2026-10-03 · 来源：{'name': '虎嗅·中继', 'url': 'https://www.huxiu.com/article/4895256.html'}
Hinton等二十余位学者警告：AI已开始参与制造将要替换自己的下一代模型。
Anthropic 内部的一个数字正被反复引用：由AI生成并最终获批的代码占比，从2025年初的个位数升至2026年5月的80%以上；仅需人类高层监督、主要由AI自主完成的研发工作，也从3月的1%攀升至8月的26%。为这组数据背书的，是剑桥大学人工智能科学与政策项目CASP发布的联名报告——作者包括Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Dawn Song、OpenAI首席科学家Jakub Pachocki、Anthropic联合创始人Jack Clark与微软首席科学官Eric Horvitz等二十多名研究者。
报告并未宣布智能爆炸已经发生，而是把一个昔日科幻、如今渐趋具体的问题推向量化：当越来越多的AI研发工作交给AI，技术进步会不会突然开始加速？按作者的外推，几年前模型只能可靠完成相当于人类数秒钟的任务，如今最强模型已能独立处理需要专家花费数小时乃至数天的AI研发工作；照近年的增长趋势，到2028年中，AI可能有能力承担原本需要人类专家数月完成的研发项目。
产业侧的佐证几乎同步到位。OpenAI表示，代码Agent已被用于未来模型的训练、评估和安全工作；Google也称，几乎所有涉及代码、技术设计和研究构思的工作，都在不同程度上使用AI。Google Research近期发布的RRSI，让Agent自动修改自己的harness，涵盖提示词、工具、记忆、控制流程和上下文管理；9月发布的MetaRSI/RSI²，则让系统从失败中改进制造模型的机器，使之后产生的模型继承这些改进。
报告同时为RSI去魅：递归自我改进既不需要AI拥有意识，也不需要某个模型亲手修改自身参数，只需让AI进入生产下一代AI的研发流程——起初它只是研究员手中的辅助工具，人类决定研究方向、设计实验。临界点因此变得具体：不是模型一代更比一代强，而是AI开始深度参与制造那个将要替换自己的模型。剑桥此次还配发了官方中文版，AI行业的中国力量，重要性不言自明。
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