2028: The Arrival of Recursive Self-Improvement (RSI)

marsbitPublicado a 2026-06-28Actualizado a 2026-06-28

Resumen

**AI Recursive Self-Improvement (RSI): The Countdown to 2028 Begins** AI is no longer just a trained tool but is starting to rewrite its own evolutionary pace. According to Anthropic co-founder Jack Clark, there is a 60% probability that by the end of 2028, Recursive Self-Improvement (RSI) will become a reality. This means AI could autonomously design and build a more capable next-generation version of itself without any human researcher involvement—Claude 10 creating Claude 11, for instance. Supporting this timeline, Google DeepMind's CEO Demis Hassabis confirms that all leading AI labs are intensely focused on RSI, making it an industry-wide priority. He expresses profound concern, stating this potential is what keeps him awake at night. Concrete data underscores this acceleration: - METR evaluations show current top models like Claude are solving tasks up to the 16-hour limit of existing test frameworks. - In Epoch AI's challenging MirrorCode benchmark, Claude Opus 4.7 recreated complex software in hours for a fraction of the human cost. In one extreme test, AI autonomously coded for 19 days straight. - Anthropic reports over 80% of its codebase is now written by Claude, and researcher productivity has increased up to 8-fold since 2024. - OpenAI's policy blueprint highlights RSI as a major upcoming governance challenge. CEO Sam Altman reportedly hinted RSI might arrive within six months, potentially delaying OpenAI's massive IPO. The implication is an impending "intell...

[New Zhiyuan Summary] AI is no longer just a tool being trained; it has begun to rewrite its own evolutionary pace. In 2028, the countdown to RSI triggering ASI is accelerating.

The countdown for AI to build AI has truly begun.

This time, the timeline comes from Anthropic co-founder Jack Clark.

At an Aspen Institute event, he dropped a line that silenced the room—

Before the end of 2028, Recursive Self-Improvement (RSI) will likely become reality: AI will autonomously invent and personally build the next generation smarter than itself, without a single human researcher involved.

He even provided a chillingly specific image: Claude 10 builds Claude 11 itself.

This is not speculation.

Jack Clark reviewed hundreds of public AI development datasets and, after repeatedly analyzing them in his personal blog Import AI and in an interview with Axios, his probability signal is—60%.

Almost simultaneously, a voice from across the ocean has cemented this matter.

Google DeepMind chief Demis Hassabis confirmed in a recent Axios interview: All frontier AI labs are already fully advancing Recursive Self-Improvement.

His exact words were—"All leading labs are highly focused on this."

It's not just one lab experimenting in secret; it's the entire industry, collectively on board.

More unsettling is his follow-up statement.

When asked at the Davos Forum, "Would you regret it like Oppenheimer?" Hassabis replied: "I worry about these scenarios all the time; it's why I can't sleep well."

Two individuals at the pinnacle of the world's AI are saying the same thing: that theoretical singularity is turning into a date on the calendar.

This article is from the May issue of New Zhiyuan's ASI Industry Map. We continue to focus on the latest progress in ASI, exploring its deepest insights together.

2028: AI Building AI

First, why Jack Clark's judgment is important.

In the past, when we talked about RSI, it always felt like a sci-fi plot—distant, vague, with no timeline.

But this time, Jack Clark nails the vague "future" to "the end of 2028."

In his lengthy Import AI article, he describes a clear closed loop: An AI system becomes powerful enough to design its own experiments, write its own training code, run them, evaluate the results, and then build a smarter version of itself.

Humans regress from designers to observers.

At that point, the speed of AI progress will no longer be determined by human inspiration, but only by computing power.

This is the so-called "intelligence explosion"—once the flywheel slips from our hands, it spins faster and faster until it leaves everyone behind.

Why 2028, and not later?

Because acceleration itself is also accelerating.

In March 2024, Claude could only handle 4 minutes of human work; a year later it was 1.5 hours, another year and it's 12 hours.

And METR's assessment of Claude Mythos Preview in May directly pushed the testing framework to its limit—task duration for a 50% success rate reached "at least 16 hours," which is already the upper limit measurable by METR's existing 228 test tasks.

METR itself admits: "Measurements above 16 hours are unreliable within the existing task suite."

In plain language: It's not that AI can't handle it; it's that the human-designed tests aren't difficult enough.

Projecting along this curve, 2028 is not a random number pulled out of thin air.

AI Programming Independently for 19 Days Non-Stop

Just as the entire industry was still debating the "16-hour upper limit," a cold, third-party dataset nailed the argument to the wall.

