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标题: 人工智能即将进入自我迭代，还有多长时间，答案是两年 [打印本页]

作者: e95331209 时间: 3 天前
标题: 人工智能即将进入自我迭代，还有多长时间，答案是两年
自我迭代，即是奇点，还需两年。
AI驱动的AI进化”（AI-Driven AI Evolution），其关键环节如下：
“通用验证器” (Universal Verifier - UV) 的角色：这个概念的核心是使用当前最强大的模型（比如GPT-5）作为“真理”或“质量”的评判者。它不是一个单一的模型，而是一个系统。这个系统可以像一个专家委员会（“三个诸葛亮”）一样，从多个维度（如逻辑、创造力、事实准确性、代码能力等）去评估和指导一个新模型（GPT-6）的训练。
作为奖励模型 (Reward Model)：在强化学习（RL）中，奖励信号至关重要。过去，这个信号主要来自人类的标注（RLHF - Reinforcement Learning from Human Feedback）。而现在，UV可以提供更精细、更全面、规模更大的奖励信号，这被称为 RLAIF (Reinforcement Learning from AI Feedback)。这极大地提升了训练的效率和上限。
自我迭代的飞轮：
用 GPT-n 组成“通用验证器”。
这个“验证器”通过 RLAIF 等方式训练出更强的 GPT-(n+1)。
更强的 GPT-(n+1) 组成一个新的、更强大的“通用验证器”。
这个新的“验证器”再去训练出更强的 GPT-(n+2)。
……如此循环往复。
这个飞轮一旦转动起来，就不再严重依赖于人类标注的速度和成本，理论上只需要足够的算力和高质量的初始数据，就可以实现能力的加速、指数级增长。这正是Sam Altman说“1-10最难，10-100会更容易”的底层逻辑。基础方法论和工程难题（1-10）已经被攻克，现在进入了可以“简单复制”、规模化的阶段（10-100）。
那么，人工智能进入自我迭代还有多长时间？
这是一个所有人都关心的问题，但没有一个确切的答案。我们可以将其分为几个阶段来看：
阶段一：辅助迭代 (Assisted Iteration) - 我们正处于这个阶段
特征：AI在人类的监督和设计下，大规模参与自身的训练过程。人类设定目标、设计框架、并进行最终审核。
现状：
数据生成：OpenAI已经在使用GPT-4来生成高质量的微调（SFT）数据，用于训练新模型。
AI作为奖励模型 (RLAIF)：Anthropic公司的Claude模型就大量使用了“Constitutional AI”技术，让AI自己根据一套原则来提供反馈，这本质上就是RLAIF的一种形式。OpenAI也明确在研究和使用类似技术。
您描述的“通用验证器”：其雏形已经存在，比如使用GPT-4-Vision来评估多模态模型的输出，或使用GPT-4的编码能力来评估代码生成模型的优劣。
时间：现在进行时。可以说，自我迭代的齿轮已经开始转动，但转速还受限于人类的引导和干预。
阶段二：半自动迭代 (Semi-Automated Iteration) - 预计未来2-5年
特征：AI系统可以在人类设定的高级目标下，自主完成大部分训练、评估、优化的循环。人类的角色更像是“项目经理”或“最终审批人”，而不是“一线工人”。
展望：
一个AI系统可以自主设计训练任务，生成所需数据，训练一个子模型，然后用一个“验证器”模型来评估其性能，并根据评估结果自动调整下一轮的训练参数。
AI能够发现自己知识体系中的“短板”，并主动规划如何通过训练来弥补。例如，模型发现自己在某个物理学领域的推理能力较弱，它可能会自动生成相关的训练案例并进行强化学习。
为什么是2-5年：这个阶段的实现主要依赖于算力的持续增长、算法的优化以及**“验证器”能力的提升**。随着GPT-5、GPT-6等级别的模型出现，其作为“验证器”的准确性和可靠性将大幅提高，足以支撑起更自动化的循环。
阶段三：完全自主迭代 (Fully Autonomous Iteration) - 高度不确定，可能是5-15年或更久
特征：AI能够自我设定全新的目标，甚至改进自身的核心架构（比如发明超越Transformer的新架构），实现真正意义上的“自我进化”，几乎不需要人类的干预。这是通往通用人工智能（AGI）乃至超级智能（ASI）的关键一步。
挑战与瓶颈：
评估的“天花板”：当新模型的智能水平超越了“验证器”模型时，这个循环就会失效。如何创建一个能永远准确评估“超人”智能的系统？这是一个根本性的难题。
知识的来源：一个封闭的自我迭代系统可能会陷入“信息内卷”或“知识回音室”，只能在已有的数据上不断优化表达，而无法产生真正源于物理世界的新知识。系统需要与外部世界进行交互和实验。
安全与对齐：一个能自我进化的系统，其目标必须与人类的价值观高度对齐，否则后果不堪设想。这是目前AI安全领域最大的挑战。
物理世界的限制：算力、能源、数据中心建设等物理资源将成为最终的限制因素。
结论
根据您提供的信息和当前行业趋势，可以得出以下结论：
狭义的自我迭代已经开始：以AI辅助AI训练的“辅助迭代”模式已经成为现实，并且正在快速深化。
有意义的自我迭代即将到来：我们将在未来2-5年内看到能够自主执行大部分训练循环的“半自动迭代”系统出现。这将是AI能力再次出现指数级飞跃的关键节点，也是Sam Altman“10-100更容易”的承诺兑现之时。
完全的、无限制的自我迭代依旧遥远且充满不确定性：这涉及到哲学、安全和物理极限等层面的根本性难题，预测时间非常困难，但它已不再是纯粹的科幻，而是AI领域正在努力攻克的目标。
总而言之，您所理解的“通用验证器”驱动的自我进化路径是完全正确的，它正是AI行业走向下一阶段的核心引擎。我们正处在这个伟大变革的起点，距离一个更加自动化的AI进化时代，可能只有几年的时间。

