AI软递归自我提升，Hassabis夜不能寐：人类已至奇点山脚

新智元报道

【新智元导读】AI递归自改进和AI研究自动化正在从概念走向现实。对此，哈萨比斯夜不能寐。

夜不能寐！

哈萨比斯亲口承认，现在所有前沿AI实验室都在搞递归自我提升。

但紧接着他又说，将人类完全排除在循环之外所带来的安全风险，令他夜不能寐。

这两句话放一起，你就该警觉了。

那个大多数人视为AI理论幽灵的东西，如今已是地球上每一个严肃实验室正在积极推进的重点。

软性递归已成现实

Claude写了自己80%代码

在上月的谷歌开发者大会上，哈萨比斯表示，人类正站在「奇点山脚」之下，而只剩下短短几年时间为通用人工智能（AGI）的到来做好准备。

下一波AI智能体，应被视为对更强的AI的社会压力测试。

「你可以想象，接下来这一年的智能体时代有点像一次演练，」他说。

我们一直在等待一个「砰」然炸裂的奇点时刻，却没发现它正以一种「软递归」的方式，悄无声息地潜入我们的生活。

哈萨比斯直言：

我们正在目睹的是一种软性自我改进——即这些编程智能体正在让工程师的效率大大提高。

而根据Anthropic披露的惊人内部数据：

截至2026年5月，公司超过80%的代码合并请求已经由Claude独立编写。

而在一年多前，这个数字还仅仅是个位数。

想象一下，一个曾经需要你手把手教的孩子，现在不仅接管了家里的所有重活，甚至开始重写自己的基因序列。

这种「自举」（Bootstrapping）带来的生产力跃升，令人眩晕。

目前，Anthropic工程师的人均代码合并量是2024年的8倍。

这意味着，曾经需要一个顶尖团队磨合一个月的工程项目，现在在几台服务器的低吟中，三天就能交付。

人类曾经以为自己是手握教鞭的导师，后来发现，我们只是在为一场快到看不见残影的进化提供电费。

勤奋的终结：从「99%的汗水」到「100%的算力」

Anthropic联创、AI思想家Jack Clark提出了一个犀利的观点：

AI已经跨越了工程领域最耗时的「苦力活」（Perspiration）阶段。

在过去的编程世界里，找Bug是程序员的噩梦。

但现在，攻守之势异也。

数据显示，在安全研究任务中，Claude Agents的修复成功率高达97%，而人类专家的成功率仅为23%。

人类专家要1周，智能体只要几小时！

这意味着在「纠错」和「优化」这两个进化的核心环节上，人类的大脑已经成了整个研发链条中最大的「低级摩擦力」。

你引以为傲的十年工程经验，在0.1秒内迭代上千次的硅基思维面前，脆弱得像一把木制的戒尺。

当AI跨过递归的「卢比孔河」，它就不再是人类手中的手术刀，它正在变成「实验室本身」。

在指数级的递归面前，人类的勤奋，正在变成阻碍研发速度的累赘。

但这不仅仅是一场效率的狂欢。

Jack Clark预警，到2027-2028年，我们可能看到完全脱离人类参与的端到端AI研发。

这正是危险所在。

一旦进入递归循环，AI研发就像接入了一个高额的「利息系统」。

如果初始的「对齐（Alignment）」目标存在哪怕0.01%的偏差，在经历一千个递归周期后，这个偏差就会由于复利效应，演变成一个人类根本无法理解的行为深渊。

当AI开始自己建造自己，人类的角色正在急速萎缩。

我们正从那个挥汗如雨的「建筑师」，退化成一个只能在屏幕前瑟瑟发抖、反复确认「它还听话吗」的「监考员」。

谁敢先停下来？

DeepMind的掌门人Demis Hassabis直言不讳：「我们正站在奇点的山脚下。」

目前的局面像极了一场最高层级的「囚徒困境」。

Anthropic正在呼吁全球范围内的「可验证暂停」，希望能为人类争取一点安全研究的时间。

但这近乎天方夜谭。

在递归自改进的军备竞赛中，谁先停下来，谁就可能永远丧失对AGI的主导权。

每一家实验室都在一边高喊「安全第一」，一边紧握着递归加速的油门不放。

因为大家都知道，山顶上只有一个座位。

参考资料：

https://x.com/ihtesham2005/status/2069420372089520483

https://x.com/kimmonismus/status/2069508699123548504

https://x.com/jackclarkSF/status/2051312759594471886

https://techcrunch.com/2026/05/28/rsi-is-the-new-agi-and-its-just-as-hard-to-pin-down/

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

https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement

https://www.youtube.com/watch?v=huAwz_BR8WM

https://www.axios.com/2026/05/26/deepmind-ceo-demis-hassabis

https://michaelparekh.substack.com/p/ai-google-deepmind-ceo-demis-hassabis

编辑：大卫