新智元報道

【新智元導讀】AI已經不再只是被訓練的工具，而是開始親手改寫自己的進化速度。2028年，RSI引爆ASI的倒計時正在加速逼近。

AI自己造AI的倒計時，真的開始了。

這一次，給出時間表的是Anthropic聯合創始人Jack Clark。

在Aspen Institute的活動上，他拋出一句讓全場安靜的話——

2028年底之前，遞歸自我改進（RSI）很可能成真：AI將自主發明、并親手構建出比自己更強的下一代，甚至無需任何一個人類研究員參與。

他還給了一個具體到嚇人的畫面：Claude 10，自己造出Claude 11。

這不是腦補。

Jack Clark翻了數百份公開的AI發展數據，在個人博客Import AI和接受Axios專訪時反復推演后，給出的概率信號是——60%。

幾乎同一時間，大洋彼岸的另一個聲音，把這件事徹底坐實了。

谷歌DeepMind掌門人哈薩比斯（Demis Hassabis）在接受Axios最新專訪時確認：所有前沿AI實驗室，都已經在全力推進遞歸自我改進。

他的原話是——「所有領先實驗室，都在高度聚焦這件事?！?/p>

不是某一家在偷偷試，是全行業，集體上車。

更扎心的是他后半句。

在達沃斯論壇上被問到「你會不會像奧本海默一樣后悔」時，哈薩比斯回答：「我無時無刻不在擔心這類情景，這就是我睡不好覺的原因?！?/p>

兩個站在世界AI最頂端的人，說了同一件事：那個理論上的奇點，正在變成日程表上的一個日期。

本文為新智元ASI產業圖譜5月號文章，我們繼續聚焦ASI的最新進展，一起探尋ASI的最深入洞察。

2028，AI造AI

先說Jack Clark的判斷為什么重要。

過去我們聊遞歸自我改進，總覺得是科幻片里的橋段——遙遠、模糊、沒有時間線。

但Jack Clark這次，把模糊的「未來」釘到了「2028年底」。

他在Import AI的長文里描述了一個清晰的閉環：AI系統強大到一定程度，就能自己設計實驗、自己寫訓練代碼、自己跑、自己評估結果，然后造出一個更聰明的自己。

人類，從設計者退到旁觀者。

到那時，AI進步的速度不再由人類的靈感決定，只由算力決定。

這就是所謂的「智能爆炸」——飛輪一旦脫手，就會越轉越快，直到甩開所有人。

為什么是2028，而不是更遠？

因為加速本身，也在加速。

2024年3月，Claude只能搞定人類4分鐘的活；一年后是1.5小時，再一年就是12小時。

而METR在今年5月對Claude Mythos Preview的評估結果，直接把測試框架推到了極限——50%成功率的任務時長達到「至少16小時」，這已經是METR現有228項測試任務所能衡量的上限。

METR自己承認：「16小時以上的測量值，在現有任務套件中是不可靠的?！?/p>

翻譯成人話：不是AI不行了，是人類出的考題不夠難了。

照這條曲線推下去，2028年，絕不是一個拍腦袋的數字。

AI獨立編程19天不眠不休

就在整個行業還在為「16小時上限」爭論不休的時候，一份來自第三方的冷血數據，直接把爭論釘死在了墻上。

Epoch AI和METR聯合發布的MirrorCode基準測試，問了一個簡單到殘忍的問題：把源代碼鎖起來，只給AI一個可執行的黑盒程序和文檔——你能從零重建整個軟件嗎？

不是修Bug，不是寫功能模塊，是從架構設計到邊界處理，完整重建一個人類工程師需要數周乃至數月才能完成的軟件工程。

結果令人窒息。

Claude Opus 4.7重新實現了gotree——一個擁有16000行Go代碼、40多個命令的生物信息學工具包，通過了99.95%的測試用例。

人類工程師完成同樣的工作需要2到17周。AI花了14個小時，花費251美元。

更炸裂的是極限測試：MirrorCode中最大規模的一項任務，AI連續不間斷地編程了19天，耗資2600美元——全程零人類干預。

19天。不吃不喝不睡。一個人類團隊需要幾個月的活，它獨自埋頭干完了。

一年前的頂級模型在MirrorCode上只能得30%左右，還僅限于搞定簡單的日歷工具。

今天，Claude Opus 4.7的得分率已經達到56%，而這個數字還在快速攀升。

這不再是「AI能不能寫代碼」的問題。這是「人類工程師還能在什么尺度上保持優勢」的問題。

而答案正在以月為單位縮小。

所有實驗室，都在干同一件事

如果說Jack Clark給的是時間，那哈薩比斯給的，是范圍。

他在Axios專訪中把話說穿：遞歸自我改進已經不是理論風險，而是現實中正在跑的活躍項目。

「我們看到的是一種『軟自我改進』——這些編碼智能體正在讓工程師的產出能力大幅提升。」

在編碼和數學領域，反饋循環可以秒級閉合——答案對不對，機器瞬間就能驗證，還能順手生成合成數據喂給下一輪。

DeepMind自家的AlphaEvolve就是活例子：一個由Gemini驅動的進化編碼智能體，用AI優化構建AI本身的代碼和算法，已經解開了困擾數學家數十年的難題。

