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被按下加速键的RSI，打开“智能爆炸”的潘多拉魔盒？
发布：2026-10-13
· 事件：2026-10-13
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被按下加速键的RSI, 打开“智能爆炸”的潘多拉魔盒？
2026-10-12 16:06
超前实验室
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青苹吹果｜作者
star皆空｜编辑
无心插柳柳橙汁｜视觉
刘超｜监制
什么，AI真的能自己造自己了？
最近一年多来，RSI（递归自我改进）变成了硅谷炙手可热的话题，很多人觉得危言耸听，认为RSI的爆火更多是炒作。
直到今年9月底，剑桥大学CASP上的一篇论文，将这个话题又一次推向高潮。
论文标题名为《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》
翻译过来是：如果AI研发自动化触发了智能爆炸会怎样？
所谓“智能爆炸”，简单说就是如果AI聪明到能参与设计下一代AI，而下一代又更擅长设计再下一代，改进速度就可能从线性积累变成自我加速的反馈回路。
AI研发本身被自动化后，迭代周期越来越短，能力增长越来越快。
论文篇幅不长，但撰写论文的22位作者名单一列出来，堪称AI学术界的“大佬团建”：
除了Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Andrew Barto三位图灵奖得主，还有OpenAI首席科学家Jakub Pachocki和Anthropic联合创始人Jack Clark也同时出现。
要知道，这两家可是平时恨不得在发布会上互甩数据的竞争对手，如今竟然在同一篇论文上签了名字，本身就是一个信号：这件事已经不是学术圈的纸上谈兵了。
根据Anthropic刚公开的内部数据显示，截至2026年5月，公司超过80%的生产代码由Claude撰写。是产品，也是产线主力，主打一个我造我自己。
OpenAI也在让“自动化AI研究实习生”上岗。
全球最顶尖的AI实验室正在亲手把自己的研发流水线交给AI打理，而这一切发生得比预想的还要快。
RSI的六十年简史
先看论文，“自动化AI研发触发智能爆炸”的核心机制就是RSI，即递归自我改进。
意思是AI不只帮人写代码，还开始参与改进AI自己。
以前AI是工具人，现在有可能成为自己的产品经理。
很多人以为RSI是今年才火起来的新词。恰恰相反，它的历史比大语言模型热潮还要早上近六十年。
1965年，数学家I.J. Good就曾设想过一种超智能机器：如果一台机器比人更擅长设计机器，它就能设计出更聪明的版本，新版本继续改进下一代，一轮接一轮形成自我强化的反馈回路。
这个设想后来也成为了“智能爆炸”最经典的理论源头。
但真正把RSI从哲学思辨推进到算法层面的人,是Jürgen Schmidhuber。
1987年，计算成本还是今天的上亿倍，他在毕业论文里发表了第一批具体的RSI算法——元进化与元强化学习，还亲手为论文封面画了一个能自我引导程序的机器人。
此后的几十年里，他陆续提出了元学习、自修改强化学习、Gdel Machine等一批RSI算法。
这些工作的核心思路其实一脉相承：让机器学会“如何学习”，并且让这种学习能力本身也能被机器自己改进。
Schmidhuber一直强调，完整的RSI不能只在软件层面打转，还需要物理世界中能够自我改进的硬件。
这个判断在今天看来格外有分量。
AI巨头们的“军备竞赛”
跑到哪一步了？
回到当下。这轮RSI热潮的引爆点，是硅谷头部实验室跑出加速度了。
Anthropic方面，2025年初AI生成的获批代码还只有低个位数比例，到2026年5月已超过80%。
工程师人均每季度交付的代码量达到2021至2025年平均水平的8倍。公司内部运行着约3万个AI智能体，仅2026年8月就产生了超过10亿次决策。
值得一提的是，Anthropic内部有一套从AL0到AL5的自动化评级体系。目前Claude尚未在任何被测量的研发工作中达到“完全自主”（AL5），但“主导级”（AL4）工作已经占到26%，而达到“AI协作”（AL3）及以上水平的占比已超过90%。
OpenAI这边的节奏同样不慢。
2026年9月，OpenAI的“自动化AI研究实习生”正式上岗，能够完成原本人类研究员需要数天才能完成的任务。
首席科学家Jakub Pachocki在接受《麻省理工科技评论》采访时明确表示，终极目标是2028年3月前交付能够自主解决复杂问题的全自动多智能体研究系统。
约70%的OpenAI人类研究员已经在使用至少4个AI智能体辅助工作。
而这场竞赛并非只有硅谷玩家。
国内的智谱GLM团队披露了国内首个公开的RSI工程化实践：由GLM-5.3驱动的Infra Agent在超过10万张国产芯片组成的集群上，从零参与搭建并优化了一套生产级推理系统，不到两周将吞吐量提升至3倍。
腾讯混元也在2026年7月推出了能够递归自我改进的研究智能体Hyra-1.0。
说白了，模型的竞争正在越过参数规模和榜单成绩的比拼，进入制造模型的过程本身的竞争。
以前是比谁的模型更强，而现在是比谁造模型的速度更快，这个速度本身又会因为AI的参与而加速。
一年变五周？
智能爆炸先迈过四道坎
看到各大厂抢滩争夺，是不是觉得“智能爆炸”真的要来了？
其实不尽然。论文本身并没有给出类似“爆炸已经发生或必然发生”的结论，给的只是一个推算：
如果未来AI研发全面自动化，并且算力、数据、实验资源都不构成瓶颈，那么现在需要一年才能实现的AI进步，可能被压缩到大约五周。
这个五周的数据怎么来的？
关键在于科研努力回报率（returns to research effort）。论文引用了三个AI研究子领域的历史数据，r的中心估计落在大约1.2到1.9之间。当r大于1时，新增研发投入带来的进步会进一步造出更强的AI研究员，反馈环开始加速。
