新智元報(bào)道

編輯：元宇

【新智元導(dǎo)讀】Anthropic聯(lián)合創(chuàng)始人Jack Clark讀完數(shù)百份公開數(shù)據(jù)，得出一個(gè)讓他自己也坐不住的結(jié)論：2028年底前，AI自己造AI的概率是60%。支撐他這一判斷的，是編程、科研復(fù)現(xiàn)、模型訓(xùn)練優(yōu)化等多條能力曲線：每一條都在向右上方飛，沒(méi)有減速跡象。

AI系統(tǒng)，可能很快就能自行構(gòu)建自身了！

說(shuō)這句話的人，是Anthropic聯(lián)合創(chuàng)始人Jack Clark。

5月4日，他在X上發(fā)帖：「我認(rèn)為，遞歸自我改進(jìn)（RSI）有60%的概率在2028年底之前發(fā)生�！�

除了Anthropic聯(lián)合創(chuàng)始人身份之外，Clark還是《Import AI》的創(chuàng)辦者兼主筆，長(zhǎng)期跟蹤AI能力進(jìn)展。

這次發(fā)帖，他在《Import AI》上同時(shí)發(fā)布了一篇完整的分析文章。

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

這是一件大事。我不知道該如何理解它。這是一個(gè)我不情愿接受的看法：其影響太過(guò)巨大，讓我感到自身渺小，而且我不確定，社會(huì)是否已準(zhǔn)備好迎接自動(dòng)化AI研發(fā)所帶來(lái)的變革。

Clark在文章里寫：如果這一天到來(lái)，人類將跨過(guò)一道「盧比孔河」，進(jìn)入一個(gè)幾乎無(wú)法預(yù)測(cè)的未來(lái)。

他不認(rèn)為這會(huì)發(fā)生在2026年，但他預(yù)判一兩年內(nèi)可能在非前沿模型上，出現(xiàn)這樣的概念驗(yàn)證：一個(gè)模型，端到端訓(xùn)練出自己的繼任者。

支撐Clark結(jié)論的，主要來(lái)自公開信息：arXiv、bioRxiv、NBER上的論文，加上他對(duì)各大前沿實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)品的持續(xù)觀察，Clark以此拼湊出一幅關(guān)于AI進(jìn)展的全景圖。

在他看來(lái)，AI工程化生產(chǎn)的所有組件，今天已經(jīng)基本齊了。剩下的問(wèn)題是：模型什么時(shí)候能積累足夠的創(chuàng)造力，開始像人類研究員一樣推動(dòng)前沿演進(jìn)。

四年

從30秒到12小時(shí)

Clark的核心論據(jù)，是一批能力進(jìn)展曲線。

先看METR的時(shí)間軸圖。

https://metr.org/time-horizons/

METR是一個(gè)專注AI能力評(píng)估的機(jī)構(gòu)，他們追蹤的是：AI系統(tǒng)能獨(dú)立完成一項(xiàng)任務(wù)，在50%成功率水平線上，這項(xiàng)任務(wù)如果讓一個(gè)熟練的人來(lái)做大概需要多少時(shí)間。

• 2022年，GPT-3.5的數(shù)字是：30秒；

• 2023年，GPT-4把這個(gè)數(shù)字推到了4分鐘；

• 2024年，o1推到了40分鐘；

• 2025年，GPT-5.2（高配版）跨到了6小時(shí)；

• 2026年，Claude Opus 4.6已經(jīng)到了12小時(shí)。

四年，從30秒到12小時(shí)，翻了1440倍！

AI能力研究員Ajeya Cotra認(rèn)為，2026年底之前，這個(gè)數(shù)字有望突破100小時(shí)。

如果達(dá)到100小時(shí)時(shí)間跨度，它將能覆蓋許多多日級(jí)軟件/研究輔助任務(wù)。

編程能力同樣也在起飛。

SWE-Bench衡量的是AI解決真實(shí)GitHub工程問(wèn)題的能力。2023年底，Claude 2的得分是2%。到今年，Claude Mythos Preview達(dá)到93.9%，這個(gè)基準(zhǔn)基本被打穿了。

CORE-Bench測(cè)的是另一件事：給AI一篇論文和對(duì)應(yīng)的代碼庫(kù)，讓它獨(dú)立復(fù)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，這是AI研究員最基本的日常工作之一。

