前 OpenAI 联合创始人称：AI 增长遇阻，或将回归基础研究

在 AI 圈，一位极具影响力的人物——前 OpenAI 联合创始人、现任 Safe Superintelligence CEO 的伊利亚・苏茨克维（Ilya Sutskever）近期在一场约三万字的长访谈中发出值得关注的观点。他表示，当下主流的 AI 演进路径已出现瓶颈，这意味着行业正从“拼规模”的阶段回到更深入的研究本质。

苏茨克维回顾称，2012 至 2020 年是 AI 快速推进的研究期，之后进入了依靠规模和算力扩张的阶段。如今即便算力持续提升，模型效果却没有同步显著增强，扩展与算力浪费的界线逐渐模糊。这让人思考：接下来的 AI 研究是否更该回到基础理论与方法的探索。

他还谈到大模型的泛化问题：在标准评测上成绩亮眼，但落到真实场景却容易出错。原因可能是强化学习阶段使用的数据过于单一，模型因此难以应对复杂的现实任务。苏茨克维打了个比方：如今的 AI 像只专注编程竞赛的学生，比赛拿高分不难，但在实际工作里未必得心应手。

苏茨克维进一步强调情绪对 AI 决策的重要性。他认为，人类的价值观与决策能力在某种程度上受情绪调节，这种机制或许源自进化。未来的 AI 系统需要纳入情感因素，才能更好地理解世界并适应复杂环境。

不仅苏茨克维持此观点，行业内不少先驱也对当前路线提出质疑。比如图灵奖得主杨立昆（Yann LeCun）就认为，现有的语言模型技术可能是“死胡同”，难以实现真正的智能。他主张“世界模型”将成为主流，通过对世界的模拟与理解推进 AI 的发展。

总体来看，AI 行业正站在关键转折点上。单靠算力与规模扩张已不够，必须重新审视并探索新的研究范式，才能为通用人工智能（AGI）的实现铺平道路。