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上周，马克·扎克伯格宣布，Meta的目标是实现“比人类更聪明的人工智能”。他似乎已经有了实现这一目标的“配方”，而第一种关键原料就是人类人才。据报道，扎克伯格曾试图以九位数的薪酬吸引顶尖研究人员加入Meta超级智能实验室。第二种原料则是人工智能本身。扎克伯格在一次财报电话会议上表示，Meta超级智能实验室将专注于打造能够自我提升的AI系统——这些系统可以自我引导，不断提升性能。
自我改进的可能性让人工智能区别于其他革命性技术。比如，CRISPR基因编辑无法自己提升DNA序列靶向能力，核聚变反应堆也不能自行找到商业化的突破口。但大型语言模型（LLM）却能优化运行所依赖的计算芯片、廉价高效地训练其他LLM，甚至可能提出全新的AI研究思路。在这些领域，AI已经取得了不小的进展。
扎克伯格认为，AI的自我提升可能会带来一个人类摆脱日常琐事、在超高效智能伙伴的支持下追求更高目标的世界。然而，非营利AI研究机构METR的政策主管克里斯·佩因特（Chris Painter）警告说，自我改进也伴随着根本性风险。如果AI能够加速自身能力发展，它可能会迅速提升黑客攻击、武器设计和操纵人类的能力。一些研究人员甚至推测，这种正反馈循环可能导致所谓的“智能爆炸”，即AI在短时间内将自身能力提升到远超人类的水平。
即便不是最悲观的预测者，也不得不认真对待自我改进AI的潜在影响。OpenAI、Anthropic和谷歌在各自的AI安全框架中，都提到了自动化AI研究这一概念，与化学武器、网络安全等熟悉的风险类别并列。英属哥伦比亚大学计算机科学教授、谷歌DeepMind高级研究顾问杰夫·克鲁恩（Jeff Clune）指出：“我认为这是通往强大AI的最快路径，可能是我们最应该关注的事情。”
克鲁恩同时表示，自动化AI研发也可能带来巨大好处。单凭人类，可能无法想到那些能让AI有朝一日解决癌症、气候变化等巨大难题的创新与改进。
目前，人类的创造力仍然是AI进步的主要引擎，否则Meta也不会用如此高昂的待遇去吸引研究人员进入其超级智能实验室。但AI已经开始参与自身的研发过程，而且在未来几年中，这种参与度有望进一步增加。以下是AI正在“让自己变得更好”的五种方式。
1. 提升生产力
目前，LLM对AI研发最重要的贡献或许也是最平凡的：编程辅助。“最大作用就是编程帮助。”AI研究机构Forethought的高级研究员汤姆·戴维森（Tom Davidson）表示。像Claude Code和Cursor这样的工具能帮助工程师更快地编写代码，已在AI行业广受欢迎。谷歌CEO桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）在2024年10月透露，公司四分之一的新代码由AI生成。Anthropic也记录了其员工使用Claude Code的多种方式。如果工程师因此提高了生产效率，就能更快设计、测试和部署新的AI系统。
然而，这些工具的生产力优势仍有待验证。如果工程师花大量时间纠正AI的错误，那么即使手动写代码的时间减少，整体效率也未必提高。METR最近的一项研究发现，经验极其丰富的开发人员在使用AI编程助手时，完成任务的时间反而延长了约20%。不过，研究联合负责人内特·拉什（Nate Rush）强调，该研究针对的是在大型代码库上工作的资深开发者，结论未必适用于那些只是写简短脚本来跑实验的AI研究人员。
在前沿实验室中开展类似研究，可能更清楚地揭示编程助手是否真的能提升顶尖AI研究人员的生产效率。但目前，这样的研究尚未开展。同时，仅凭软件工程师的主观感受并不可靠——METR的研究对象虽然觉得AI编程工具让自己更高效，实际却被显著拖慢了速度。
2. 优化基础设施
如果运行代码需要等待数小时、数天甚至数周，再快的编写速度也无济于事。LLM训练尤其缓慢，而最先进的推理模型生成一次响应就可能需要几分钟。这些延迟是AI研发的重大瓶颈。斯坦福大学计算机科学助理教授、谷歌DeepMind高级科学家阿扎利娅·米尔霍赛尼（Azalia Mirhoseini）表示：“如果我们能让AI运行得更快，我们就能更快创新。”
早在2021年，米尔霍赛尼和谷歌的同事就构建了一个非LLM AI系统，用来优化芯片组件布局，从而提升效率。尽管有研究者未能复现其结果，米尔霍赛尼表示，《自然》杂志已对论文进行调查并确认其有效性，而且谷歌确实在多代自研AI芯片设计中采用了该系统的成果。
最近，她将LLM应用于芯片内核（kernel）编写——这些低层函数决定了矩阵乘法等操作的执行方式。结果显示，即便是通用LLM，有时也能写出比人类版本更快的内核。