2024年9月該測(cè)試推出時(shí)，最好成績(jī)是21.5%。2025年12月，Opus 4.5在Claude Code scaffold下verified accuracy 為77.78%，經(jīng)人工校驗(yàn)后為95.5%，項(xiàng)目方稱CORE-Bench已被解決。

https://hal.cs.princeton.edu/corebench_hard

15個(gè)月，從21.5%到95.5%。

MLE-Bench測(cè)的是AI獨(dú)立參加Kaggle競(jìng)賽的能力，覆蓋75個(gè)真實(shí)比賽項(xiàng)目。

2024年10月發(fā)布時(shí)最高分16.9%，到2026年2月，Gemini 3加搜索工具的組合已經(jīng)達(dá)到64.4%。

https://github.com/openai/mle-bench

Anthropic內(nèi)部還有一個(gè)測(cè)試：讓模型優(yōu)化一個(gè)僅使用CPU的小型語(yǔ)言模型訓(xùn)練代碼，越快越好，以未優(yōu)化版本的速度為基準(zhǔn)。

• 2025年5月，Claude Opus 4：2.9倍；

• 2025年11月，Opus 4.5：16.5倍；

• 2026年2月，Opus 4.6：30倍；

• 2026年4月，Claude Mythos Preview：52倍。

不到一年，從2.9倍漲到52倍。

這是AI在優(yōu)化AI訓(xùn)練代碼這件事情上的進(jìn)展速度。

99%的工程活

AI快接完了

這里有一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題：AI研究這件事，到底有多少是純工程，多少是真正的創(chuàng)意？

Clark給出了一個(gè)框架，引用了愛迪生那句話：天才是1%的靈感和99%的汗水。

他認(rèn)為，AI研究也是如此。

一個(gè)典型的AI研究循環(huán)是這樣的：拿一個(gè)現(xiàn)有系統(tǒng)，在某個(gè)維度上擴(kuò)大規(guī)模，觀察什么地方開始出問(wèn)題，修掉工程問(wèn)題，再擴(kuò)大一輪。

這個(gè)過(guò)程里，大部分工作是數(shù)據(jù)清洗、跑實(shí)驗(yàn)、調(diào)參數(shù)、讀論文、復(fù)現(xiàn)結(jié)果，這些都是「汗水」，不是「靈感」。

偶爾會(huì)出現(xiàn)真正改變范式的發(fā)明，比如Transformer架構(gòu)，比如混合專家模型（MoE）。但那是1%，而且這1%越來(lái)越不是瓶頸，因?yàn)槟?9%的工程工作正在被AI快速接管。

Clark列了幾個(gè)信號(hào)：

AI已經(jīng)能管理其他AI。Claude Code、OpenCode這類工具里，單個(gè)AI可以扮演「項(xiàng)目經(jīng)理」，把任務(wù)分發(fā)給多個(gè)子AI并行處理，之后匯總結(jié)果。

這和一個(gè)人類研究團(tuán)隊(duì)的組織方式?jīng)]有本質(zhì)區(qū)別。

PostTrainBench測(cè)試了一件事：AI能不能自己微調(diào)開源小模型，提升它在某個(gè)任務(wù)上的表現(xiàn)？

這個(gè)工作通常是前沿實(shí)驗(yàn)室里有經(jīng)驗(yàn)的研究員在做。

截至2026年3月，AI系統(tǒng)在這個(gè)任務(wù)上能做到人類研究員效果的一半左右，大約是25%到28%的提升幅度，而人類基線是51%。

https://posttrainbench.com/

Anthropic內(nèi)部還有一個(gè)「自動(dòng)化對(duì)齊研究」的概念驗(yàn)證：讓一組AI agent，在AI安全研究問(wèn)題上自主攻關(guān)。

結(jié)果是，AI給出的方案超過(guò)了Anthropic人類研究員的基線。

https://www.anthropic.com/research/automated-alignment-researchers

Clark把這些證據(jù)串在一起的判斷是：AI今天已經(jīng)能自動(dòng)化AI工程的絕大部分，AI研究里有多少能自動(dòng)化，還不完全清楚，但跡象已經(jīng)很明顯。

質(zhì)疑聲也來(lái)了

Clark的帖子發(fā)出后，行業(yè)里也出現(xiàn)了一些質(zhì)疑。

華盛頓大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)教授，《終極算法》作者Pedro Domingos回復(fù)到：「從LISP在50年代發(fā)明以來(lái)，AI就能構(gòu)建自己了。問(wèn)題在于，這個(gè)過(guò)程究竟能帶來(lái)遞增回報(bào)還是遞減回報(bào)——而目前沒(méi)有任何證據(jù)支持前者。」

遞歸自我改進(jìn)聽起來(lái)很科幻，但能循環(huán)不等于循環(huán)有收益。如果每一代AI優(yōu)化自己的效率只有邊際改善，而不是指數(shù)級(jí)放大，那這件事的影響范圍會(huì)非常有限。

還有人質(zhì)疑概念邊界�！窻SI到底有沒(méi)有一個(gè)權(quán)威定義？」一位名叫Dan Brickley的研究員問(wèn)道。

另一個(gè)更尖銳的觀察來(lái)自賬號(hào)@crepesupreme：

2027年30%，2028年60%。一年內(nèi)概率跳升30個(gè)百分點(diǎn)，意味著2027到2028年之間存在某個(gè)不連續(xù)的能力事件。那個(gè)具體事件是什么？

