伊尔亚·苏茨克维（Ilya Sutskever） 是一位著名的人工智能研究员，于 2014 年共同创立了 OpenAI。作为一名博士生，他帮助开发了深度学习并展示了其在自然语言方面的潜力。他被谷歌招募，但后来在 10 亿美元的支持下与他人共同创立了 OpenAI。
他被描述为“一直对语言感兴趣”，并且“对事物的走向有强烈的直觉”。他在神经网络方面的成功声誉使他成为“世界上最受尊敬的研究人员之一”，也是 OpenAI 的“一大收获”。
这篇文章讨论了 他 在人工智能研究领域的职业成就和声誉，这些成就和声誉使他成为 OpenAI 的关键早期雇员和联合创始人。
OpenAI 的首席执行官萨姆·奥尔特曼 (Sam Altman) 在夏季的大部分时间里进行了为期一周的外展之旅，热情地与政客们打交道，并向世界各地挤满人的礼堂发表演讲。
但伊尔亚并不是一个公众人物，他也不接受太多采访。
他说话时从容、有条理。当他思考自己想说的内容以及如何表达时，他会停顿很长时间，像解谜一样翻来覆去地思考问题。
在没有 OpenAI 的世界中，Sutskever 仍将载入人工智能史册。他是以色列裔加拿大人，出生于苏联，但从五岁起在耶路撒冷长大（他仍然会说俄语、希伯来语和英语）。辛顿后来因在神经网络方面的工作而与 Yann LeCun 和 Yoshua Bengio 分享了图灵奖。
随后，他移居加拿大，在多伦多大学跟随人工智能先驱杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton) 学习，杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton ) 在今年早些时候公开表达了对他帮助发明的技术的担忧。
但当 Sutskever 在 2000 年代初加入他时，大多数人工智能研究人员认为神经网络是一个死胡同。辛顿是个例外。他已经在训练微型模型，这些模型可以一次生成一个字符的短文本字符串，Sutskever 说：“这就是生成式人工智能的开始。这真的很酷——只是不太好。”
Sutskever 对大脑很着迷：它们如何学习，以及如何在机器中重新创建或至少模仿该过程。
经过多年的失败，他们证明了神经网络在模式识别方面的效果惊人。
2012 年，Sutskever、Hinton 和 Hinton 的另一位研究生 Alex Krizhevsky 构建了一个名为 AlexNet 的神经网络，他们训练该网络来识别照片中的物体，其效果远远好于当时的任何其他软件。这是深度学习的大爆炸时刻。
计算方面的巨大变化来自于 Nvidia 制造的一种名为图形处理单元 (GPU) 的新型芯片。GPU 被设计为能够以闪电般的速度将快速移动的视频游戏视觉效果投射到屏幕上。但 GPU 擅长的计算（将大量数字网格相乘）恰好看起来很像训练神经网络所需的计算。
当多伦多团队研究 AlexNet 时，Nvidia 向多伦多团队发送了一些 GPU 进行尝试。但他们想要最新版本，一种名为 GTX 580 的芯片，该芯片在商店中很快就销售一空。Sutskever开车从多伦多越过边境到纽约去买一些。
AlexNet 取得成功后，谷歌前来敲门。它收购了 辛顿 的衍生公司 DNNresearch 并聘请了 Sutskever。Sutskever 在谷歌展示了深度学习的模式识别能力可以应用于数据序列，例如单词和句子以及图像。
2014年，他被招募成为OpenAI的联合创始人。在 10 亿美元（来自 Altman、Elon Musk、Peter Thiel、微软、Y Combinator 等）的支持下，再加上大量的硅谷风气，这家新公司从一开始就将目光投向了开发 AGI，但很少有人认真对待这一前景。
他认为：
- 他的新首要任务不是构建下一个GPT或图像制作器 DALL-E，而是找出如何阻止人工智能（他认为一种假想的未来技术，凭借真正信徒的远见而来）的失控。如果你将智力置于所有其他人类品质之上，那么你会过得很糟糕。
- 他认为ChatGPT可能是有意识的（如果你眯着眼睛的话）。他认为世界需要认识到他的公司和其他公司正在竞相创造的技术的真正力量。他认为有一天一些人类会选择与机器融合。
- 他将神经网络和大脑的运作方式进行了比较。两者都接收数据，聚合来自该数据的信号，然后基于一些简单的过程（神经网络中的数学、大脑中的化学物质和生物电）来传播或不传播它们。这是一个巨大的简化，但原则是成立的。
有些人认为 OpenAI 处于领先地位，而另一些人则认为 OpenAI 处于边缘。