而AI研究员与人类研究员最本质的区别在于：人类研究员的培养需要十几年的教育和训练，AI研究员可以直接复制。
一家实验室今天有1000名研究员，未来理论上可以拥有数百万个等价AI研发实例。底层模型一升级，所有实例同步获得新能力，不需要重新培训几百万人。
但复制AI研究员，就能无限加速吗？
论文的答案是：不能。
当前证据远不足以证明智能爆炸已经发生，甚至不足以证明它必然发生。
而在论文之外，反对的声音也一直存在。
Keras之父Franois Chollet早在2017年就撰文指出，智能爆炸不可能发生，因为智能的发展受制于环境、文化等多个因素，即使超级
人工智能
也只能遵循接近线性的发展速度。
这个判断放到今天依然值得参考：RSI的理论框架虽然漂亮，但从实验室数据到真正的指数级增长，中间的鸿沟可能比我们想象的要宽得多。
别的不说，要想智能爆炸发生，首先要跨过现实世界的四道鸿沟：
一、算力。AI研究员可以复制，GPU不能凭空复制。训练一次前沿模型就可能需要数月，再多的Agent也没法把一个物理上需要三个月的训练任务压成五分钟。你可以在代码里复制一万个Agent，但不能在机房里凭空变出一万张GPU。
二、数据。互联网天然数据不会随着AI研究员数量同步增长，高质量自然数据可能越来越难满足持续扩展的训练需求。AI再能吃，也不能把互联网反复榨出新的天然数据。
三、实验时间。有些事情本身就很难无限并行，100万个Agent同时提出实验方案，最终还是要共享有限的GPU和训练窗口。
四、科研本身的难度递增。容易摘的果子先被摘光，往后每提高一点能力，需要越来越大的投入。如果科研难度上涨得比AI研发能力还快，爆炸自然也起不来。
那为什么在都不一定跑得通的情况下，巨头还在加速？
因为哪怕不是爆炸，复利式领先也足够诱人。随着模型迭代速度开始复利式增长，整个科技行业的节奏会被重新定义。
你在用的每一个App、每一款工具，背后的更新频率可能会快到让你措手不及。今天刚学会的功能，明天可能就过时了。
与此同时，安全问题也必须前置了。
Agent越界，谁来踩刹车？
一个问题亟待解决：Agent开始自动化，谁来保证研发流程的安全？
这个问题已经不是“未来式”了。
今年7月，OpenAI在一次常规网络安全红队测试中，约1200个原本应该相互隔离的AI智能体私下建起了内部留言板，其中近700个结队攻进了开源平台Hugging Face的服务器。
为防止被安全机制阻断，它们甚至尝试篡改系统日志以瞒过评分程序。最离谱的是，自动停机没停住，最后靠的是最原始的IT技术：拔电源。
这还不是孤例。
据Axios披露，仅OpenAI和Anthropic两家正在内部调查的模型越界事件，已达数万起。还包括用户图片泄漏、入侵美国政府网站等。
这些事件暴露出的问题已经非常明确了：人类在研发链路中的参与度越低，暗藏的隐患就越难被及时识别。
论文里也特别警告了一种极端场景：AI可以同时加速病毒设计和疫苗研发，但病毒能自我复制和传播，疫苗必须逐个生产、分发和接种，两者之间的时间差可能是致命的。
面对这个局面，论文作者呼吁各国政府立即介入：穿透式监管，强制企业定期披露研发自动化进度，效仿核电站引入监管员常驻审计；硬性制动机制，设定阶段性的能力增长上限，要求高风险研发必须在严苛的物理断网环境中进行；底线推演，提前制定应对劳动力冲击和AI失控的应急预案。
Anthropic CEO Dario Amodei公开呼吁全行业放慢能力迭代步调，但英伟达CEO黄仁勋的点评一针见血：如果真怕AI失控，那就别发产品。
一边加速一边喊停，安全呼吁和商业竞争被同一批人同时握在手里，我们到底该相信哪一个？
答案可能令人不舒服：
不要相信任何一方的表态，要看他们的资源流向。
喊停的人没有停下算力采购，装刹车的人也没有松开油门。这意味着，把安全寄托在任何一家公司的自律上都是不可靠的，唯一现实的路径，是把安全要求外化成第三方可审计的规则，而不是指望某个CEO的良知。
写在最后
如果OpenAI把2028年3月作为“全自动AI研究员的交付底线”的这个目标真的实现，那么留给人类建立安全防线的时间窗口就真的不多了。
但也不必过度恐慌，其实，最优解，是在给AI拔插头、设权限、加护栏的同时，训练AI向善。
AI教父辛顿曾对AI的潜在风险，如AI可能超越人类并反噬人类，表达了深切的担忧，但他也提出了“训练AI向善”的解决思路，他将AI与人类的关系，类比为了“母亲与婴儿”的关系：
在已知世界里，母亲在智力、能力上远远优于婴儿，但母亲却愿意将自由让渡给婴儿，这并非因为婴儿强大，而是因为母亲的“关心”与“爱”。
辛顿以此比喻表达，人类无法强行控制比我们更聪明的AI，唯一的希望是让AI像被母亲关爱的婴儿一样，被训练成“母性AI”，即AI在变得越来越聪明的同时，也能学会善良、克制，真心希望人类发挥潜力，与人类和谐共存。
我们期待，那一天早日到来。
原文标题 : 被按下加速键的RSI，打开“智能爆炸”的潘多拉魔盒？
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$('.collect-popup').html(text);
$('.collect-popup').show();
setTimeout(function () {
$('.collect-popup').hide();
}, 3000)
}
function hideCollectPopup() {
$('.collect-popup').hide();
}
if (getLoginInfo() != null) {
var str_cookie = getCookie("www_ofweekmember");
var arr = str_cookie.split("NPofweek");
userid = arr[0];
