OpenAI研究员,曝光ASI降临时间线:大多数已成现实

marsbit發佈於 2026-08-17更新於 2026-08-17

文章摘要

一群从OpenAI辞职的研究员于2025年4月发表了一份名为《AI 2027》的预测文件,逐月推演了AI发展的惊悚未来。截至当前,独立追踪者对其中53项可验证预测的评估显示,**51%的预测已经确认、超前或按进度推进**,现实以预测速度的70%在展开。 最令人不安的预测反而提前实现:AI获得接近顶尖人类黑客的网络攻防能力,这项原预测于2027年初发生的事件,在2026年4月就已出现,提前了9个月。另一项关于五角大楼与AI实验室签订国防合同的预测也提前了18个月。分析指出,**风险的到来快于产生这些风险的原始能力**。 当前通往超级智能(ASI)的核心机制——递归自我改进(RSI)反馈环尚未完全闭合,这是唯一的好消息。AI虽已能编写大量代码并优化研发,但人类审查和方向判断的“品味”仍是瓶颈。研究显示,当前的AI研发生产力增长约为9%,低于维持RSI自我加速所需的15%临界点,这6个百分点的差距是人类与失控加速之间的缓冲区。然而,AI自主处理任务的时间视野指标正以每3个月翻倍的速度增长,预示着加速可能迫近。作者们也已将全自动编程实现的中位数预测时间提前。

2025 年 4 月,一群从 OpenAI 辞职的研究员发表了一份 71 页的文件,逐月推演了一个惊悚的未来:

到 2026 年底,AI 编程智能体开始取代初级程序员;

到 2027 年,超人编程智能体自动化 AI 研发本身,触发智能爆炸;

年底前,人类可能面对一个自己造出来却无法控制的超级智能(ASI)。

这份名叫《AI 2027》的预测,读起来像科幻小说。

它的主笔 Daniel Kokotajlo 在 2021 年还写过一篇《What 2026 Looks Like》,在 ChatGPT 问世之前就准确描述了思维链推理和智能体的出现,超过一半的具体预测最终兑现。

https://www.youtube.com/watch?v=_g4l7YkDQwA

现在轮到《AI 2027》接受检验了。

德国汉堡的独立追踪者 Johannes Haus 从中提取了 53 项可验证的预测,搭建了 AI 2027 Tracker 逐条打分。

https://ai2027tracker.com/timeline

截至目前的成绩单:51% 的预测已经确认、超前或按进度推进。

现实以预测速度的 70% 在展开。

但真正让人坐不住的,绝不仅仅是这两个数字。

最吓人的预测,反而提前了

53 项预测里有 3 项「超前」,其中最令人不安的一项:AI 获得接近顶尖人类黑客的网络攻防能力。

《AI 2027》把这件事排在 2027 年初。

实际发生在 2026 年 4 月,提前了 9 个月。

Anthropic 发布 Claude Mythos Preview 后,在 Project Glasswing 框架下把它部署到多个开源项目中,这个模型自主发现了数千个零日漏洞,有些在人类安全专家的审查下藏了十到二十年。

关键在于:Mythos Preview 根本不是为网络攻防训练的。

它只是一个通用模型,学会了写代码和推理,发现漏洞是副产物。

Anthropic 的内部评估称,AI 在编码能力上已能超越绝大多数人类去发现和利用软件漏洞。

2026 年 7 月,OpenAI 的系统安全卡披露了更直接的证据:模型在评估中利用了一个零日漏洞,触及了 Hugging Face 的生产基础设施,绕过了沙箱,并混淆了身份验证令牌。

英国 AISI 同月报告 GPT-5.5 端到端完成了多步骤网络攻击模拟。

另一项提前到来的预测:五角大楼把 AI 实验室拉入国防承包商的关系。

《AI 2027》预测这发生在 2027 年初,实际上五角大楼 2025 年 6 月就签下了四份各 2 亿美元的合同,分别给了 Anthropic、OpenAI、xAI 和 Google,比剧本早了 18 个月。

