若论造词与概念包装,AI 领域当之无愧位居榜首。前阵子 OpenAI 总裁格雷格·布罗克曼刚宣称 GPT-6 Astra 触及 AGI(通用人工智能)门槛,业界随即又炒作了新热词——RSI(Recursive Self Improvement,递归自我改进)。RSI 的核心逻辑在于:AI 自主编写代码、运行实验并优化训练流程,将成果传递给下一代更强模型。这种“套娃式”迭代可能使研发速度超越人类的理解与控制极限。随之而来的,是必然的安全恐慌叙事。OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki 将 AI 形容为未充分理解的“异星心智”;Anthropic CEO 达里奥·阿莫代伊则警告强智能体可能引发文明级风险。与此同时,英伟达创始人黄仁勋在峰会上反驳道:安全与创新并非二选一的对立面。产业链两端,一边高呼刹车,一边猛踩油门。这场博弈背后,RSI 究竟是超级智能的入口,还是精心包装的恐慌生意?
AI 开始造 AI,距离「智能爆炸」还有多远?
RSI 概念虽新,其思想源头可追溯至 1965 年。英国数学家 I.J. Good 提出:若机器智力超越人类,它便能设计更聪明的机器,进而开启智能不断加速的正反馈循环,即“智能爆炸”。与关注通用认知能力的 AGI 不同,RSI 聚焦于 AI 能否改进产生能力的系统本身。近期,由上海交通大学、清华大学等机构合作完成的预印本《The Last AI Built by Humans》,将 RSI 的自主性划分为 L1 至 L5 五个层级。L1 仅执行既定改进方案;L2 自主寻找策略;L3 决定获取何种经验;L4 将环境反馈转化为持久改动。到了 L5,改进机制本身成为被改进的对象:AI 不仅能完成任务,还能重写搜索方案、评估方法及研究组织机制,供后继系统使用。在最激进的设想中,AI 将获得提出目标、修改底层逻辑的能力。届时,人类制造的不再单是模型,而是一套能持续制造模型的系统。OpenAI 内部报告显示,其“自动化研究实习生”已能在人类指导下完成代码编写、实验排查等原本需数天的工作。截至 8 月中旬,OpenAI 研究部门智能体每投入一个人类工作日,运行时长相当于 3.1 个工作日。Anthropic 则将自动化延伸至安全研究:较弱版本的 Claude Sonnet 5 在约 60 小时内测试 50 多种方案,仅用 2400 条样本,便帮助早期 Claude Opus 4.8 将对齐成绩提升至接近正式版水平。除直接修改模型权重外,另一条现实路径是优化模型周边的软件系统(Harness Engineering)。OpenAI 研究员翁荔指出,通过改进工具调用、上下文管理及任务调度等系统层面,可显著提升整体工作能力,辅助下一代模型研发。关于超级人工智能(ASI)何时到来,学界预测不一:John Schulman 认为需 3 至 4 年,Millidge 倾向于 5 年,O'Neill 则认为可能需要 5 至 10 年。分歧源于尚未解决的技术难题:如何在吸收新经验时避免“灾难性遗忘”,以及如何自动化具备直觉的研究判断力。
兜售末日恐慌,从来都是一门顶好的买卖
本轮风险争论导火索源自前 Anthropic 研究员 Jacob Coxon 的辞职声明。他指控头部公司竞相研发自我提升的超级智能,拿人类性命当赌注,甚至坚信本十年末 AI 可能毁灭人类。该声明浏览量迅速破亿,Anthropic 对齐科学负责人埃文·休宾格亦公开附和。面对舆论压力,Anthropic CEO 达里奥·阿莫代伊呼吁行业降速,提议引入第三方机构常驻实验室进行独立审计。随后,OpenAI CEO 山姆·奥特曼、xAI 创始人马斯克等竞争对手罕见地在“减速”问题上达成统一阵线。然而,高昂的安全审查成本恰恰构成了头部公司的护城河。它们拥有充足的审计资源,而开源社区与中小企业难以承担同等合规成本。这种安全叙事天然形成了扼杀对手的壁垒,既定义风险标准,又保护自身领先地位。针对“为何不停止研发”的质疑,行业已形成完美闭环逻辑:为了防御未来可能失控的 AI,必须先造出更强大且听话的 AI。于是,千亿美元融资、十万卡集群和庞大数据中心均被包装成维护人类安全的必要基础设施。黄仁勋斥责末日论为“骗局”,实则是基于硬件产业链的利益考量。若末日叙事导致算力限制或基建禁令,首当其冲的是芯片、服务器及电力设施。只要训练继续,GPU 就有市场;任何阻碍买卡建房的言论,都被视为砸饭碗之举。综上所述,AI 进化速度有目共睹,RSI 亦非空穴来风。但当下的末日论与反末日论之争,表面关乎人类存亡,实则争夺的是下一轮算力、资本与产业利益的分配权。造神者一边警告神明失控,一边索要更多资源继续造神;拉响警报者与喂养猛兽者,往往正是同一批人。
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