人模子的公司会获得所有这些收益，由于他们拥有正在天下上积累手艺和知识的模子。有什么理由以为这种利益会被普遍分派，而不是仅仅落在任何最先让这种一连学习循环运转起来的模子公司手中？

伊利亚·苏茨克维：这是我以为将会爆发的事情。第一，让我们看看已往的 AI 是怎样生长的。一家公司取得了一个前进，另一家公司争先恐后，过了一段时间也做出了一些类似的工具，然后他们最先在市场上竞争并压低价钱。以是我以为从市场角度来看，那里也会爆发类似的事情。

顺便说一句，我们谈论的是优美的天下。什么是优美的天下？就是我们拥有这些强盛的人类般的学习者，并且……顺便说一句，也许关于超等智能 AI 的规格尚有另一件事我们还没讨论，我以为值得思量。那就是你把它做得专一，它可以既有用又专一。你可以拥有许多专一的超等智能 AI。

但假设你有许多这样的 AI，有一家公司从中赚取了大宗利润。然后你有另一家公司进来最先竞争。竞争运作的方法是通过专业化。竞争喜欢专业化。你在市场上看到这一点，在进化中也看到这一点。你将会有许多差别的生态位，你将会有许多占有差别生态位的差别公司。在这个天下里我们可能会说，一家 AI 公司在某个真正重大的经济活动领域好得多，而另一家公司在另一个领域更好。而第三家公司很是善于诉讼。

德瓦尔克什·帕特尔：这岂非不被类人学习所体现的工具批驳了吗？那就是它能学习……

伊利亚·苏茨克维：它可以，但你有积累的学习。你有重大的投入。你花了许多算力才变得真正、真正善于这件事，真正非凡。别人花了许多算力和许多履历才在另一件事上变得真正善于。你应用了大宗的人类学习才抵达那里，但现在你处于这个高点，别人会说：“看，我不想重新最先学你已经学过的工具。”

德瓦尔克什·帕特尔：我想这需要许多差别的公司同时最先谁人类人一连学习智能体，这样他们才华在差别的分支最先他们的树搜索。但若是一家公司先获得了谁人智能体，或者先获得了谁人学习者，这确实看起来像……好吧，若是你只思量经济中的每一份事情，让一个实例学习每一份事情对一家公司来说似乎是可行的。

伊利亚·苏茨克维：这是一个有用的论点。我的强烈直觉是事情不会那样生长。论点说它会那样生长，但我的强烈直觉是它不会。在理论上，理论和实践没有区别。在实践中，是有区别的。我以为这会是那种情形之一。

德瓦尔克什·帕特尔：许多人的递归自我刷新模子字面上、明确地陈述我们将会在一个效劳器里有一百万个伊利亚，他们提出差别的想法，这将导致超等智能非�？斓赜肯�。

你对你正在做的事情的可并行化有什么直觉吗？复制伊利亚有什么收益？

伊利亚·苏茨克维：我不知道。我以为肯定会有收益递减，由于你需要的是头脑差别的人，而不是相同的人。若是有我的字面复制品，我不确定你能获得几多增量价值。头脑差别的人，那才是你想要的。

【自我对弈与多智能体】

德瓦尔克什·帕特尔：为什么若是你看差别的模子，纵然是由完全差别的公司宣布的、在可能不重叠的数据集上训练的，大语言模子 (LLM) 相互之间相似得猖獗？

伊利亚·苏茨克维：也许数据集并不像看起来那么不重叠。

德瓦尔克什·帕特尔：但在某种意义上，纵然小我私家可能比未来的 AI 生产力低，也许人类团队比 AI 团队拥有更多样性是有原理的。我们要怎样引发 AI 之间有意义的多样性？我以为只是提高温度 (temperature) 只会导致胡言乱语。你需要更像差别科学家有差别私见或差别想法的那种工具。怎样在 AI 智能体之间获得那种多样性？

伊利亚·苏茨克维：以是我以为没有多样性的缘故原由是预训练。所有预训练模子险些都是一样的，由于它们在相同的数据上预训练。现在 RL 和后训练 (post-training) 是最先泛起一些分解的地方，由于差别的人想出差别的 RL 训练。