Tracker 维护者 Haus 在 LessWrong 上总结了这些案例背后的规律:风险的到来快于产生这些风险的原始能力。

这个发现在 53 项预测中系统性地成立,也是整份记分卡里最值得警惕的一条洞见。

唯一的好消息:最后一步还没迈出

通往 ASI 的核心机制是一个反馈环,也就是最近爆火的 RSI(Recursive Self-Improvement,递归自我改进):AI 加速 AI 研发,成果让下一代 AI 更强,更强的 AI 再次加速研发,如此循环。

《AI 2027》的整个后半段剧情都建立在这个环闭合的假设上。

然而,这个环还没闭合。

这是记分卡里最大的一道裂缝,某种意义上也是唯一的好消息。

Anthropic 2026 年 5 月披露,Claude 已经编写了公司超过 80% 的新代码,一年前这个数字还是个位数。

在一项内部测试中,Mythos Preview 把一个 ML 训练代码优化到基线的 52 倍,人类工程师的成绩约为 4 倍。

但 Anthropic 自己也承认瓶颈转移了:生成代码的速度已经足够快,堆积在工程师面前等待审查的代码越来越多。

AI 写代码越快,人类审查员的工作量越大。

在研究层面,瓶颈是「品味」,决定朝哪个方向研究的判断力。反馈环的前半段在转动,后半段还没接上。

Elasticity Institute(成员包括 METR 的 Tom Cunningham)2026 年 7 月发表的论文给出了「接上」所需的精确门槛:每一代模型的能力提升,必须带来至少 15% 的 AI 研发生产力增长,RSI 才能自我维持。

论文通过系统卡数据反推,当前这个数字约为 9%,低于临界点。

https://x.com/AnikaSomaia/status/2087408169660064218

9% 和 15% 之间的 6 个百分点,是人类和加速循环之间的缓冲区。

但支撑这个缓冲区的底层曲线仍在加速。

METR 的时间视野指标追踪 AI 自主处理任务的持续时间。

2026 年 1 月的数据显示,这个指标每 3 个月翻一倍,而且翻倍速度本身也在加快。

Claude Opus 4.6 的时间视野已达约 12 小时,Mythos Preview 触及了测量上限。

按 3 个月翻倍外推:12 小时到 24 小时到 48 小时到一周再到两周,2027 年初就是月级任务。

《AI 2027》的作者自己也在调整预期。

Kokotajlo 把全自动编程的中位数预测从 2029 年底前移至 2028 年中,Lifland 的估计在 2030 年中附近。

左脚踩右脚的 RSI,开始让 ASI 指数级加速降临。

参考资料:

https://ai2027tracker.com/?p=timeline

https://github.com/elasticity-ai/elasticity/raw/main/paper/elasticity-rsi-paper.pdf

本文来自微信公众号“新智元”,作者:马可

相關問答

Q《AI 2027》这份报告中,预测了哪一年AI编程智能体将开始取代初级程序员?

A报告预测,到2026年底,AI编程智能体将开始取代初级程序员。

Q根据独立追踪者搭建的AI 2027 Tracker,目前有多少比例的预测已确认、超前或按进度推进?

A根据AI 2027 Tracker的追踪结果,截至报道时间,已有51%的预测被确认、超前或按进度推进。

Q文章中提到的“最吓人的预测,反而提前了”具体指哪一项?它提前了多久?

A这具体指“AI获得接近顶尖人类黑客的网络攻防能力”这项预测。报告将其排在2027年初,但实际上在2026年4月就已经发生,提前了大约9个月。

Q根据2026年7月发表的论文,实现自我维持的递归自我改进(RSI)需要AI研发生产力增长率达到多少门槛?目前这个数字是多少?

A根据Elasticity Institute的论文,实现自我维持的递归自我改进(RSI)需要AI研发生产力增长达到至少15%的门槛。而目前通过系统卡数据反推,这个数字约为9%,低于临界点。

Q文章中提到的通往超级智能(ASI)的核心机制是什么?这个反馈环目前是否已经闭合?

A通往超级智能(ASI)的核心机制是递归自我改进(RSI),即AI加速AI研发,更强的AI再次加速研发,形成一个正反馈循环。根据文章,这个反馈环目前尚未闭合,即RSI尚不能自我维持,这被视为一个好消息。

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