近期，伊利亚·苏茨克沃（Ilya Sutskever）为推介其初创公司"安全超级智能公司（SSI）"，出来做了一 篇访谈。虽说"PR"意图明显，但这仍是过去半年来关于人工智能产业演进思考最深刻的的公开论述 了。尽管核心观点已在媒体间广泛传播，但仍值得再度强调与广泛讨论。 这位OpenAI的前首席科学家觉得，眼下这波人工智能热潮全都跑偏了。不是细枝末节的偏差，而是方 向性的根本错误。 这种确定性吸引了海量投资。研究有风险，扩张只是花钱——当你动用的是数十亿美金时，这区别至关 重要。 但配方会过期。高质量的训练数据快见底了，互联网上的文本几乎被刮了个干净。合成数据能帮点忙， 但用苏茨克沃的话说，收益递减的拐点已经来了。所有大实验室都面临同一个问题：当扩张曲线走平， 接下来怎么办？ 他的答案不太中听。现有的路径"能再走一段，然后就没后劲了。它会继续改进，但不会成为真正的智 能。"我们想要的、能展现真正智能的系统，需要另一种方法。"而我们还没学会怎么造它们。" 这可不是在抱怨"算力不够"。他是在质疑当前智能架构本身。 他抛出了一个让所有忙着签数十亿美元计算合同的实验室老板们脊背发凉的观点：那个靠堆算力、拼规 模的时代 ...