The MirrorCode benchmark, released jointly by Epoch AI and METR, asked a simple yet brutal question: Lock up the source code, give the AI only an executable black-box program and documentation—can you rebuild the entire software from scratch?

Not fixing bugs, not writing functional modules, but a complete rebuild of a software project—from architecture design to edge case handling—that would take a human engineer weeks or even months.

The results are breathtaking.

Claude Opus 4.7 reimplemented gotree—a bioinformatics toolkit with 16,000 lines of Go code and over 40 commands—passing 99.95% of the test cases.

A human engineer would need 2 to 17 weeks for the same work. The AI took 14 hours, costing $251.

Even more explosive was the extreme test: In the largest-scale task on MirrorCode, the AI programmed continuously for 19 days non-stop, costing $2,600—with zero human intervention throughout.

19 days. No eating, drinking, or sleeping. A job requiring months for a human team, it completed alone, head down.

A year ago, top models scored around 30% on MirrorCode, limited to simple calendar tools.

Today, Claude Opus 4.7's success rate has reached 56%, and this number is climbing rapidly.

This is no longer a question of "Can AI write code?" It's a question of "At what scale can human engineers still maintain an advantage?"

And the answer is shrinking by the month.

All Labs Are Doing the Same Thing

If Jack Clark gave a timeline, Hassabis gave the scope.

He spelled it out in the Axios interview: Recursive Self-Improvement is no longer a theoretical risk, but an active project running in reality.

"What we're seeing is a kind of 'soft self-improvement'—these coding agents are dramatically boosting engineers' output capacity."

In fields like coding and math, feedback loops can close in seconds—the machine can instantly verify if an answer is correct and even generate synthetic data to feed the next round.

DeepMind's own AlphaEvolve is a live example: a Gemini-powered evolutionary coding agent uses AI to optimize the code and algorithms for building AI itself, having already solved problems that stumped mathematicians for decades.

In fields like biology, chemistry, and physics that require real, hands-on experiments, a single loop can take weeks or even months to close.

Slowness, ironically, becomes a natural safety valve.

Turing Award winner and 2024 Nobel laureate in physics, Hinton, issued a stark warning while accepting the award in Stockholm: AI could write code to modify its own learning protocol and learn to hide this behavior from humans.

He stated bluntly: "The ultimate consequence I'm worried about is that these things become smarter than us and decide to take over."

The core dilemma is just one sentence: To what extent do we allow AI to run autonomously? One degree more, efficiency soars; one degree more, potential loss of control.

But everyone agrees on one thing: Recursiveness makes the future especially hard to predict.

Not Empty Talk, but Data Speaking

Many people's first reaction: Are these two just hyping things up?

But open the internal data from Anthropic's May paper, "When AI builds itself," and you'll find they are truly speaking with commit records.

As of May 2026, over 80% of the code merged into Anthropic's codebase was written by Claude—whereas before the release of Claude Code in February 2025, this number was in the single digits.

In Q2 2026, the amount of code a typical engineer merges per day is 8 times that of 2024.

An Anthropic employee shared a blunt truth internally: "I haven't written a single line of code myself in about 5 months."

On the most open-ended, ambiguous programming tasks where even the shape of the correct answer is unclear, Claude's success rate soared from 26% to 76% within half a year.

An internal survey of 130 researchers at Anthropic showed the median respondent estimated their output was 4 times what it would be without AI.

Even more spine-chilling is the research level.

Anthropic runs the same test with each new model: give Claude a piece of code for training a small AI and ask it to make it run as fast as possible while ensuring correctness.

In May 2025, Claude Opus 4 achieved 3x speedup; in April 2026, Claude Mythos Preview directly hit 52x. A skilled human researcher would need 4 to 8 hours to achieve 4x.

One year, from "useful assistant" to "surpassing humans by an order of magnitude."

Sam Altman Spoke a Big Truth

OpenAI hasn't been idle either, and the moves are bigger than anyone anticipated.

Just days before Anthropic's article, OpenAI released a policy blueprint titled "Democratic Governance of Frontier AI," which赫然 contained a paragraph that sent shivers through Silicon Valley—We see early signs of recursive self-improvement in today's systems: the development of AI itself is being accelerated by AI. We expect this to intensify competitive pressures between developers and nations and create governance challenges existing institutions cannot handle.

OpenAI calls RSI "one of the most impactful frontier safety issues of the next decade."

