沉默 240 天，Ilya Sutskever 多伦多演讲：AI 将接手你的一切，你准备好了吗？

全文 3,000字 | 阅读约12 分钟

(Ilya Sutskever，2025 年 6 月 7 日，多伦多大学毕业典礼)

沉默 240 天后，前 OpenAI 联合创始人 Ilya Sutskever 回到了 20 年前他拿到学位的讲台。

他没有谈模型参数，也没有讨论 AGI 的时间表，只说了这样一句话：

Any task I can learn, AI can soon master equally well （任何我能学会的事情，AI很快就能做得一样好）

这是一次极其克制的演讲，但留下的余震却远超想象。

国外YouTube 上的毕业生评论区里，“cold shower”“警钟长鸣”成了高频词。因为这不是一句鼓励式寄语，而是一条需要被认真对待的警告。

现实正在快速兑现这句话：

• OpenAI 与宾夕法尼亚大学联合研究指出：80% 的美国职场人，其工作中至少 10% 的任务将被 GPT 级模型接手；

• 到 2025 年，GPT-4o、Claude 4、Gemini 1.5 等多模态模型已在代码生成、法务审校、内容创作等领域全面落地；

• 它们不只“能干活”，而是开始“接活”——从分析文档、生成提案，到独立处理决策流程。

对中国 3.8 亿职场人而言，这不是趋势预判，而是现实清单。

那些你以为“安全”的技能，正被逐步重写； 那些你熟悉的流程，正在无声被替代。

接下来的内容将带你读懂这 10 分钟演讲背后的 3 层洞察：

1. 为什么“AI 能做你能做的一切”是一个逻辑而非猜测？

2. Sutskever 说的“接受现实”，到底指什么？

3. 他为什么强调“不要等到那一天，才开始关注 AI”？

这不是一场预测未来的演讲，而是一次现实倒计时的提醒。

第一节｜他沉默 240 天，却只讲了一件事

Ilya Sutskever 的最后一条 X，停在 2024 年 10 月 10 日——那天他祝贺老师 Hinton 获得诺贝尔物理学奖，也顺便提到 DeepMind 的 Hassabis 获得化学奖。

两个月后，他在 NeurIPS 大会上短暂露面，说出一句引发争议的话：‘大模型的预训练即将终结。’

之后，他就彻底沉默了。

不再发 X，不再参与公开讨论，也缺席了所有 AI 领域的重要产品发布和公司动向。

对一个联合创始人、首席科学家来说，这样的沉默极不寻常。

直到 2025 年 6 月 7 日，他才再次出现在公众面前。 地点是他曾就读十年的地方——多伦多大学。

他并没有选择科技大会、媒体访谈，甚至没有带幻灯片。

他只说了 10 分钟，讲了一段关于 AI 的判断，也讲了一段关于人类的提醒。

最重要的一句是：

任何我能学会的事情，AI 也能做得一样好。

他说得很平静，没有语气起伏，甚至像在陈述天气。

但这句话的含义，是我们每一个人都必须面对的现实：不是某一类工作，也不是部分流程，而是你所有能学的技能，AI 最终都可能做到。

他没有喊人工智能要统治世界，也没有勾勒远景，而是用了非常简单的语言，解释了这个逻辑：

我们每个人都有大脑，而大脑是一台生物计算机。 既然数字计算机能模拟它，为什么不能完成同样的事？

换句话说：

• 你会写方案，AI 也会；

• 你能分析数据，AI 也能；

• 你用语言沟通、用常识判断问题，AI 也在学，而且越来越快。

Ilya 没有提出时间表。他说，有人说 3 年，有人说 5 年，也有人说 10 年——“我们无法确定是哪一年，但这一天正在接近。”

