AI教父杰弗里·辛顿与21位AI领域顶尖学者联合发布首篇递归自我改进（RSI）论文，核心判断：AI已开始真正进入研发下一代AI的流水线，速度超出预期。论文引用Anthropic内部数据：Claude自主完成研发工作比例从2026年3月的约1%升至同年8月的26%，仅半年翻了二十多倍。
22位顶尖学者联合署名，探讨「智能爆炸」真实边界
这篇名为《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》的论文集结了Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Andrew Barto、OpenAI首席科学家Jakub Pachocki等22位作者，延续了1965年数学家I.J. Good提出的「智能爆炸」设想，讨论的核心是：AI参与造下一代AI的整套流程，是否已真实发生。
论文指出，当前AI研发自动化程度正处于临界点。2025年1月，Anthropic内部AI生成获批代码比例还是个位数；到2026年5月，这一比例已超过80%。截至2026年9月，OpenAI内部AI系统已能经常完成原本人类员工需要数天才能完成的研发任务。
AI研究员可以「复制」：绕开人类科研最硬的天花板
论文最关键的一个发现涉及AI研究员与人类研究员的本质差异：AI研究员可以被复制。人类培养一名顶尖研究员需要十几年教育与科研积累，AI研究员则只需新增算力和模型实例。此外，AI还能24小时不间断工作，底层模型升级后所有实例可同步获得新能力。
作者估算，若AI达到顶级人类AI研究员水平且推理成本与当前前沿模型量级相当，一家领先AI公司的现有算力理论上可支撑至少数百万名顶级人类研究员等价的AI研发劳动力——而今天一家前沿AI实验室的研究团队规模仅为几千人。
「智能爆炸」尚未发生，但边界条件正在逼近
论文引用对三个AI研究子领域历史数据的研究，研究回报率r的中心估计约为1.2至1.9。若AI研发实现全面自动化且当前软件效率改进趋势维持，模型预测AI技术进步速度可能在约1.5年内提高10倍——即今天需要一年才能发生的AI进步，届时可能只需约5周。
作者同时指出，当前证据仍远不足以证明智能爆炸已经发生。AI研发自动化和智能爆炸之间，中间还隔着AI需足够可靠地长时间自主工作、新研发成果须明显增强AI自身研发能力等长串条件。此外，芯片制造、流片、建厂等底层计算基础设施扩张依然受物理世界限制，这也是软件驱动智能爆炸最大的现实约束之一。
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