AI研究员：递归自我提升受限于全行业数据瓶颈

herbiebradley · x · 2026-07-24

AI 研究员 Herbie Bradley 在访谈中提出了对递归自我提升（RSI）的新见解。他认为 RSI 不应仅仅被视为单一实验室内部闭环的过程，而是一个跨越整个经济生态系统的循环。

Bradley 强调，当前 AI 实现自我提升的最大阻碍是数据瓶颈。即使 AI 达到了顶级研究员的水平，要让它在投资银行或法律等其他专业领域达到专家水平，依然面临极度缺乏可用训练数据的困境。他透露，目前 RL 对齐公司和数据供应商都在耗费巨大精力寻找缺失数据，但许多企业出于各种顾虑并不愿意出售核心数据。