Ilya Sutskever
共同創辦人・Safe Superintelligence Inc.
關於
Ilya Sutskever 是 Safe Superintelligence Inc.（SSI）的共同創辦人，致力於打造安全的超級智慧 AI。此前，他曾是 OpenAI 的共同創辦人暨首席科學家，主導了 GPT 系列的研究工作。身為傑佛瑞·辛頓的學生，他共同開發了 AlexNet，革新了電腦視覺領域。他於 2024 年離開 OpenAI，專注於 AI 安全。
主要貢獻
- 共同撰寫 AlexNet（2012），以 ImageNet 突破讓深度卷積網路成為無法忽視的路線
- 共同撰寫 2014 年 sequence-to-sequence learning 論文，奠定神經機器翻譯與早期 encoder-decoder 模型基礎
- 參與語言之外的重要深度學習系統，包括與 CLIP、DALL·E 和 AlphaGo 相關的工作
- 共同創辦 OpenAI 並擔任首席科學家，形塑 GPT 時代背後以 scaling 為中心的研究文化
- 曾共同主導 OpenAI 的 Superalignment 團隊，後來離職共同創辦 Safe Superintelligence Inc.，轉向更窄的安全優先使命
- 在 2023 年 Altman 董事會危機中扮演核心角色，之後又改變立場，暴露 AI 安全治理與公司控制權之間未解的張力
影片與訪談
Ilya Sutskever: From the Age of Scaling to the Age of Research
Discussion on the future of AI research beyond scaling
View Details![The moment we stopped understanding AI [AlexNet]](https://img.youtube.com/vi/UZDiGooFs54/hqdefault.jpg)
The moment we stopped understanding AI [AlexNet]
An activation atlas is a glimpse into the high-dimensional space a model uses to organise the world, and AlexNet — eight pages, published in 2012 — was the first model to see that way. The paper's second author, Ilya Sutskever, went on to co-found OpenAI and scale the same idea into ChatGPT. The title is the argument: this is where capability began outrunning explanation.
View Details論文與出版物
思想連結
傑佛瑞·辛頓
受其影響AI 先驅與研究者
Sutskever 從學生時期就進入辛頓在多倫多的實驗室，一路到 2013 年以循環神經網路訓練為題完成博士；期間的 2012 年，兩人與 Alex Krizhevsky 一起做出了 AlexNet。師徒之間傳承的與其說是技術，不如說是一種信念——規模與梯度下降能做到手工結構做不到的事——Sutskever 後來把這個信念帶進 OpenAI，成為創立時的信條。而兩人日後又各自走上不同的路，抵達同一種對這個信念去向的公開警惕。
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Sam Altman
曾經合作執行長・OpenAI
2015 年 12 月 OpenAI 成立時兩人都在場——Altman 是共同主席，Sutskever 是後來成為首席科學家的研究總監——他們也逐漸成為那個未解問題的兩極：一家公司能不能一邊相信自己造的東西可能危險，一邊繼續造下去。2023 年 11 月，Sutskever 投票將 Altman 逐出董事會，幾天後又公開表示後悔；Altman 留下了，Sutskever 則離開去創辦 Safe Superintelligence。這場決裂，至今仍是這個產業對「誰在治理誰」說過最坦白的一句話。
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Jakub Pachocki
思想對照首席科學家，OpenAI
同一張椅子，對同一個結論採取了相反的兩種行動。Sutskever 在 2024 年 5 月離開 OpenAI，創立了一間公司，其整個前提就是：安全的超智慧必須在產品競賽之外打造；Pachocki 接下他空出來的位子，留在競賽裡，並用這個位置發表文章說沒有任何實驗室把 alignment 解到足以全速跑完這場競賽。離開與發聲，出自同一個座位，相隔兩年。兩人都沒有說對方選錯了，而這正是值得把他們放在一起讀的部分原因。
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黃仁勳
曾經對談創辦人暨執行長・NVIDIA
2012 年，Sutskever 與 Krizhevsky 用兩張消費級的 NVIDIA 遊戲顯卡訓練出 AlexNet；黃仁勳日後稱那個結果是「AI 的大霹靂」——一家賣繪圖硬體的公司，在那一刻才發現自己的晶片究竟是為了什麼而存在。十一年後，就在 GPT-4 發表的隔天，兩人在 GTC 同台對談，黃仁勳把算術攤開來說：在他們認識的這十年裡，Sutskever 訓練的模型大了大約一百萬倍。這場對話最清楚地記錄了一件事：算力的供給與研究的野心，如今已徹底互相定義。
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