谷歌的另一支团队开发了名为AlphaEvolve的系统，用Gemini LLM生成解决问题的算法，对算法进行评估，并反复迭代改进。AlphaEvolve设计了一种新的数据中心运行方法，为谷歌节省了0.7%的计算资源，还改进了定制芯片设计，并开发出一个让Gemini训练速度提升1%的新内核。
虽然1%的提升看似微小，但在谷歌这样的大公司，这意味着巨大的时间、资金和能源节约。AlphaEvolve项目负责人马泰·巴洛格（Matej Balog）指出，该系统目前只优化了Gemini训练流程的一个小环节，若更广泛应用，节省空间会更大。
3. 自动化训练
LLM以数据“胃口大”著称，训练成本高昂。在某些领域（如冷门编程语言），现实世界数据稀缺，难以有效训练LLM。人类反馈强化学习（RLHF）是训练LLM符合人类标准的关键技术，但获取人类反馈既慢又贵。
如今，LLM正被用于填补这一空白。只要提供足够示例，LLM就能在未训练过的领域生成可信的合成数据，用于模型训练。在“LLM评判者”（LLM as a judge）方法中，由LLM而非人类来评估模型输出，这也是Anthropic在2022年提出的“宪法AI”框架的核心。
数据稀缺对AI智能体尤其是难题，因为高效的智能体必须能执行多步计划，而这种完整成功案例在网上极少。为此，米尔霍赛尼团队尝试让一个LLM智能体生成任务分步方案，由另一个LLM评判每步有效性，再用这些步骤训练新的智能体。“数据不再是限制，因为模型可以无限生成新的经验。”她表示。
4. 完善智能体设计
在LLM自身架构设计方面，AI贡献尚不显著。如今的LLM都基于2017年人类提出的Transformer结构，后续改进也由人类完成。但LLM智能体的兴起开辟了新的设计空间，尤其是与外部世界交互的工具和使用指令的优化。
克鲁恩与Sakana AI研究人员共同开发了“达尔文-哥德尔机”（Darwin Gödel Machine）——一种能迭代修改自身提示词、工具及代码以提升任务表现的LLM智能体。它不仅通过自我修改获得更高分，还能发现原始版本无法找到的新改进，实现了真正的自我改进循环。
5. 推动科研
尽管LLM加快了研发流程的诸多环节，人类或许仍将在相当长时间内主导AI科研。许多专家认为，科研“品味”——即挑选有前景研究方向的能力——是AI面临的重大挑战。
但克鲁恩认为，这一挑战未必如想象般大。他与Sakana AI正在研发名为“AI科学家”的端到端科研系统，能自主在文献中寻找研究问题、运行实验并撰写论文。今年早些时候，该系统提出并测试了一种新的训练策略，旨在让神经网络更好地组合训练数据中的示例，论文匿名提交至国际机器学习大会（ICML）某研讨会，并获得足够高的评分进入录取范围（尽管研讨会的录取标准低于主会）。另一次，该系统的科研想法后来被一位人类研究者独立提出，并在社交平台上引发关注。
克鲁恩表示：“我们正处在AI科学家的GPT-1时刻。几年后，它将撰写能被顶级期刊和会议接收的论文，甚至作出全新的科学发现。”
超级智能会很快到来吗？
随着对AI自我提升的热情不断高涨，未来数月乃至数年，AI在自身发展中的作用可能会越来越大。扎克伯格认为，这意味着超越人类能力的超级智能模型或许就在眼前。然而，现实中自我提升AI的影响尚不确定。
例如，AlphaEvolve确实让核心LLM系统Gemini的训练速度提升了1%，但这未必会显著加快谷歌的AI进展。巴洛格指出：“这是一个非常缓慢的反馈循环。Gemini的训练周期很长，所以目前只是看到这种良性循环的开端。”
如果每一代Gemini都能在训练速度上再加1%，这种加速效应会复利增长。而且随着能力提升，每一代都可能带来更大的速度提升及其他自我优化方法。在这种情况下，超级智能支持者认为“智能爆炸”似乎不可避免。
然而，这种推论忽略了一个关键事实：创新会随着时间变得更加困难。任何科学领域的早期阶段，发现往往来得又快又容易；而随着深度学习科学的成熟，额外改进可能需要投入更多人力和AI协作。等到AI达到人类水平的科研能力时，可能“容易摘的果子”已经被人类和弱AI摘光。
因此，准确评估AI自我提升的实际影响非常困难。更棘手的是，最关键的AI系统——那些在前沿公司内部使用的——往往比公开发布的版本更先进，外部研究者难以直接判断内部情况。
即便如此，外部研究者仍在努力，例如通过监测AI完成任务的速度来推测发展趋势。METR的研究显示，自2019年GPT-2发布以来，AI能独立完成的任务长度大约每7个月翻一倍；自2024年以来，这一倍增周期缩短为4个月，表明AI发展确实在加速。这一加速可能源于充足的投资，也可能部分得益于AI的自我提升。
戴维森表示，METR的研究暗示，目前低垂果效尚未显著拖慢人类研究速度，或者说投资增长抵消了减速。如果AI显著提升人类研究人员的生产力，甚至直接接手部分研究工作，那么研究加速的天平将进一步倾向于AI一方。“完全可以预期会有一段时间，AI进展会加快，”戴维森说，“关键问题是，这段加速会持续多久。”