近日，人工智能领域的先驱辛顿（Hinton）发表了首篇关于递归自我改进（RSI）的论文，探讨了如果人工智能在开发下一代AI中发挥重要作用，是否会引发智能爆炸的问题。论文题为《如果自动化AI研发会引发智能爆炸？》，由22位作者共同撰写，其中包括辛顿、Bengio和OpenAI的首席科学家等众多知名学者。
论文的核心观点在于，若AI能够全面参与下一代AI的开发，递归自我改进的过程将可能形成闭环。这意味着，AI研发的自动化一旦达到某个临界点，原本需要数年的技术进步，可能在几个月内甚至更短的时间内完成。未来，AI实验室的研发规模有望大幅扩展，从几千名研究人员跃升至数百万名。
智能爆炸这一概念源于1965年，数学家I.J. Good曾设想一台超智能机器可以自主设计更聪明的版本，形成自我强化的反馈回路。随着时间的推移，RSI讨论的重点逐渐转向AI能否有效参与整套AI研发流程，并且使得流程越来越高效。辛顿等在论文中指出，AI的参与速度已经令人惊讶。 球友会
根据研究，引用了包括Anthropic等实验室的内部数据。2025年，AI生成的获批代码比例仅为个位数，但到2026年超过80%。AI在研发工作中的自主完成比例也大幅提升，从仅能完成1%到半年后达到26%。尽管尚未实现完全无人监督的研发，趋势依然显著。
此外，截至2026年9月，OpenAI的AI系统已能定期完成以往需人力数天才能完成的任务。决定AI能否像研究员一样工作的关键，不仅在于某个基准分数有多高，更在于AI是否能够在长时间内持续推进同一研究目标。
这篇论文表明，在未来几年内，AI有潜力实现大部分甚至全部AI研发任务的自动化。AI研发的各个环节，如提出研究假设、设计和分析实验等，都是AI研发过程的重要组成部分，一旦这些环节能够被自动化，将使AI的角色更加接近于真正的研究员。AI研发处理的是数字环境中的任务，因而非常适合自动化的实现。 球友会
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