他也没有提供解决方案，更没有任何鼓励性的总结。

他说的是一个趋势，是一个你无论喜欢与否、都正在靠近的现实。

未来会和今天非常不同。

这是他对在场毕业生说的，也是对我们所有人说的。

不是危言耸听，而是他眼里，必须提前接受的一种生活方式的变化。

第二节｜不是预测，是常识：AI 为什么终会做你会的事

Ilya 并没有用技术术语来解释为什么 AI 会做你会的事。

他讲得非常直接，甚至简单得像一堂初中生也能听懂的课。

他没有讲神经网络，也没有提什么参数量，而是说：人类之所以能学会做事，是因为我们有一颗会处理信息的大脑；

而 AI，只是用另一种方式，在模仿这个过程。

它不像人那样靠感觉、靠直觉，而是靠数据、靠练习，一点点学、一点点改进——
但只要它还在学，就会越来越接近我们能做的事。

然后他接着反问：

既然我们的生物大脑可以做到某件事，那为什么数字大脑就做不到？

这不是预测未来，而是一个常识推理。

就像汽车刚出现时，人们也担心它能不能像马一样跑、像人一样控制方向。 但最后它不仅能跑得更远，还能自动导航、自己泊车。

Ilya 的意思很简单：

AI 不需要像人一样有情绪、会思考，它只要把事做对、做快就够了。

它不会累，不抱怨，学一次就能无限复制。 一旦它开始“学你会的事”，就很难不被它超越。

他没说谁最先受影响， 但他提醒我们：这一切，可能比你预期得快。

你今天靠经验和重复练习建立起来的能力，AI 正在用另一种方式学会。 它不需要替代所有人，只需要在一两个关键环节比你快，就可能让你的岗位变得可选、可替代。

Ilya 没有列出清单，没有拿出曲线图，他只是让你冷静地看清方向。

随着 AI 一点一点改进，它终将能做我们能做的所有事情。

不是某个岗位，不是某个行业，是我们能学会的“所有事”。

这就是他在毕业典礼上说的全部逻辑。

通俗，但扎实。没有术语，但也无法反驳。

第三节｜面对这个未来，他只给出一个建议

面对 AI 将接手所有技能的可能性，Ilya 没有给出解决方案，也没有鼓励大家“去学 AI” “转做机器不会的事”。

他讲的唯一建议，不是关于技术，而是关于你怎么面对这个变化。

他说：

接受现实本来的样子，尽量不要为过去后悔， 而是努力改善现状。

这不是一句鸡汤。

他说这句话时，非常坦白地加了一句：

这真的很难做到。

因为大多数人在面对不确定的未来时，第一反应是回头看：

• 我是不是大学选错专业了？

• 我如果早点转行，是不是会更安全？

• 为什么这场变化来得这么快？

Ilya 的回答是：这些问题都没用。

他说：事情已经发生了。现在的问题是：下一步该怎么做？

这句话背后，其实是告诉你一件事：

在 AI 面前，谁能调整状态，谁就比别人早一步适应。

不是你是不是程序员、是不是博士，而是你能不能快速从情绪中走出来、看到眼前的方向。

这也是为什么他把这条建议说了两次：尽量别陷在过去那些糟糕决定、倒霉事情里；说‘好吧，就这样了’，然后去想下一步，往往会更好。

这听起来简单，做起来难。Ilya 自己也承认：

这是一场与自己情绪的持续斗争。

不是叫你冷漠，而是叫你别被情绪困住。别在不安里原地打转，而是开始动起来，哪怕只迈出半步。

所以整场演讲，他没有鼓动，也没有安慰，他只是在说：

AI 的挑战已经在路上了。你不需要马上赢，但你必须开始往前走。

而这第一步，不是去学什么新技能，而是先把自己的心态拉回到现在。

第四节｜他没画远景，只提醒你别错过那个时间点

整场演讲，Ilya 只提到了一种行动方式——不是去学代码，不是去报班，而是认真地看 AI 到底能干什么。

他说：

只要你去使用今天最好的 AI，去观察它能做什么， 就会开始对未来形成一种直觉。

他说的是“直觉”，不是“计划”。

因为很多人面对 AI 的第一反应是：

• 我是不是该换行业？

• 是不是以后都要用大模型？

• 我还来得及吗？

但你会发现，这些问题都太大、太空。Ilya 给出的建议反而很小：

去看 AI 能做什么(Just look at what AI can do)。

他不是在讲道理，而是在劝你去亲眼看、亲手试。

你用过之后，就不会只看网上的夸张新闻，也不会被一两张对比图吓到。

“当你真正去看它、理解它，等到它真的变强的时候，你才不会忽视它。”

这句话很关键：不忽视它。

AI 的变化可能不会一夜之间爆发，但会在你不经意的时候，慢慢替代掉你没注意的部分。

所以他不是让你去预测 AI 的终点，而是在整场演讲中反复提醒你：

观察它、关注它，在时机到来时不要忽视它。

这是一种防守方式，也是一种铺垫方式。

你可以不用跑在最前面，但你不能什么都不看。

他说得再直接不过：

AI 带来的挑战将是人类历史上最大，但也可能带来最大回报。

你怎么应对这个挑战，决定了你有没有机会得到那个回报。

结语｜这场挑战已经开始了

Ilya 没有预言未来，也没有试图定义人类的出路。

他只是站在 20 年前领到学位的地方，用最平静的语气说了一句话：

你能学会的每一件事，AI 最终都能掌握。

这句话不是为了吓人，而是给你一个机会： 在它真正改变你之前，先看清它已经改变了什么。

“未来不会等你准备好，它自己会到来。”

这是 Ilya 想告诉你的全部。

本文由AI深度研究院出品，内容根据Ilya Sutskever于2025年6月7日在多伦多大学毕业典礼上的演讲独家整理，未经授权，不得转载。

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参考资料：

https://www.youtube.com/watch?v=zuZ2zaotrJs&t=299s&ab_channel=UniversityofToronto

http://paper.ce.cn/jjrb/html/2015-07/27/content_250368.htm

https://openai.com/index/gpts-are-gpts/

https://arxiv.org/abs/2303.10130?

来源：官方媒体/网络新闻

排版：Atlas

编辑：深思

主编: 图灵