Sutskever的离开OpenAI无疑在人工智能界掀起了波澜。在他的首次公开露面中，他不仅分享了对AI未来的看法，更坚定地表达了对深度学习的信念。Sutskever坚信，深度学习是通向人工智能未来的桥梁。这一信念基于深度学习在规模利用上的突破性进展，它颠覆了以往算法复杂度优于数据规模的传统观念。通过大量数据和庞大模型的结合，即使是简单的算法也能实现令人瞩目的成果。这一点，从AlphaGo到GPT-3的发展历程中得到了不断验证。

Sutskever作为GPT系列模型的关键创造者，对"预测下一个词"的理念有着深刻的理解。他认为，这一过程本质上是对数据的压缩，要求模型深入理解背后的逻辑以准确预测未来。2017年，Transformer架构的出现，以其自注意力机制，为GPT的发展提供了强大的动力，使得模型能够更好地捕捉语义关系，生成更自然的语言。

然而，尽管GPT-3等大型语言模型在参数量和任务完成能力上取得了显著成就，Sutskever也坦诚地指出了它们的局限性，尤其是"幻觉"问题。他提出了强化学习和人类反馈，以及多模态学习作为解决这一问题的主要途径。通过这些方法，模型可以更全面地理解世界，减少错误信息的产生。

与此同时，图灵奖得主Yann LeCun对大型语言模型的前景持有更为谨慎的态度。LeCun认为，真正的智能需要对世界的底层结构有深刻理解，而非仅仅依赖语言模型。他主张构建一个"世界模型"，让AI通过观察和交互学习世界的运行规律。对此，Sutskever回应称，语言模型通过学习语言已经获得了对世界的大量理解，关键在于如何将这种理解应用于实际问题的解决。

Sutskever进一步指出，AI的发展不仅是技术革命，更是社会变革的催化剂。AI在解决社会问题方面具有巨大潜力，但同时也可能带来新的挑战，如失业和隐私侵犯。他呼吁社会各界共同思考如何负责任地开发和使用AI，以确保其惠及全人类。

展望未来，Sutskever对AGI的实现充满期待。他认为，随着深度学习技术的不断进步，AGI的实现已不再是遥不可及的梦想。他预测，GPT-5的推出将是一个重要的里程碑，它将具备更接近人类思维方式的语言理解和生成能力。同时，他也强调了快速学习对实现AGI的重要性，并呼吁AI社区、政府和公众共同面对AGI时代可能带来的风险和挑战。