扬·莱克（Jan Leike）

概况

扬·莱克是 AI 对齐研究员。2024 年 5 月，他离开 OpenAI 后加入 Anthropic。^[1]

教育与早期研究

他在弗赖堡大学（University of Freiburg）学习计算机科学，随后在澳大利亚国立大学（Australian National University）获得机器学习博士学位，导师为马库斯·哈特（Marcus Hutter）。^[1]

在未来人类研究所（Future of Humanity Institute）完成博士后研究后，他加入 DeepMind，与谢恩·莱格（Shane Legg）一起研究 AI 安全的实证方法。^[1]

他与保罗·克里斯蒂亚诺（Paul Christiano）、汤姆·布朗（Tom Brown）、Miljan Martic、Shane Legg 和达里奥·阿莫代伊共同署名了 2017 年发表的论文《基于人类偏好的深度强化学习》（Deep reinforcement learning from human preferences）。^[2]

主要贡献

2021 年，他加入 OpenAI，担任对齐负责人（Head of Alignment）。2023 年 6 月，他与伊利亚·苏茨克维开始共同领导超级对齐（superalignment）项目，目标是在四年内让超级智能 AI 与人类意图对齐。^[1]

任职经历

2024 年 5 月，他从 OpenAI 辞职。在辞职时他写道：「安全文化和流程已让位于闪亮的产品」。^[1]

此后他加入了 Anthropic。^[1]

荣誉

他于 2023 年和 2024 年两次入选《时代》（TIME）评选的「AI 领域 100 位最具影响力人物」。^[1]