突发,Anthropic联创改口:RSI提前到2027!人类只剩6个月

栏目:互联网 | 来源:新智元 | 2026-10-15 23:09

新智元报道

近日,Anthropic高管Jack Clark抛出了一个重磅炸弹。

他将AI实现RSI(递归自我改进)的时间点,从原本预测的2028年,直接拔前到了2027年。

消息一出,科技圈震动。

随后, 马斯克回帖:「显而易见。」

两大AI巨头核心人物,站到了同一条战线上。

他们不再讨论AI能否写诗,他们讨论的是:AI什么时候开始自己造AI。

2027年,即将成为人类科技史上的分水岭。

在RSI发生之前,人类是造万物之万。在RSI发生之后,人类沦为旁观者。

以前,所有人认为这一天还很遥远。甚至几个月前,Jack Clark还保守地将其定在2028年。

为什么突然提前?因为一个核心变量,被击穿了。

击穿底线:AI的「核心创造力」觉醒

一直以来,唱衰AI的人都有一个完美借口。

「AI只是鹦鹉学舌。」「AI没有真正的创造力。」「AI只会拼接人类已有的知识。」……

Jack Clark曾经也这么认为。

他觉得,要实现RSI,AI必须具备「变革性的创造力」。不仅要懂代码,还要能无中生有,想出人类都没想过的全新算法结构。

他本来以为,AI离这一步还差得远。

但最近几个月,现实狠狠打了所有人的脸。

AI撕碎了「没有创造力」的标签。

第一击,落在数学领域。

数学,是人类智力的皇冠。它需要极强的逻辑跳跃和直觉创造。

近期,AI在顶级数学难题上取得了断层式的突破。

它开始自己推导定理,寻找证明路径。那些全新解法,连顶尖数学家都要抓破头皮,而AI轻描淡写。

这意味着AI具备了真正的逻辑推理和创造力。

某种意义上,AI 现在买入了 AI 的第四阶段:创新者,因为 AI 完全可以促进新的发现或发明。

现在是数学,明年又是哪个研究领域?

AI 研究员恐怕不久就能体会到现在数学家的感受。

第二击,落在AI研究上。

AI系统正变得越来越有「科研品味」:

AI的科研品味越好,实现递归自我改进(RSI)的可能性就越大……

根据 P-Zero Research 最新推出的评测基准TasteVal,AI系统正逐渐具备一种过去被认为是人类顶尖研究者独有的能力:科学创造力与研究直觉,也就是所谓的「好的科研品味」(Good Scientific Taste)。

论文:https://arxiv.org/abs/2610.06824

当一个AI能完美完成数学证明,又能自己修改代码时,它距离自己研发自己,只剩一层窗户纸。

Jack Clark看到了强烈的信号。

这层窗户纸,2027年必破。

降维打击:从数字世界向物理世界蔓延

程序员还在写代码,AI已经能独立开发应用;画师还在逐帧绘制,AI几秒钟就能生成整套视觉方案;剪辑师还在时间线上反复打磨,AI已经能批量生成视频……

过去,技术替代的是人的体力;如今,AI开始替代人的脑力与创造力。

而这仅仅是生成式AI时代。

如果RSI真正跑通,AI开始加速创造比自己更强的AI,人类或将进入超级智能 ASI 时代。

到时,它不会停留在屏幕里。它会迅速向物理世界溢出。

首先是科学研究。

据P-Zero Research 的研究,AI 用一半的算力追平人类专家,最终成绩更达到专家的 1.5 倍。

未来,RSI驱动的超级智能,可以在虚拟世界里,一天内模拟几百万次化学反应。

常温超导材料?新型抗癌靶向药?更高效的太阳能电池板?