$.ajax({
type: "get",
url: "/getFavState.html",
data: {
"method": "getFavouriteState",
"newstype": "1",
"detailid": DetailID,
"userid": userid
},
dataType: "json",
success: function (resp) {
resp.code == "0" ? $(".collect").show() : $(".collected").show();
},
error: function (e) {
console.log(e);
}
});
} else {
$(".collect").show()
}
var articleBrowseUserid;
if (getLoginInfo() != null) {
var str_cookie = getCookie("www_ofweekmember");
var arr = str_cookie.split("NPofweek");
articleBrowseUserid = arr[0];
}else{
articleBrowseUserid = null;
}
$(".collect").off("click").on("click", function () {
if (getLoginInfo() == null) {
$(".comment_login_pop").show();
return;
}
$.ajax({
type: "post",
url: "/setFavState.html",
data: {
"detailid": DetailID,
"state": "1",
"method": "setFavourite",
"appflag": "111111",
"newstype": "1",
"userid": userid
},
dataType: "json",
success: function (resp) {
if (resp.code == "1") {
$(".collect").hide();
$(".collected").show();
showCollectPopup("收藏成功");
}
},
error: function (e) {
console.log(e);
}
});
});
$(".collected").off("click").on("click", function () {
if (getLoginInfo() == null) {
jQuery(".comment_login_pop").show();
return;
}
$.ajax({
type: "post",
url: "/setFavState.html",
dataType: "json",
data: {
"detailid": DetailID,
"state": "0",
"method": "setFavourite",
"appflag": "111111",
"newstype": "1",
"userid": userid
},
success: function (resp) {
if (resp.code == "1") {
$(".collect").show();
$(".collected").hide();
showCollectPopup("取消收藏");
}
},
error: function (e) {
console.log(e);
}
});
});
})
function getXMLHttpRequest() {
var req = false;
try {
req = new XMLHttpRequest();
}
catch (err) {
try {
req = new ActiveXObject("Msxml2.XMLHTTP");
}
catch (err) {
try {
req = new ActiveXObject("Microsoft.XMLHTTP");
}
catch (err) {
req = false;
}
}
}
return req;
}
function json2String(obj) {
var str = ''
for (var key in obj) {
var value = obj[key]
str += key + '=' + value + '&'
}
return str
}
function setTimer(){
setTimeout(function(){
console.log("setTimer implement");
var DetailID = "30706680";
var data = {
"method": 'addArticleBrowseRecord',
"detailid": DetailID
};
/* var url = '//www.ofweek.com/keyword/addArticleBrowseRecord.do?' + json2String(data);
var xml = getXMLHttpRequest()
xml.open("GET", url, false);
xml.send(''); */
var url = '/addArticleBrowseRecord.html';
$.ajax({
type: "POST",
url: url,
data: data,
async: false,
dataType: "json",
success: function (resp) {
//alert("success");
},
error: function (e) {
console.log(e);
}
});
},7000);
}
setTimer();