Clark在通訊文章里回應(yīng)了這個(gè)隱含問(wèn)題：他認(rèn)為AI研究仍需要某種創(chuàng)意突破才能真正進(jìn)入「自我研發(fā)」循環(huán)：AI目前在這一塊還沒(méi)有變革性的表現(xiàn)。這正是他給2027年只打30%的原因；而如果這個(gè)缺口在2028年底前被填上，概率就升到60%。

但他同時(shí)也承認(rèn)，自己預(yù)判的是概率，而不是確切的時(shí)間點(diǎn)。

還有人問(wèn)他：「你在Anthropic工作，你為什么要去翻公開數(shù)據(jù)？直接走下樓去問(wèn)研究員不就行了？」

Clark的答案是：用公開數(shù)據(jù)，是因?yàn)楣_數(shù)據(jù)才有可信度。他要的不是內(nèi)部判斷，是一個(gè)任何人都能獨(dú)立核驗(yàn)的結(jié)論。

窗口還開著

但在縮窄

Clark在通訊文章里寫：他為什么不給2027年更高的概率？

因?yàn)樗J(rèn)為AI研究還包含一些對(duì)創(chuàng)意直覺的要求，而AI目前在這一塊只有「誘人的早期信號(hào)」，還沒(méi)有系統(tǒng)性突破。

他列了兩個(gè)信號(hào)：一個(gè)是Gemini模型參與攻克Erd?s數(shù)學(xué)問(wèn)題，在700個(gè)問(wèn)題里解出了1個(gè)被數(shù)學(xué)家認(rèn)為有一定原創(chuàng)性的解。

另一個(gè)是斯坦福、UBC等機(jī)構(gòu)與Google DeepMind合作，AI在發(fā)現(xiàn)新數(shù)學(xué)證明中起到了「非常實(shí)質(zhì)性的作用」。

這些結(jié)果在AI能力演化的時(shí)間軸上，可能是某種早期信號(hào)。

Clark的估計(jì)是：如果2028年底沒(méi)有出現(xiàn)他描述的情況，那說(shuō)明當(dāng)前技術(shù)路徑存在某個(gè)根本性的能力天花板，需要人類的創(chuàng)意才能突破。

更關(guān)鍵的是「如果出現(xiàn)了」之后的問(wèn)題。

Anthropic在2026年3月宣布成立The Anthropic Institute時(shí)，官方聲明里寫了這樣一句話：

如果AI系統(tǒng)的遞歸自我改進(jìn)確實(shí)開始發(fā)生，那么世界上誰(shuí)應(yīng)該被告知，以及這些系統(tǒng)應(yīng)該如何治理？

https://www.anthropic.com/news/the-anthropic-institute

連Anthropic自己，都還沒(méi)有這個(gè)問(wèn)題的完整答案。

Clark在通訊文章里給出了一個(gè)更技術(shù)性的擔(dān)憂：今天的對(duì)齊技術(shù)，如果有99.9%的準(zhǔn)確率，在遞歸迭代50代之后，準(zhǔn)確率會(huì)跌到95.1%；迭代500代之后，跌到60.5%。

除非你的對(duì)齊方案在理論上能保證在更智能的系統(tǒng)上同樣有效，否則問(wèn)題會(huì)很快出現(xiàn)。

也許，Clark想要說(shuō)的是：治理窗口是有限的，而且它正在縮窄。他希望通過(guò)文章發(fā)出一個(gè)提醒：這件事留給討論、研究和治理設(shè)計(jì)的時(shí)間，比大多數(shù)人想象的短。

據(jù)奧特曼直播及媒體報(bào)道，OpenAI的目標(biāo)是讓AI在2026年9月前達(dá)到「AI 研究實(shí)習(xí)生」水平，2028年達(dá)到更完整的自動(dòng)化研究員；Anthropic自己也在發(fā)表自動(dòng)化對(duì)齊研究的概念驗(yàn)證；一家叫Recursive Superintelligence的新公司剛剛完成5億美元融資，其目標(biāo)之一就是自動(dòng)化AI研究。

整個(gè)行業(yè)已經(jīng)在朝這個(gè)方向加速了。

Clark說(shuō)，無(wú)論從哪個(gè)維度看，數(shù)據(jù)都指向同一個(gè)方向，而每一條曲線，都在向右上方飛，時(shí)間越長(zhǎng)，能力越強(qiáng)，而且沒(méi)有任何一條顯示出減速的跡象。

參考資料：

https://x.com/chatgpt21/status/2051314386317295758

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

https://www.anthropic.com/research/automated-alignment-researchers