这些需要人类一代代试错的科研成果,AI在极短的时间内就能「算」出来。

科技的进步曲线,将不再是平缓的斜坡,而是一道垂直向上的悬崖。

其次是机器人。

马斯克的擎天柱(Optimus)为什么进展神速?因为AI大脑进化了。

当AI能够自我改进时,它可以自己编写控制机器人的物理引擎。它能让机器人学会像人类一样走路、拿水杯、甚至做外科手术。

过去,机器人能力的上限,取决于人类工程师能教会它多少。未来,这个上限将越来越取决于AI能让自己学会多少。

2025年,英伟达发布GR00T-Dreams系统。

仅用11个小时,就生成了78万条机器人运动轨迹,相当于6500小时的人类演示数据,训练数据准备速度提高了约60倍。

结合真实数据训练后,GR00T机器人的任务表现提升了40%。

而且,这还只是开始。

英伟达DreamDojo项目进一步利用4.4万小时人类第一视角视频训练机器人世界模型,让机器从海量人类行为中学习物理世界的运动规律。

今年10月7日,英伟达公布了机器人组装GB300测试托盘的最新成果。双机械臂配合自动拧螺丝设备,完成复杂的母排安装,成功率超过95%。多连接器插入,成功率达到90%至95%。

劳动力,将被重新定义。

接着是经济秩序。

当机器能完成绝大多数脑力劳动,甚至突破创造力瓶颈时,传统的「打工赚钱」逻辑将被击碎。

劳动生产率将爆发式增长,但财富可能高度集中在掌握了RSI系统的几家超级寡头手中。

繁荣与危机,硬币的两面,同时向我们砸来。

为什么2027这个节点如此特殊?

回头看,Jack Clark将时间从2028改到2027,仅仅提前了一年。

但这一年,意义非凡。人类正在逼近一个危险的临界点

它不是凭空冒出来的。

去年4月,OpenAI前研究员Daniel Kokotajlo领衔的AI Futures Project,发布了一份轰动硅谷的预测报告:《AI 2027》。

链接:https://blog.aifutures.org/p/our-first-project-ai-2027

报告大胆预言:人类可能在2027年迎来一场前所未有的智能爆炸。

这份报告的关注度有多高?

2026年9月,在研究教育与职业发展的Learn & Work Ecosystem Library网站上,《AI 2027》甚至登上了当月Google搜索导入流量关键词榜首。

但真正让人脊背发凉的,是报告描绘的技术演进路径。

2025年,AI智能体开始进入真实工作流。

2026年,AI加速接管编程任务,软件工程师面临越来越激烈的自动化冲击。

2027年初,AI在报告设想中实现全面编码自动化。

2027年下半年,智能爆炸可能爆发。

AI开始深度参与下一代AI的研发。更强的模型加速创造更强的模型。

人类花几十年积累的技术进步,机器可能在极短时间内完成。

这正是《AI 2027》最令人震撼的推演。

最可怕的局面,是AI的能力持续增长,而人类理解它的能力却原地踏步。

《AI 2027》甚至推演了两种截然不同的结局。

一条道路,是人类放慢脚步,重新建立控制机制,最终分享超级智能创造的巨大财富。

另一条道路,是技术竞赛压倒安全约束,超级智能逐渐脱离人类控制,最终威胁人类文明。

一边是前所未有的富足,一边是文明失控的深渊。

但这里有个重要细节。《AI 2027》终究是一份情景推演,并非已经确定的未来。

这意味着,2027不是科学已经证明的最后期限。

但它仍然代表着一个尖锐的问题:

如果AI开始持续改进自身,人类究竟还有多少时间建立可靠的控制机制?

技术突破可以提前,也可以推迟。

真正令人警惕的是,AI能力的增长速度,可能开始超过人类社会的适应速度。

这才是2027之所以引发巨大争议的根源。我们正在创造一种可能比人类更擅长创造智能的智能。

一旦这个循环真正闭合,人类或将第一次失去对技术进步速度的主导权。

2027未必是奇点降临之年。但我们可能已经进入奇点降临前,最关键的倒计时。

新纪元的黎明前夜

Jack Clark的发声,马斯克的赞同。

这是一声警报。

2027年,时间不多了,RSI 开始倒计时。

我们这一代人,是幸运的。我们将亲眼见证碳基智慧与硅基智慧的交接。我们将看到人类历史上最壮丽的科技奇点。

我们也是危险的。在不可阻挡的技术洪流面前,旧有的规则将被无情碾碎。

前方,是人类从未踏足的无人区。

参考资料:

https://importai.substack.com/p/import-ai-476-creativity-and-rsi

https://pzeroresearch.com/work/tasteval/

https://arxiv.org/abs/2610.06824

编辑:大卫

了解更多

猜你想看

← 返回首页