Après avoir écouté l'interview d'Ilya Sutskever d'une durée d'1 heure, j'ai réalisé pour la première fois :#AI la seconde moitié de #Ilya , les règles ont complètement changé

Honnêtement, après avoir écouté, j'ai eu la chair de poule.
En tant que personne qui suit de près les tendances de l'IA et qui a également cru en la loi de l'échelle,
Les paroles d'Ilya ont presque renversé toutes mes intuitions sur la cheminement de l'évolution de l'IA ces dernières années.
Alors que le monde entier se livre à une course folle pour la puissance de calcul, accumule des cartes graphiques, et mise sur la taille des paramètres,
Ce père de ChatGPT a pourtant fait une déclaration exceptionnellement calme :
L'ère du « tout puissance » touche à sa fin.
La seconde moitié de l'IA ne sera plus une guerre de ressources, mais une guerre de paradigmes.
J'ai rassemblé les 5 points de vue les plus importants et aussi les plus disruptifs de son interview.
1️⃣ L'ère de l'expansion (Age of Scaling) touche vraiment à sa fin
Ces dernières années, la formule de progrès de l'IA était extrêmement simple et brut :
Plus de données + plus de puissance de calcul = modèle plus puissant
Cette logique a été acceptée depuis si longtemps que toute l'industrie la considère comme une vérité éternelle.
Mais a clairement indiqué :
Les gains marginaux de la loi de l'échelle diminuent rapidement.
Ce n'est pas une question de mysticisme—
Les données de pré-entraînement de haute qualité sont en train d'être « consommées ».
Tout le monde continue à ajouter du charbon dans le feu,
Mais la flamme ne grandit plus.
Que cela signifie-t-il ?
👉 La simple accumulation de ressources en mode « esthétique de la violence » ne fonctionne plus
👉 L'industrie est forcée de revenir à la phase la plus difficile et la plus essentielle : rechercher un nouveau paradigme
2️⃣ « Haute performance, faible capacité » : les modèles existants tombent dans un piège dangereux
C'est un problème ignoré par beaucoup, mais extrêmement critique.
Les modèles actuels peuvent :
Remporter des médailles d'or en concours de programmation
Écraser les scores de référence par rapport à l'humain
Mais dans le monde réel :
Corriger un bug, c'est en introduire deux autres
Changer légèrement de contexte inconnu, et ils commencent à faire des erreurs
Ilya a souligné avec précision :
Ce n'est pas de l'intelligence, mais du surapprentissage.
Les modèles ressemblent plus à des « experts » qui ont mémorisé tout le corpus de questions,
Plutôt qu'à des systèmes dotés d'une véritable capacité de généralisation.
Cela implique aussi que :
👉 La voie de l'apprentissage par renforcement actuel ne fait qu'optimiser « la capacité à passer des examens »
👉 Et ne mène pas vers une véritable intelligence
3️⃣ La révélation la plus explosive : l'émotion, en essence, est la fonction de valeur la plus efficace
C'est le point qui m'a le plus éclairé durant toute l'interview.
Nous avons toujours considéré « l'émotion » comme l'opposé de l'intelligence rationnelle,
Et même comme un défaut humain.
Mais le point de vue d'Ilya est totalement opposé :
L'émotion est l'algorithme le plus efficace que la biologie ait développé.
Que fait-elle ?
Pas besoin d'énormes échantillons
Pas besoin de retracer toute une vie
Elle fournit directement un retour décisionnel en millisecondes
La peur, l'excitation, le dégoût, l'ennui—
Ce sont tous des signaux de jugement de valeur fortement compressés.
C'est précisément la raison pour laquelle l'humain peut apprendre des compétences complexes avec très peu de données.
👉 Si l'IA veut vraiment passer le test de Turing
👉 Elle doit peut-être comprendre « la structure mathématique derrière l'émotion »
4️⃣ Le choix de SSI : une voie « directe vers la superintelligence » en solitaire
Alors que tout Silicon Valley se bat pour le produit, le chiffre d'affaires récurrent, et la mise en œuvre,
La nouvelle entreprise d'Ilya, SSI (Safe Superintelligence), a fait un choix contre-intuitif :
Ne pas faire de produit.
Se concentrer sur une seule chose :
La sécurité de la superintelligence.
C'est un pari extrême sur le long terme.
Son jugement est froid :
👉 La frénésie de la commercialisation actuelle n'est probablement qu'une bulle
👉 Seuls ceux qui auront résolu « la problématique essentielle de la superintelligence » pourront dominer l'avenir
5️⃣ Notre véritable leçon : l'ère de la recherche est de retour
Si la loi de l'échelle atteint vraiment un plafond,
Ce sera une mauvaise nouvelle pour les géants,
Mais une opportunité pour ceux qui ont vraiment de la créativité.
Car :
Ce n'est plus seulement une question d'argent ou de puissance de calcul,
Mais de repenser les algorithmes, l'architecture, et les percées cognitives.
Comme l'a dit Ilya :
« L'ère de la recherche est de retour. »
L'époque qui appartenait aux geeks, aux idées folles,
Et à l'émergence d'AlexNet,
est en train de revenir discrètement.
Chaque étape d'Ilya—
De ImageNet à OpenAI, puis à SSI—
s'inscrit précisément dans les moments clés de l'évolution de l'IA.
Je suis convaincu que cette fois encore, ce ne sera pas différent.
Si vous réfléchissez sérieusement à la seconde moitié de l'IA,
Cette interview vaut la peine d'être relue et méditée.
Les règles de l'époque ont changé.