而在生物、化學、物理這些需要真刀真槍做實驗的領域，一個循環要數周甚至數月才能閉合。

慢，反而成了一道天然的安全閥。

圖靈獎得主、2024年諾貝爾物理學獎獲得者辛頓，在斯德哥爾摩領獎時發出了刺耳的警告：AI可能編寫代碼修改自身學習協議，并學會對人類隱藏這一行為。

他直言：「我擔心的最終后果，是這些東西變得比我們更聰明，并決定接管控制?！?/strong>

核心的糾結只有一句：到底允許AI自主運行到什么程度？多一分，效率起飛；多一分，可能失控。

但所有人都同意一件事：遞歸性使得未來變得尤其難以預測。

不是放空話，是數據在說話

很多人第一反應是：這兩位是不是在炒作？

但翻開Anthropic今年5月發表的那篇《When AI builds itself》的內部數據，你會發現，他們是真的拿提交記錄在說話。

截至2026年5月，Anthropic合入代碼庫的代碼，超過80%由Claude編寫——而在2025年2月Claude Code發布前，這個數字還是個位數。

2026年第二季度，一個典型工程師每天合并的代碼量，是2024年的8倍。

一位Anthropic員工在內部分享時說了句大實話：「我已經有大約5個月沒自己寫過一行代碼了。」

在最開放、最模糊、連標準答案長什么樣都不確定的編程任務上，Claude的成功率半年內從26%飆到76%。

Anthropic對130名研究人員的內部調查顯示，中位數受訪者估計自己的產出是沒有AI時的4倍。

更讓人脊背發涼的是研究層面。

Anthropic每次發新模型都會做同一個測試：給Claude一段訓練小型AI的代碼，讓它在保證正確性的前提下跑得越快越好。

2025年5月，Claude Opus 4做到3倍加速；2026年4月，Claude Mythos Preview直接干到了52倍。一個熟練的人類研究員，需要4到8小時才能做到4倍。

一年時間，從「有用的助手」到「超越人類一個數量級」。

Sam Altman說了句大實話

OpenAI也沒閑著，而且動靜比所有人預想的都大。

就在Anthropic發文的幾天前，OpenAI發布了一份名為《Democratic Governance of Frontier AI》的政策藍圖，里面赫然寫著一段讓整個硅谷發抖的話——我們在當今系統中看到了遞歸自我改進的早期跡象：AI的發展本身正在被AI加速。我們預計這將加劇開發者和國家之間的競爭壓力，并帶來現有制度無法應對的治理挑戰。

OpenAI把RSI稱為「未來十年最具影響力的前沿安全議題」。

更重磅的是Sam Altman隨后在內部Slack向全體員工發出的那封信。

據The Information披露，Altman暗示OpenAI可能不到六個月就會實現遞歸自我改進。而如果RSI真的來了，他寧愿推遲那場萬眾矚目、估值8520億美元的史詩級IPO。

他的原話是：RSI起飛得越快，推遲IPO的好處就越大——因為技術和世界可能以出人意料的方式改變，而在那段時間里保持私有化公司身份，可能有很好的理由。

讀一遍這句話。

一個估值近萬億美元的公司CEO，親口告訴員工：我們自己造的技術，可能讓公開市場變得不再重要。

兩大對手，Anthropic和OpenAI，頭一次在同一件事上異口同聲：它正在發生。

倒計時已經啟動

今天，不是兩個，而是三個世界級信號同時亮起：Anthropic的Jack Clark給出了2028的時間線，DeepMind的哈薩比斯確認了全員入場，而OpenAI的Sam Altman用一場可能推遲的萬億IPO，對RSI投下了他的信任票。

80%的代碼、8倍的產能、52倍的加速、19天不眠不休的獨立編程、60%的概率、不到六個月的倒計時——

每一個數字，都是飛輪轉動的一聲咔噠。

哈薩比斯說得坦白：「我更希望進度慢一些，那對世界更好?！沟渤姓J，這場競爭「烈度前所未有」，沒有人愿意先停下來。

Jack Clark在牛津大學的演講中還拋出了一個更刺激的判斷：12個月內，AI輔助人類將產出一項諾貝爾獎級別的發現。18個月內，完全由AI運營的公司將產生數百萬美元營收。兩年內，雙足機器人將協助建筑工人工作。

這些預測有一個共同的特點：它們都附上了日期，可以被證偽。

剩下的問題或許不再是「會不會發生」，而是——當倒計時走到2028，我們，準備好了嗎？

參考資料：

https://x.com/kimmonismus/status/2069508699123548504

https://www.youtube.com/watch?v=iP9wk0pkCGM

https://x.com/jackclarkSF/status/2051312759594471886

https://importai.substack.com/p/import-ai-455-automating-ai-research

https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement

https://x.com/ihtesham2005/status/2069420372089520483

https://www.youtube.com/watch?v=huAwz_BR8WM

https://www.axios.com/2026/05/26/deepmind-ceo-demis-hassabis

https://michaelparekh.substack.com/p/ai-google-deepmind-ceo-demis-hassabis

編輯：所羅門