After 240 days of silence, Ilya Sutskever's speech in Toronto: AI will take over everything for you, are you ready?

(Ilya Sutskever，2025 年 6 月 7 日，多倫多大學畢業典禮)

沉默 240 天后，前 OpenAI 聯合創始人 Ilya Sutskever 回到了 20 年前他拿到學位的講台。

他沒有談模型參數，也沒有討論 AGI 的時間表，只説了這樣一句話：

Any task I can learn, AI can soon master equally well

（任何我能學會的事情，AI 很快就能做得一樣好）

這是一次極其剋制的演講，但留下的餘震卻遠超想象。

國外 YouTube 上的畢業生評論區裏，“cold shower”“警鐘長鳴” 成了高頻詞。因為這不是一句鼓勵式寄語，而是一條需要被認真對待的警告。

現實正在快速兑現這句話：

• OpenAI 與賓夕法尼亞大學聯合研究指出：80% 的美國職場人，其工作中至少 10% 的任務將被 GPT 級模型接手；

• 到 2025 年，GPT-4o、Claude 4、Gemini 1.5 等多模態模型已在代碼生成、法務審校、內容創作等領域全面落地；

• 它們不只 “能幹活”，而是開始 “接活”——從分析文檔、生成提案，到獨立處理決策流程。

對中國 3.8 億職場人而言，這不是趨勢預判，而是現實清單。

那些你以為 “安全” 的技能，正被逐步重寫； 那些你熟悉的流程，正在無聲被替代。

接下來的內容將帶你讀懂這 10 分鐘演講背後的 3 層洞察：

1. 為什麼 “AI 能做你能做的一切” 是一個邏輯而非猜測？

2. Sutskever 説的 “接受現實”，到底指什麼？

3. 他為什麼強調 “不要等到那一天，才開始關注 AI”？

這不是一場預測未來的演講，而是一次現實倒計時的提醒。

第一節｜他沉默 240 天，卻只講了一件事

Ilya Sutskever 的最後一條 X，停在 2024 年 10 月 10 日——那天他祝賀老師 Hinton 獲得諾貝爾物理學獎，也順便提到 DeepMind 的 Hassabis 獲得化學獎。

兩個月後，他在 NeurIPS 大會上短暫露面，説出一句引發爭議的話：‘大模型的預訓練即將終結。’

之後，他就徹底沉默了。

不再發 X，不再參與公開討論，也缺席了所有 AI 領域的重要產品發佈和公司動向。

對一個聯合創始人、首席科學家來説，這樣的沉默極不尋常。

直到 2025 年 6 月 7 日，他才再次出現在公眾面前。 地點是他曾就讀十年的地方——多倫多大學。

他並沒有選擇科技大會、媒體訪談，甚至沒有帶幻燈片。

他只説了 10 分鐘，講了一段關於 AI 的判斷，也講了一段關於人類的提醒。

最重要的一句是：

任何我能學會的事情，AI 也能做得一樣好。

他説得很平靜，沒有語氣起伏，甚至像在陳述天氣。

但這句話的含義，是我們每一個人都必須面對的現實：不是某一類工作，也不是部分流程，而是你所有能學的技能，AI 最終都可能做到。

他沒有喊人工智能要統治世界，也沒有勾勒遠景，而是用了非常簡單的語言，解釋了這個邏輯：

我們每個人都有大腦，而大腦是一台生物計算機。

既然數字計算機能模擬它，為什麼不能完成同樣的事？

換句話説：

• 你會寫方案，AI 也會；

• 你能分析數據，AI 也能；

• 你用語言溝通、用常識判斷問題，AI 也在學，而且越來越快。

Ilya 沒有提出時間表。他説，有人説 3 年，有人説 5 年，也有人説 10 年——“我們無法確定是哪一年，但這一天正在接近。”