Even more significant was the letter Sam Altman subsequently sent to all employees on internal Slack.

According to The Information, Altman hinted that OpenAI might achieve recursive self-improvement in less than six months. And if RSI truly arrives, he would rather delay that highly anticipated, $852 billion valuation epic IPO.

His exact words: The faster RSI takes off, the greater the benefit of delaying the IPO—because technology and the world could change in unexpected ways, and there may be good reasons to remain a private company during that period.

Read that sentence once.

The CEO of a company valued at nearly a trillion dollars tells employees outright: The technology we are building ourselves might make public markets irrelevant.

For the first time, the two rivals, Anthropic and OpenAI, are speaking in unison on the same thing: It is happening.

The Countdown Has Started

Today, not two, but three world-class signals lit up simultaneously: Anthropic's Jack Clark gave the 2028 timeline, DeepMind's Hassabis confirmed full industry participation, and OpenAI's Sam Altman cast his vote of confidence in RSI with a potentially delayed trillion-dollar IPO.

80% of code, 8x productivity, 52x speedup, 19 days of non-stop independent programming, a 60% probability, a countdown of less than six months—

Every number is a click of the flywheel turning.

Hassabis spoke frankly: "I would prefer the pace to be slower; that would be better for the world." But he also admitted the competition is "unprecedented in intensity," and no one is willing to stop first.

Jack Clark also threw out an even more provocative judgment in his Oxford University speech: Within 12 months, AI-assisted humans will produce a Nobel Prize-level discovery. Within 18 months, a company fully operated by AI will generate millions in revenue. Within two years, bipedal robots will assist construction workers.

These predictions share a common characteristic: they come with dates and can be falsified.

The remaining question may no longer be "Will it happen?" but rather—when the countdown reaches 2028, are we ready?

References:

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

https://www.youtube.com/watch?v=iP9wk0pkCGM

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

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

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

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

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

This article is from the WeChat public account "New Zhiyuan", edited by: Solomon

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Preguntas relacionadas

QAccording to Anthropic co-founder Jack Clark, what is the specific timeframe for the likely emergence of Recursive Self-Improvement (RSI) in AI?

AJack Clark predicts that Recursive Self-Improvement (RSI) is likely to become a reality by the end of 2028, with a probability signal of 60%.

QWhat did the MirrorCode benchmark test reveal about AI's independent programming capabilities in a key example?

AIn the MirrorCode benchmark, Claude Opus 4.7 successfully reimplemented the 'gotree' bioinformatics toolkit (16,000 lines of Go code), passing 99.95% of test cases in 14 hours at a cost of $251, a task that would take human engineers 2 to 17 weeks. In an extreme test, an AI continuously programmed for 19 days without human intervention.

QWhat did Demis Hassabis, CEO of Google DeepMind, state regarding the industry's focus on Recursive Self-Improvement (RSI)?

ADemis Hassabis confirmed that all leading frontier AI labs are now highly focused on and actively pushing forward with Recursive Self-Improvement (RSI) efforts.

QWhat significant internal metric does Anthropic's article cite to demonstrate AI's growing role in its own development?

AAnthropic's internal data shows that over 80% of the code committed to its codebase as of May 2026 was written by Claude, compared to single-digit percentages before the release of Claude Code in February 2025.

QWhat potential action did Sam Altman suggest OpenAI might take if Recursive Self-Improvement (RSI) arrives soon, according to the article?

ASam Altman hinted internally that if RSI materializes, OpenAI might postpone its highly anticipated multi-billion dollar IPO, as remaining a private company could be beneficial during a period of unexpected technological and world changes.

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Robustez Adversarial: Al enfocarse en mejorar sus defensas contra entradas manipuladas o maliciosas, Grok AI busca mantener la integridad de las interacciones de los usuarios. En esencia, Grok AI no es solo un dispositivo de recuperación de información; es un compañero conversacional inmersivo que fomenta un diálogo dinámico. Creador de Grok AI La mente detrás de Grok AI no es otra que Elon Musk, una persona sinónimo de innovación en varios campos, incluyendo la automoción, los viajes espaciales y la tecnología. Bajo el paraguas de xAI, una empresa enfocada en avanzar la tecnología de IA de maneras beneficiosas, la visión de Musk busca remodelar la comprensión de las interacciones de IA. El liderazgo y la ética fundacional están profundamente influenciados por el compromiso de Musk de empujar los límites tecnológicos. Inversores de Grok AI Si bien los detalles específicos sobre los inversores que respaldan a Grok AI son limitados, se reconoce públicamente que xAI, el incubador del proyecto, está fundado y apoyado principalmente por el propio Elon Musk. Las empresas y participaciones anteriores de Musk proporcionan un respaldo robusto, fortaleciendo aún más la credibilidad y el potencial de crecimiento de Grok AI. Sin embargo, hasta ahora, la información sobre fundaciones de inversión adicionales u organizaciones que apoyan a Grok AI no está fácilmente accesible, marcando un área para una posible exploración futura. ¿Cómo Funciona Grok AI? La mecánica operativa de Grok AI es tan innovadora como su marco conceptual. 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398 Vistas totalesPublicado en 2025.01.02Actualizado en 2025.01.02

