Epoch AI 研究员对谈 Lambert：RSI 预测与中美模型差距的深度辩论
Interconnects (Nathan Lambert) · rss · 2026-09-22
Nathan Lambert 在 Interconnects 播客中与 Epoch AI 洞察团队负责人 JS Denain 深度对谈，围绕 RSI（递归自我改进）、中美 AI 差距与能力「锯齿状」发展展开辩论。
- RSI 证据不足：JS 认为 OpenAI/Anthropic 公布的 AI 加速自身研发的证据（如研究者 Codex 支出每月翻倍）并不足以支撑「六个月内软件智能爆炸」的结论，但值得持续跟踪。
- 内部信息之谜：他不确定实验室内部是否有公众看不到的惊人指标，目前公开证据与先验理由已足以关注这一动态。
- x 风险：他认同 Evan Hubinger 式的「十年内至少 10% 生存风险」判断，认为自己非常不确定但确实担忧；并主张各方分歧的核心在于对能力增长幅度与速度的预估。
- 能力最大化图景：类似 AI 2027 场景——AI 自动化科研、机器人大幅进步、AI 管理工厂形成自持经济、科学进展远超预期。
- 其他话题：中国在模型上的落后程度、蒸馏能否解释差距、中国实验室招聘信息透露的线索、开源与闭源模型哪个更安全、Epoch AI 的运作方式、前沿后训练配方的样貌。
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