他也沒有提供解決方案，更沒有任何鼓勵性的總結。

他説的是一個趨勢，是一個你無論喜歡與否、都正在靠近的現實。

未來會和今天非常不同。

這是他對在場畢業生説的，也是對我們所有人説的。

不是危言聳聽，而是他眼裏，必須提前接受的一種生活方式的變化。

第二節｜不是預測，是常識：AI 為什麼終會做你會的事

Ilya 並沒有用技術術語來解釋為什麼 AI 會做你會的事。

他講得非常直接，甚至簡單得像一堂初中生也能聽懂的課。

他沒有講神經網絡，也沒有提什麼參數量，而是説：人類之所以能學會做事，是因為我們有一顆會處理信息的大腦；

而 AI，只是用另一種方式，在模仿這個過程。

它不像人那樣靠感覺、靠直覺，而是靠數據、靠練習，一點點學、一點點改進——
但只要它還在學，就會越來越接近我們能做的事。

然後他接着反問：

既然我們的生物大腦可以做到某件事，那為什麼數字大腦就做不到？

這不是預測未來，而是一個常識推理。

就像汽車剛出現時，人們也擔心它能不能像馬一樣跑、像人一樣控制方向。 但最後它不僅能跑得更遠，還能自動導航、自己泊車。

Ilya 的意思很簡單：

AI 不需要像人一樣有情緒、會思考，它只要把事做對、做快就夠了。

它不會累，不抱怨，學一次就能無限複製。 一旦它開始 “學你會的事”，就很難不被它超越。

他沒説誰最先受影響， 但他提醒我們：這一切，可能比你預期得快。

你今天靠經驗和重複練習建立起來的能力，AI 正在用另一種方式學會。 它不需要替代所有人，只需要在一兩個關鍵環節比你快，就可能讓你的崗位變得可選、可替代。

Ilya 沒有列出清單，沒有拿出曲線圖，他只是讓你冷靜地看清方向。

隨着 AI 一點一點改進，它終將能做我們能做的所有事情。

不是某個崗位，不是某個行業，是我們能學會的 “所有事”。

這就是他在畢業典禮上説的全部邏輯。

通俗，但紮實。沒有術語，但也無法反駁。

第三節｜面對這個未來，他只給出一個建議

面對 AI 將接手所有技能的可能性，Ilya 沒有給出解決方案，也沒有鼓勵大家 “去學 AI” “轉做機器不會的事”。

他講的唯一建議，不是關於技術，而是關於你怎麼面對這個變化。

他説：

接受現實本來的樣子，儘量不要為過去後悔，

而是努力改善現狀。

這不是一句雞湯。

他説這句話時，非常坦白地加了一句：

這真的很難做到。

因為大多數人在面對不確定的未來時，第一反應是回頭看：

• 我是不是大學選錯專業了？

• 我如果早點轉行，是不是會更安全？

• 為什麼這場變化來得這麼快？

Ilya 的回答是：這些問題都沒用。

他説：事情已經發生了。現在的問題是：下一步該怎麼做？

這句話背後，其實是告訴你一件事：

在 AI 面前，誰能調整狀態，誰就比別人早一步適應。

不是你是不是程序員、是不是博士，而是你能不能快速從情緒中走出來、看到眼前的方向。

這也是為什麼他把這條建議説了兩次：儘量別陷在過去那些糟糕決定、倒黴事情裏；説 ‘好吧，就這樣了’，然後去想下一步，往往會更好。

這聽起來簡單，做起來難。Ilya 自己也承認：

這是一場與自己情緒的持續鬥爭。

不是叫你冷漠，而是叫你別被情緒困住。別在不安裏原地打轉，而是開始動起來，哪怕只邁出半步。

所以整場演講，他沒有鼓動，也沒有安慰，他只是在説：

AI 的挑戰已經在路上了。你不需要馬上贏，但你必須開始往前走。

而這第一步，不是去學什麼新技能，而是先把自己的心態拉回到現在。

第四節｜他沒畫遠景，只提醒你別錯過那個時間點

整場演講，Ilya 只提到了一種行動方式——不是去學代碼，不是去報班，而是認真地看 AI 到底能幹什麼。

他説：

只要你去使用今天最好的 AI，去觀察它能做什麼，

就會開始對未來形成一種直覺。

他説的是 “直覺”，不是 “計劃”。

因為很多人面對 AI 的第一反應是：

• 我是不是該換行業？

• 是不是以後都要用大模型？

• 我還來得及嗎？

但你會發現，這些問題都太大、太空。Ilya 給出的建議反而很小：

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

他不是在講道理，而是在勸你去親眼看、親手試。

你用過之後，就不會只看網上的誇張新聞，也不會被一兩張對比圖嚇到。

“當你真正去看它、理解它，等到它真的變強的時候，你才不會忽視它。”

這句話很關鍵：不忽視它。

AI 的變化可能不會一夜之間爆發，但會在你不經意的時候，慢慢替代掉你沒注意的部分。

所以他不是讓你去預測 AI 的終點，而是在整場演講中反覆提醒你：

觀察它、關注它，在時機到來時不要忽視它。

這是一種防守方式，也是一種鋪墊方式。

你可以不用跑在最前面，但你不能什麼都不看。

他説得再直接不過：

AI 帶來的挑戰將是人類歷史上最大，但也可能帶來最大回報。

你怎麼應對這個挑戰，決定了你有沒有機會得到那個回報。

結語｜這場挑戰已經開始了

Ilya 沒有預言未來，也沒有試圖定義人類的出路。

他只是站在 20 年前領到學位的地方，用最平靜的語氣説了一句話：

你能學會的每一件事，AI 最終都能掌握。

這句話不是為了嚇人，而是給你一個機會： 在它真正改變你之前，先看清它已經改變了什麼。

“未來不會等你準備好，它自己會到來。”

這是 Ilya 想告訴你的全部。

本文由 AI 深度研究員出品，內容根據 Ilya Sutskever 於 2025 年 6 月 7 日在多倫多大學畢業典禮上的演講獨家整理，作者：AI 深度研究員，原文標題：《沉默 240 天，Ilya Sutskever 多倫多演講：AI 將接手你的一切，你準備好了嗎？》

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