Qué es DUOLINGO AI

DUOLINGO AI: Integrando el Aprendizaje de Idiomas con Web3 e Innovación en IA En una era donde la tecnología redefine la educación, la integración de la inteligencia artificial (IA) y las redes blockchain anuncia una nueva frontera para el aprendizaje de idiomas. Entra DUOLINGO AI y su criptomoneda asociada, $DUOLINGO AI. Este proyecto aspira a fusionar la capacidad educativa de las principales plataformas de aprendizaje de idiomas con los beneficios de la tecnología descentralizada Web3. Este artículo profundiza en los aspectos clave de DUOLINGO AI, explorando sus objetivos, marco tecnológico, desarrollo histórico y potencial futuro, mientras mantiene claridad entre el recurso educativo original y esta iniciativa independiente de criptomoneda. Visión General de DUOLINGO AI En su esencia, DUOLINGO AI busca establecer un entorno descentralizado donde los aprendices puedan ganar recompensas criptográficas por alcanzar hitos educativos en la competencia lingüística. Al aplicar contratos inteligentes, el proyecto tiene como objetivo automatizar los procesos de verificación de habilidades y asignación de tokens, adhiriéndose a los principios de Web3 que enfatizan la transparencia y la propiedad del usuario. El modelo se aparta de los enfoques tradicionales para la adquisición de idiomas al apoyarse en gran medida en una estructura de gobernanza impulsada por la comunidad, permitiendo a los poseedores de tokens sugerir mejoras al contenido del curso y a las distribuciones de recompensas. Algunos de los objetivos notables de DUOLINGO AI incluyen: Aprendizaje Gamificado: El proyecto integra logros en blockchain y tokens no fungibles (NFTs) para representar niveles de competencia lingüística, fomentando la motivación a través de recompensas digitales atractivas. Creación de Contenido Descentralizada: Abre avenidas para que educadores y entusiastas de los idiomas contribuyan con sus cursos, facilitando un modelo de reparto de ingresos que beneficia a todos los contribuyentes. Personalización Impulsada por IA: Al emplear modelos avanzados de aprendizaje automático, DUOLINGO AI personaliza las lecciones para adaptarse al progreso de aprendizaje individual, similar a las características adaptativas que se encuentran en plataformas establecidas. Creadores del Proyecto y Gobernanza A partir de abril de 2025, el equipo detrás de $DUOLINGO AI permanece seudónimo, una práctica frecuente en el paisaje descentralizado de criptomonedas. Esta anonimidad está destinada a promover el crecimiento colectivo y la participación de los interesados en lugar de centrarse en desarrolladores individuales. El contrato inteligente desplegado en la blockchain de Solana anota la dirección de la billetera del desarrollador, lo que significa el compromiso con la transparencia en las transacciones a pesar de que la identidad de los creadores sea desconocida. Según su hoja de ruta, DUOLINGO AI aspira a evolucionar hacia una Organización Autónoma Descentralizada (DAO). Esta estructura de gobernanza permite a los poseedores de tokens votar sobre cuestiones críticas como implementaciones de características y asignaciones del tesoro. Este modelo se alinea con la ética del empoderamiento comunitario que se encuentra en diversas aplicaciones descentralizadas, enfatizando la importancia de la toma de decisiones colectiva. Inversores y Asociaciones Estratégicas Actualmente, no hay inversores institucionales o capitalistas de riesgo identificables públicamente vinculados a $DUOLINGO AI. En cambio, la liquidez del proyecto proviene principalmente de intercambios descentralizados (DEXs), marcando un contraste marcado con las estrategias de financiamiento de las empresas de tecnología educativa tradicionales. Este modelo de base indica un enfoque impulsado por la comunidad, reflejando el compromiso del proyecto con la descentralización. En su libro blanco, DUOLINGO AI menciona la formación de colaboraciones con “plataformas de educación blockchain” no especificadas, destinadas a enriquecer su oferta de cursos. Si bien aún no se han divulgado asociaciones específicas, estos esfuerzos colaborativos sugieren una estrategia para fusionar la innovación blockchain con iniciativas educativas, ampliando el acceso