在人工智能（AI）的这场、近乎于“失控”的、指数级“规模狂奔”之中，一个来自“风暴中心”的、最权威、也最令人警醒的声音，正试图，为整个行业，踩下一次紧急的、理性的“刹车”。
近日，被誉为“深度学习三巨头”之一、OpenAI的前首席科学家Ilya Sutskever，在他离开那家由他亲手缔造的AI帝国之后，首次系统性地，阐述了他所创办的全新实验室——SSI（Safe Superintelligence Inc.，安全超智能公司）——颠覆性的技术愿景。
这场访谈，其核心，是一次毫不留情的“自我批判”，与一次充满了“文艺复兴”色彩的“回归”宣言。
Ilya，以一种近乎于“罪人”的姿态，深刻地，剖析了当前AI行业，那个最核心、也最普遍的“原罪”：
我们的模型，正在成为一个“高分低能”的、“只会刷题的考试机器”。
而他，则以一种“先知”的姿态，为我们，指明了一条全新的、也可能是唯一的、通往真正“安全超智能”的道路：
“规模时代”，已经结束。未来的十年，AI，将回归“像人一样学习”的、最本质的路径。
这场“回归”的第一步，是对当前主流AI训练范式的一次彻底的“反思”。
Ilya指出，当前的大模型，虽然，在各种标准化的基准测试中，屡创佳绩。但一旦，将它们，部署到混乱的、充满了不确定性的真实世界中，便会立刻，“原形毕露”。
它们，会频繁地，陷入一种“循环错误”的怪圈——你修复了它的一个bug，它，却往往会，在另一个你意想不到的地方，衍生出一个全新的、更隐蔽的隐患。
这，并非简单的技术瑕疵。
其根源，在于训练范式的、根本性的缺陷。
Ilya，将AI的训练，拆解为了两大支柱：预训练（Pre-training）与强化学习（Reinforcement Learning）。
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预训练，像是一场“无偏见的数据之浴”。模型，在其中，从海量的、未经筛选的互联网信息中，自然地，投影出我们人类世界的、一个完整的、全貌的认知地图。
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而强化学习，则更像是一个由人类工程师，所精心设计的、充满了各种“奖励”与“惩罚”的“沙盒游戏”。其最终的目标，往往，并非是让AI，去真正地，理解世界；而是异化为了，如何，让它，在某个特定的评测指标上，“分数更好看”。
“这种不均衡，”Ilya直言，“正在让我们的AI，丧失其最宝贵的‘洞察力’和‘迁移能力’。强化学习，正在成为一把‘锦上添花的枷锁’。”
而这场“回归”的第二步，也是最核心的一步，则是去重新地，探寻那个古老的、终极的秘密：
人类，究竟，是如何学习的？
Ilya的答案，并非我们通常所理解的“逻辑”或“理性”。
而是，那个常常被工程师们所忽略的、更底层的、驱动着我们所有行为的**“内在价值系统”——即，我们的情感机制。**
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快乐，强化了我们的正向反馈。
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焦虑，警示了我们潜在的风险。
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羞愧，校准了我们的社交规范。
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而好奇，则激发了我们无尽的、对未知世界的探索。
在AI的语境中，这，就相当于，为模型，内置一个动态的、自我更新的**“价值函数”（Value Function）**。
它，将不再需要，去被动地，等待人类的“奖励”或“惩-罚”。
它，将能够，在行动之前，就内在地，“预知”到自己行为的“方向偏差”。
“真正的智能，不止于预测，”Ilya给出了一个深刻的洞见，“它，更是一个永续更新的价值体系。”
当AI，能够内化这种“自我评估”的能力时，它，便将觉醒一种全新的、“由意义所驱动的学习”，从而，真正地，开始模拟人类智慧的、最深层的奥秘。
爱力方的分析认为，Ilya Sutskever的这次访谈，其意义，已远超一次简单的、个人的创业宣言。
它更像是一次深刻的、对整个AI技术发展史的“时代划分”。
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2012 - 2020年： “研究时代”。以AlexNet和Transformer等，一个个天才般的架构突破，为标志。
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2020 - 2025年： “规模时代”。整个行业，都沉迷于“数据、算力、参数”这三大指标的、近乎于“无脑”的、暴力的堆积。
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而现在，2025年之后： 这个“堆料”的模式，已经“触顶”，其边际收益，正在急剧地递减。
Ilya断言，即便未来的算力，还将持续地膨胀，“再堆料”，也已难以，再续写AlphaGo或ChatGPT那样的奇迹。
下一阶段的竞争，其焦点，将不可逆转地，回归到对**“像人一样学习”的、全新的基本原理**的探索之上。
从“数量的扩张”，回归到“结构的创新”。
谁，能率先地，掌握“情感泛化”的秘密，谁，就将领跑下一个十年的、全新的AI竞赛。
而Ilya，和他那家以“安全”为名的SSI，正是这场全新的、关于AI“文艺复兴”的、最坚定的、也可能是最重要的“吹哨人”。
