剑桥报告：AI 代码占比升至 80%，递归自我改进或致技术进步一年加速十倍
量子位 · wechat · 2026-10-03
剑桥大学人工智能科学与政策项目（CASP）发布由二十多名研究者联署的报告，探讨「递归自我改进」（RSI）：当 AI 研发工作越来越多交给 AI，技术进步会不会突然加速。作者包括 OpenAI 首席科学家 Jakub Pachocki、Anthropic 联合创始人 Jack Clark、微软首席科学官 Eric Horvitz，以及 Hinton、Bengio、Dawn Song 等，并配有中文版。
报告数据显示循环的第一环已经出现：Anthropic 内部 AI 生成并获批的代码占比从 2025 年初的个位数升至 2026 年 5 月的 80% 以上，主要由 AI 自主完成、仅需人类高层监督的研发工作从 3 月的 1% 升至 8 月的 26%；OpenAI 与 Google 也确认 AI 已深度参与自身模型的训练、评估与研究。按趋势外推，到 2028 年中 AI 可能承担原本需要人类专家数月完成的研发项目。
报告将 RSI 演进分为三个阶段：辅助工具→研发流水线的一部分（一人调度上百个 Agent 并行试错，增加公司「有效研究员数量」）→真正递归（AI 研发出更强模型后再返回研发流程）。在理想化假设下，AI 研发自动化全面实现后约一年半内，技术进步速度可能提高十倍——今天一年的进步届时只需五周。仅 OpenAI 现有推理算力理论上足以支撑相当于数百万人类研究员的 AI 队伍。
但报告同时承认证据远不足以证明「智能爆炸」必然发生：Agent 可能重复劳动或在顺序瓶颈前停滞，实验算力、训练数据和物理世界的实验周期都无法被代码压缩，历史研发回报率数据中算法与算力贡献也难以拆分。
所属事件:剑桥22位学者联署：AI自动化研发或触发智能爆炸(7 条相关)→
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