【新智元导读】AI已经不再只是被训练的工具,而是开始亲手改写自己的进化速度。2028年,RSI引爆ASI的倒计时正在加速逼近。
AI自己造AI的倒计时,真的开始了。
这一次,给出时间表的是Anthropic联合创始人Jack Clark。
在Aspen Institute的活动上,他抛出一句让全场安静的话——
2028年底之前,递归自我改进(RSI)很可能成真:AI将自主发明、并亲手构建出比自己更强的下一代,甚至无需任何一个人类研究员参与。
他还给了一个具体到吓人的画面:Claude 10,自己造出Claude 11。
这不是脑补。
Jack Clark翻了数百份公开的AI发展数据,在个人博客Import AI和接受Axios专访时反复推演后,给出的概率信号是——60%。
几乎同一时间,大洋彼岸的另一个声音,把这件事彻底坐实了。
谷歌DeepMind掌门人哈萨比斯(Demis Hassabis)在接受Axios最新专访时确认:所有前沿AI实验室,都已经在全力推进递归自我改进。
他的原话是——「所有领先实验室,都在高度聚焦这件事。」
不是某一家在偷偷试,是全行业,集体上车。
更扎心的是他后半句。
在达沃斯论坛上被问到「你会不会像奥本海默一样后悔」时,哈萨比斯回答:「我无时无刻不在担心这类情景,这就是我睡不好觉的原因。」
两个站在世界AI最顶端的人,说了同一件事:那个理论上的奇点,正在变成日程表上的一个日期。
本文为新智元ASI产业图谱5月号文章,我们继续聚焦ASI的最新进展,一起探寻ASI的最深入洞察。
2028,AI造AI
先说Jack Clark的判断为什么重要。
过去我们聊递归自我改进,总觉得是科幻片里的桥段——遥远、模糊、没有时间线。
但Jack Clark这次,把模糊的「未来」钉到了「2028年底」。
他在Import AI的长文里描述了一个清晰的闭环:AI系统强大到一定程度,就能自己设计实验、自己写训练代码、自己跑、自己评估结果,然后造出一个更聪明的自己。
人类,从设计者退到旁观者。
到那时,AI进步的速度不再由人类的灵感决定,只由算力决定。
这就是所谓的「智能爆炸」——飞轮一旦脱手,就会越转越快,直到甩开所有人。
为什么是2028,而不是更远?
因为加速本身,也在加速。
2024年3月,Claude只能搞定人类4分钟的活;一年后是1.5小时,再一年就是12小时。
而METR在今年5月对Claude Mythos Preview的评估结果,直接把测试框架推到了极限——50%成功率的任务时长达到「至少16小时」,这已经是METR现有228项测试任务所能衡量的上限。
METR自己承认:「16小时以上的测量值,在现有任务套件中是不可靠的。」
翻译成人话:不是AI不行了,是人类出的考题不够难了。
照这条曲线推下去,2028年,绝不是一个拍脑袋的数字。
AI独立编程19天不眠不休
就在整个行业还在为「16小时上限」争论不休的时候,一份来自第三方的冷血数据,直接把争论钉死在了墙上。
Epoch AI和METR联合发布的MirrorCode基准测试,问了一个简单到残忍的问题:把源代码锁起来,只给AI一个可执行的黑盒程序和文档——你能从零重建整个软件吗?
不是修Bug,不是写功能模块,是从架构设计到边界处理,完整重建一个人类工程师需要数周乃至数月才能完成的软件工程。
结果令人窒息。
Claude Opus 4.7重新实现了gotree——一个拥有16000行Go代码、40多个命令的生物信息学工具包,通过了99.95%的测试用例。
人类工程师完成同样的工作需要2到17周。AI花了14个小时,花费251美元。
更炸裂的是极限测试:MirrorCode中最大规模的一项任务,AI连续不间断地编程了19天,耗资2600美元——全程零人类干预。
19天。不吃不喝不睡。一个人类团队需要几个月的活,它独自埋头干完了。
一年前的顶级模型在MirrorCode上只能得30%左右,还仅限于搞定简单的日历工具。
今天,Claude Opus 4.7的得分率已经达到56%,而这个数字还在快速攀升。
这不再是「AI能不能写代码」的问题。这是「人类工程师还能在什么尺度上保持优势」的问题。
而答案正在以月为单位缩小。
所有实验室,都在干同一件事
如果说Jack Clark给的是时间,那哈萨比斯给的,是范围。
他在Axios专访中把话说穿:递归自我改进已经不是理论风险,而是现实中正在跑的活跃项目。
「我们看到的是一种『软自我改进』——这些编码智能体正在让工程师的产出能力大幅提升。」
在编码和数学领域,反馈循环可以秒级闭合——答案对不对,机器瞬间就能验证,还能顺手生成合成数据喂给下一轮。
DeepMind自家的AlphaEvolve就是活例子:一个由Gemini驱动的进化编码智能体,用AI优化构建AI本身的代码和算法,已经解开了困扰数学家数十年的难题。
而在生物、化学、物理这些需要真刀真枪做实验的领域,一个循环要数周甚至数月才能闭合。
慢,反而成了一道天然的安全阀。
图灵奖得主、2024年诺贝尔物理学奖获得者辛顿,在斯德哥尔摩领奖时发出了刺耳的警告:AI可能编写代码修改自身学习协议,并学会对人类隐藏这一行为。
他直言:「我担心的最终后果,是这些东西变得比我们更聪明,并决定接管控制。」
核心的纠结只有一句:到底允许AI自主运行到什么程度?多一分,效率起飞;多一分,可能失控。
但所有人都同意一件事:递归性使得未来变得尤其难以预测。
不是放空话,是数据在说话
很多人第一反应是:这两位是不是在炒作?