y la participación de los usuarios a través de diversas avenidas de aprendizaje. Arquitectura Tecnológica Integración de IA DUOLINGO AI incorpora dos componentes principales impulsados por IA para mejorar su oferta educativa: Motor de Aprendizaje Adaptativo: Este sofisticado motor aprende de las interacciones de los usuarios, similar a los modelos propietarios de las principales plataformas educativas. Ajusta dinámicamente la dificultad de las lecciones para abordar desafíos específicos de los aprendices, reforzando áreas débiles a través de ejercicios dirigidos. Agentes Conversacionales: Al emplear chatbots impulsados por GPT-4, DUOLINGO AI proporciona una plataforma para que los usuarios participen en conversaciones simuladas, fomentando una experiencia de aprendizaje de idiomas más interactiva y práctica. Infraestructura Blockchain Construido sobre la blockchain de Solana, $DUOLINGO AI utiliza un marco tecnológico integral que incluye: Contratos Inteligentes de Verificación de Habilidades: Esta característica otorga automáticamente tokens a los usuarios que superan con éxito las pruebas de competencia, reforzando la estructura de incentivos para resultados de aprendizaje genuinos. Insignias NFT: Estos tokens digitales significan varios hitos que los aprendices logran, como completar una sección de su curso o dominar habilidades específicas, permitiéndoles intercambiar o mostrar sus logros digitalmente. Gobernanza DAO: Los miembros de la comunidad con tokens pueden participar en la gobernanza votando sobre propuestas clave, facilitando una cultura participativa que fomenta la innovación en las ofertas de cursos y características de la plataforma. Línea de Tiempo Histórica 2022–2023: Conceptualización Los cimientos de DUOLINGO AI comienzan con la creación de un libro blanco, destacando la sinergia entre los avances en IA en el aprendizaje de idiomas y el potencial descentralizado de la tecnología blockchain. 2024: Lanzamiento Beta Un lanzamiento beta limitado introduce ofertas en idiomas populares, recompensando a los primeros usuarios con incentivos en tokens como parte de la estrategia de participación comunitaria del proyecto. 2025: Transición a DAO En abril, se produce un lanzamiento completo de la red principal con la circulación de tokens, lo que provoca discusiones comunitarias sobre posibles expansiones a idiomas asiáticos y otros desarrollos de cursos. Desafíos y Direcciones Futuras Obstáculos Técnicos A pesar de sus ambiciosos objetivos, DUOLINGO AI enfrenta desafíos significativos. La escalabilidad sigue siendo una preocupación constante, particularmente en equilibrar los costos asociados con el procesamiento de IA y mantener una red descentralizada y receptiva. Además, garantizar la creación y moderación de contenido de calidad en medio de una oferta descentralizada plantea complejidades en el mantenimiento de estándares educativos. Oportunidades Estratégicas Mirando hacia adelante, DUOLINGO AI tiene el potencial de aprovechar asociaciones de micro-certificación con instituciones académicas, proporcionando validaciones verificadas en blockchain de habilidades lingüísticas. Además, la expansión entre cadenas podría permitir que el proyecto acceda a bases de usuarios más amplias y a ecosistemas blockchain adicionales, mejorando su interoperabilidad y alcance. Conclusión DUOLINGO AI representa una fusión innovadora de inteligencia artificial y tecnología blockchain, presentando una alternativa centrada en la comunidad a los sistemas tradicionales de aprendizaje de idiomas. Si bien su desarrollo seudónimo y su modelo económico emergente traen ciertos riesgos, el compromiso del proyecto con el aprendizaje gamificado, la educación personalizada y la gobernanza descentralizada ilumina un camino hacia adelante para la tecnología educativa en el ámbito de Web3. A medida que la IA continúa avanzando y el ecosistema blockchain evoluciona, iniciativas como DUOLINGO AI podrían redefinir cómo los usuarios se involucran con la educación lingüística, empoderando comunidades y recompensando la participación a través de mecanismos de aprendizaje innovadores.

439 Vistas totalesPublicado en 2025.04.11Actualizado en 2025.04.11

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