德瓦尔克什·帕特尔：我听你已往体现过把自我对弈 (self-play) 作为一种获取数据或将智能体与一律智能的其他智能体匹配以启动学习的方法。我们该怎样思索为什么没有关于这种工具在 LLM 上起作用的果真提案？

伊利亚·苏茨克维：我想说有两点。我以为自我对弈有趣的缘故原由是由于它提供了一种仅使用算力而不使用数据来建设模子的要领。若是你以为数据是最终瓶颈，那么仅使用算力就很是有趣。以是这让它变得有趣。

问题是自我对弈，至少它已往的做法——当你有不知何以相互竞争的智能体时——它只对开发某一套手艺有利益。它太狭窄了。它只对谈判、冲突、某些社交手艺、制订战略那类工具有利益。若是你在乎那些手艺，那么自我对弈会有用。

现实上，我以为自我对弈确实找到了归宿，只是形式差别。像辩说、证实者-验证者 (prover-verifier)，你有某种作为裁判的大模子 (LLM-as-a-Judge)，它也被激励去发明你事情中的过失。你可以说这不完全是自我对弈，但我相信这是人们正在做的相关的对抗性设置。

真正的自我对弈是更普遍的智能体间竞争的一个特例。对竞争的自然反应是试图变得差别。以是若是你把多个智能体放在一起，你告诉它们：“你们都需要研究某个问题，你是一个智能体，你在考察其他人都在研究什么，”它们会说：“好吧，若是他们已经接纳了这种要领，我就不应再追求它了。我应该追求一些有差别化的工具。”以是我以为像这样的工具也可以为要领的多样性创立激励。

【研究品味】

德瓦尔克什·帕特尔：最后一个问题：什么是研究品味？你显然被以为是天下上 AI 研究品味最好的人。你是深度学习历史上所有大事的合著者，从 AlexNet 到 GPT-3等等。它是什么？你怎样形貌你是怎么想出这些点子的？

伊利亚·苏茨克维：我可以就我小我私家谈论这一点。我以为差别的人做法差别。有一件事指导我小我私家，那就是关于 AI 应该是什么样的一种审美，这是通过思索人是怎样的，可是是准确地思索。你可以很容易地过失地思索人类是怎样的，但准确地思索意味着什么？

我给你举些例子。人造神经元的想法直接受大脑启发，这是个很棒的想法。为什么？由于你会说大脑有州差别的组织，有沟回，但沟回可能不主要。为什么我们以为神经元主要？由于它们数目许多。这感受是对的，以是你想要神经元。你想要某种局部的学习规则来改变神经元之间的毗连。大脑这么做感受是合理的。

漫衍式体现 (distributed representation) 的想法。大脑对履历做出反应，因此我们的神经网络应该从履历中学习的想法。大脑从履历中学习，神经网络应该从履历中学习。你会问自己，什么是基础的，什么不是基础的？事物应该是怎样的。

我以为这在很洪流平上一直指导着我，从多个角度思索，险些是在寻找美，美和精练。貌寝，这里容不下貌寝。它是美、精练、优雅、受大脑启发的准确性。所有这些工具需要同时保存。它们保存得越多，你就越能对一个自上而下的信心充满信心。

当实验效果与你尴尬刁难时，支持你的正是这种自上而下的信心。由于若是你总是相信数据，嗯，有时间你做的事情是对的，但有个 Bug。但你不知道有个 Bug。你怎么区分是有个 Bug 照旧你应该继续调试，或者结论是偏向错了？是自上而下的信心。你可以说事情必需是这样的。像这样的工具必需行得通，因此我们要继续做下去。那就是自上而下的信心，它基于这种多层面的美和受大脑的启发。

德瓦尔克什·帕特尔：好，我们就聊到这里。

伊利亚·苏茨克维：很是谢谢。

德瓦尔克什·帕特尔：伊利亚，很是谢谢。

伊利亚·苏茨克维：好的。很谢谢。

德瓦尔克什·帕特尔：太棒了。

伊利亚·苏茨克维：是的，我很享受。

德瓦尔克什·帕特尔：

是的，我也是。

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