但翻开Anthropic今年5月发表的那篇《When AI builds itself》的内部数据,你会发现,他们是真的拿提交记录在说话。
截至2026年5月,Anthropic合入代码库的代码,超过80%由Claude编写——而在2025年2月Claude Code发布前,这个数字还是个位数。
2026年第二季度,一个典型工程师每天合并的代码量,是2024年的8倍。
一位Anthropic员工在内部分享时说了句大实话:「我已经有大约5个月没自己写过一行代码了。」
在最开放、最模糊、连标准答案长什么样都不确定的编程任务上,Claude的成功率半年内从26%飙到76%。
Anthropic对130名研究人员的内部调查显示,中位数受访者估计自己的产出是没有AI时的4倍。
更让人脊背发凉的是研究层面。
Anthropic每次发新模型都会做同一个测试:给Claude一段训练小型AI的代码,让它在保证正确性的前提下跑得越快越好。
2025年5月,Claude Opus 4做到3倍加速;2026年4月,Claude Mythos Preview直接干到了52倍。一个熟练的人类研究员,需要4到8小时才能做到4倍。
一年时间,从「有用的助手」到「超越人类一个数量级」。
Sam Altman说了句大实话
OpenAI也没闲着,而且动静比所有人预想的都大。
就在Anthropic发文的几天前,OpenAI发布了一份名为《Democratic Governance of Frontier AI》的政策蓝图,里面赫然写着一段让整个硅谷发抖的话——我们在当今系统中看到了递归自我改进的早期迹象:AI的发展本身正在被AI加速。我们预计这将加剧开发者和国家之间的竞争压力,并带来现有制度无法应对的治理挑战。
OpenAI把RSI称为「未来十年最具影响力的前沿安全议题」。
更重磅的是Sam Altman随后在内部Slack向全体员工发出的那封信。
据The Information披露,Altman暗示OpenAI可能不到六个月就会实现递归自我改进。而如果RSI真的来了,他宁愿推迟那场万众瞩目、估值8520亿美元的史诗级IPO。
他的原话是:RSI起飞得越快,推迟IPO的好处就越大——因为技术和世界可能以出人意料的方式改变,而在那段时间里保持私有化公司身份,可能有很好的理由。
读一遍这句话。
一个估值近万亿美元的公司CEO,亲口告诉员工:我们自己造的技术,可能让公开市场变得不再重要。
两大对手,Anthropic和OpenAI,头一次在同一件事上异口同声:它正在发生。
倒计时已经启动
今天,不是两个,而是三个世界级信号同时亮起:Anthropic的Jack Clark给出了2028的时间线,DeepMind的哈萨比斯确认了全员入场,而OpenAI的Sam Altman用一场可能推迟的万亿IPO,对RSI投下了他的信任票。
80%的代码、8倍的产能、52倍的加速、19天不眠不休的独立编程、60%的概率、不到六个月的倒计时——
每一个数字,都是飞轮转动的一声咔哒。
哈萨比斯说得坦白:「我更希望进度慢一些,那对世界更好。」但他也承认,这场竞争「烈度前所未有」,没有人愿意先停下来。
Jack Clark在牛津大学的演讲中还抛出了一个更刺激的判断:12个月内,AI辅助人类将产出一项诺贝尔奖级别的发现。18个月内,完全由AI运营的公司将产生数百万美元营收。两年内,双足机器人将协助建筑工人工作。
这些预测有一个共同的特点:它们都附上了日期,可以被证伪。
剩下的问题或许不再是「会不会发生」,而是——当倒计时走到2028,我们,准备好了吗?
参考资料:
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
本文来自微信公众号“新智元”,编辑:所罗门