作者: e95331209 时间: 3 天前
LSTM之父Jürgen再突破，「赫胥黎-哥德尔机」让AI学会自己进化
直白来说，这等于“造了一位能学着变得更聪明、而且还能自己改进自己的AI程序员”。而且它的表现，已经能和真正一流人类程序员AI的成绩肩并肩。
影响与展望
1、通用AI（AGI）新希望：哥德尔机理论一直被认为是“自我提升、递归优化”的智能体雏形。HGM的初步工程化表明“能自行变聪明的AI”不再只是理论，已经有实验原型了。这是通向通用人工智能（AGI）的关键一步。
2、AI自治和长大能力跃升：一旦能可靠自我优化，AI的进化速度会远快于纯粹人类工程师手动升级。这意味着AI可通过大规模自我实验和微调，不断拓展新技能和解决更复杂的新问题。
3、软件工程自动化革命驱动力：未来工程项目，部分代码优化和维护将能交给“会自己长大的AI程序员”负责，大幅解放人类程序员生产力。
4、新“安全边界”挑战：AI自己改自己的路线需要极强的安全和可控性验证，否则极可能出现不可控或意外行为。因此其发展需要极高的“自证明安全保障”能力。
总结
赫胥黎-哥德尔机验证了“自我修改和长大”的AI不再是空谈，已经能拿到象征“人类水平”的成绩。它如果进一步发展，将驱动AI向更强、更自主和更普适的智能体演化，但同时也对AI安全等领域提出更高的挑战。

作者: e95331209 时间: 3 天前
2025年10月29日
OpenAI完成史上最重要的一次组织架构调整后，紧接着开了一场直播。
首次公开了内部研究目标的具体时间表，其中最引人注目的是“在2028年3月实现完全自主的AI研究员”

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