# Ilya Sutskever > 伊利亚·苏茨克维（Ilya Sutskever）是人工智能领域的关键人物，OpenAI 和 Safe Superintelligence Inc. 的联合创始人。他在深度学习和 AI 安全方面做出了重大贡献。 - Canonical URL: https://iq.wiki/zh/wiki/ilya-sutskever - Categories: People in crypto - Tags: Developer, Founder, Researcher - Created: 2026-07-03T17:46:58.071Z - Last updated: 2026-07-07T04:42:36.499Z - Source: IQ.wiki — the world's largest blockchain and crypto encyclopedia (https://iq.wiki) --- **伊利亚·苏茨克维 (Ilya Sutskever)** 是一位专门从事机器学习和人工智能的计算机科学家，现任 Safe Superintelligence Inc. 的联合创始人兼首席科学家。他的职业生涯专注于深度学习研究，在神经网络、大语言模型、推理系统和 AI 安全等基础性进展方面做出了贡献。[\[1\]](#cite-id-rsJLc9zBmsc6GSCW) ## 教育背景 苏茨克维于 2005 年毕业于多伦多大学，获得数学学士学位，随后于 2012 年获得计算机科学博士学位。[\[2\]](#cite-id-DYxUlc6wzSJURTx3) ## 职业生涯 苏茨克维在多伦多大学学习数学和计算机科学，并在杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 的指导下完成了博士研究。在此期间，他与辛顿和亚历克斯·克里热夫斯基 (Alex Krizhevsky) 合作开发了 AlexNet，这是一种卷积神经网络，在图像识别方面表现出显著提升，并帮助加速了深度学习的普及。博士毕业后，他在斯坦福大学吴恩达 (Andrew Ng) 的研究小组完成了短暂的博士后工作，随后于 2012 年底联合创立了 DNNResearch，这是一家旨在推进深度学习研究的公司。 2013 年谷歌收购 DNNResearch 后，苏茨克维加入 Google Brain 担任研究科学家。在那里，他参与了多个具有影响力的机器学习项目，包括与 Oriol Vinyals 和 Quoc Le 共同开发序列到序列 (sequence-to-sequence) 学习架构，为 TensorFlow 做出贡献，并合著了与 AlphaGo 相关的研究。他这一时期的工作帮助确立了在自然语言处理和人工智能领域广泛使用的技术。 2015 年，苏茨克维联合创立了 OpenAI，最初担任研究总监，2018 年成为首席科学家。他领导的研究项目为 GPT 模型、ChatGPT、推理模型、CLIP、DALL·E 和其他大规模 AI 系统的开发做出了贡献，同时帮助塑造了该机构的长期研究战略。他还共同领导了 OpenAI 的超级对齐 (Superalignment) 计划，该计划专注于研究先进 AI 系统的对齐和安全性。2023 年，在涉及首席执行官 [萨姆·奥特曼 (Sam Altman)](https://iq.wiki/wiki/sam-altman) 的领导层变动期间，他曾短暂担任 OpenAI 董事会成员，随后于同年晚些时候退出董事会。 2024 年 6 月，苏茨克维离开 OpenAI 并联合创立了 Safe Superintelligence Inc.，担任首席科学家。该公司专门从事先进 AI 系统的研发，重点关注安全性，这与苏茨克维在人工智能和对齐领域长期以来的研究兴趣相契合。[\[2\]](#cite-id-DYxUlc6wzSJURTx3) [\[3\]](#cite-id-lUTnY6tvmHQ3uraE) ## 访谈 ### 研究时代 在 2025 年 11 月的 Dwarkesh 播客中，苏茨克维反思了 AI 发展的非凡现实，强调了社会如何迅速适应了在几年前看来还像科幻小说一样的 AI 能力的快速扩展。他讨论了模型令人印象深刻的评估性能与其在经济和现实世界中的实际影响之间的脱节，指出尽管模型在特定任务上达到了超人水平，但往往会重复错误。他将此部分归因于强化学习训练带来的狭隘关注点以及泛化能力的局限性，并强调了类人学习的效率、鲁棒性，以及进化的社会欲望和情感的神秘本质。苏茨克维认为，当前时代正在回归“研究时代”，而不仅仅是规模扩张，他强调了在构建安全且对齐的超级智能系统时，理解泛化和持续学习等基本原理的重要性。他建议，进步取决于探索新方法，如增量部署、价值函数的作用，以及培养 [AI 智能体 (AI agents)](https://iq.wiki/wiki/ai-agents) 之间的多样性，而不仅仅是增加规模。他表示乐观，认为包括 SSI 在内的多个组织可以通过专注于理解类人学习和价值表征，制定出强调对齐和安全的战略。最后，他强调了由审美、生物灵感和简洁性驱动的研究的重要性，相信将这些原则与经验进展相结合将指导强大 AI 系统的未来及其安全部署。[\[6\]](#cite-id-eXneHTJQYEB2tSF4) [YOUTUBE@VID](https://youtube.com/watch?v=aR20FWCCjAs) ## 演讲演示 ### 通往 AGI 之路 在 2023 年 11 月的一次 TED 演讲中，苏茨克维讨论了人工智能的飞速进步，强调 AI（本质上是计算机内的数字大脑）有潜力超越人类智能，从而导致通用人工智能 (AGI) 的发展。他分享了进入该领域的个人动机，包括对意识的好奇心以及理解和复制智能的愿望。苏茨克维解释说，虽然目前的 AI 系统不如人类聪明，但它们最终将变得同样有能力甚至更强，深刻影响生活的方方面面，例如在医疗保健领域，AGI 可以通过提供详尽的知识和全天候的服务来彻底改变医疗。他强调了 AGI 的变革性质，承认其巨大的利益和相关的风险，包括快速自我完善的可能性和意想不到的后果。为了应对这些担忧，他提到了 OpenAI 等 AI 机构为确保安全和促进竞争对手之间的合作所做的努力。反思最近的快速进展和日益提高的意识，苏茨克维表达了他的乐观态度，相信由自身利益驱动的集体合作将帮助人类应对 AGI 出现所带来的挑战。[\[5\]](#cite-id-ZTAanJWgfKGYW2BN) [YOUTUBE@VID](https://youtube.com/watch?v=SEkGLj0bwAU)