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AI軟遞歸自我提升,Hassabis夜不能寐:人類已至奇點山腳

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新智元報道


【新智元導讀】AI遞歸自改進和AI研究自動化正在從概念走向現實。對此,哈薩比斯夜不能寐。

夜不能寐!

哈薩比斯親口承認,現在所有前沿AI實驗室都在搞遞歸自我提升。

但緊接著他又說,將人類完全排除在循環之外所帶來的安全風險,令他夜不能寐。

這兩句話放一起,你就該警覺了。


那個大多數人視為AI理論幽靈的東西,如今已是地球上每一個嚴肅實驗室正在積極推進的重點。

軟性遞歸已成現實

Claude寫了自己80%代碼

在上月的谷歌開發者大會上,哈薩比斯表示,人類正站在「奇點山腳」之下,而只剩下短短幾年時間為通用人工智能(AGI)的到來做好準備。

下一波AI智能體,應被視為對更強的AI的社會壓力測試。

「你可以想象,接下來這一年的智能體時代有點像一次演練,」他說。


我們一直在等待一個「砰」然炸裂的奇點時刻,卻沒發現它正以一種「軟遞歸」的方式,悄無聲息地潛入我們的生活。

哈薩比斯直言:

我們正在目睹的是一種軟性自我改進——即這些編程智能體正在讓工程師的效率大大提高。

而根據Anthropic披露的驚人內部數據:

截至2026年5月,公司超過80%的代碼合并請求已經由Claude獨立編寫。

而在一年多前,這個數字還僅僅是個位數。


想象一下,一個曾經需要你手把手教的孩子,現在不僅接管了家里的所有重活,甚至開始重寫自己的基因序列。

這種「自舉」(Bootstrapping)帶來的生產力躍升,令人眩暈。

目前,Anthropic工程師的人均代碼合并量是2024年的8倍

這意味著,曾經需要一個頂尖團隊磨合一個月的工程項目,現在在幾臺服務器的低吟中,三天就能交付。

人類曾經以為自己是手握教鞭的導師,后來發現,我們只是在為一場快到看不見殘影的進化提供電費。

勤奮的終結:從「99%的汗水」到「100%的算力」

Anthropic聯創、AI思想家Jack Clark提出了一個犀利的觀點:

AI已經跨越了工程領域最耗時的「苦力活」(Perspiration)階段。

在過去的編程世界里,找Bug是程序員的噩夢。

但現在,攻守之勢異也。

數據顯示,在安全研究任務中,Claude Agents的修復成功率高達97%,而人類專家的成功率僅為23%


人類專家要1周,智能體只要幾小時!


這意味著在「糾錯」和「優化」這兩個進化的核心環節上,人類的大腦已經成了整個研發鏈條中最大的「低級摩擦力」

你引以為傲的十年工程經驗,在0.1秒內迭代上千次的硅基思維面前,脆弱得像一把木制的戒尺。

當AI跨過遞歸的「盧比孔河」,它就不再是人類手中的手術刀,它正在變成「實驗室本身」。

在指數級的遞歸面前,人類的勤奮,正在變成阻礙研發速度的累贅。

但這不僅僅是一場效率的狂歡。

Jack Clark預警,到2027-2028年,我們可能看到完全脫離人類參與的端到端AI研發。


這正是危險所在。

一旦進入遞歸循環,AI研發就像接入了一個高額的「利息系統」。

如果初始的「對齊(Alignment)」目標存在哪怕0.01%的偏差,在經歷一千個遞歸周期后,這個偏差就會由于復利效應,演變成一個人類根本無法理解的行為深淵。


當AI開始自己建造自己,人類的角色正在急速萎縮。

我們正從那個揮汗如雨的「建筑師」,退化成一個只能在屏幕前瑟瑟發抖、反復確認「它還聽話嗎」的「監考員」。

誰敢先停下來?

DeepMind的掌門人Demis Hassabis直言不諱:「我們正站在奇點的山腳下。」

目前的局面像極了一場最高層級的「囚徒困境」。

Anthropic正在呼吁全球范圍內的「可驗證暫停」,希望能為人類爭取一點安全研究的時間。

但這近乎天方夜譚。

在遞歸自改進的軍備競賽中,誰先停下來,誰就可能永遠喪失對AGI的主導權。

每一家實驗室都在一邊高喊「安全第一」,一邊緊握著遞歸加速的油門不放。

因為大家都知道,山頂上只有一個座位。

參考資料:

https://x.com/ihtesham2005/status/2069420372089520483

https://x.com/kimmonismus/status/2069508699123548504

https://x.com/jackclarkSF/status/2051312759594471886

https://techcrunch.com/2026/05/28/rsi-is-the-new-agi-and-its-just-as-hard-to-pin-down/

https://importai.substack.com/p/import-ai-455-automating-ai-research

https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement

https://www.youtube.com/watch?v=huAwz_BR8WM

https://www.axios.com/2026/05/26/deepmind-ceo-demis-hassabis

https://michaelparekh.substack.com/p/ai-google-deepmind-ceo-demis-hassabis

編輯:大衛


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