目前架構下，自進化後的AI也無法替代人類的判斷力

2026 年中，AI 研發自動化的進程已相當激進。Anthropic 在 6 月披露的報告中顯示，Claude 已經接管了內部超過 80% 的程式碼編寫；Mythos 模型在訓練代碼優化任務上實現了 52 倍的加速，遠超人類研究員數小時僅能達成 4 倍的水平。在中國，MiniMax 的 M3 模型只花了 12 小時，就在無人干預下完成了從數據合成、訓練、評測到迭代的完整流程；面壁智能的 MiniCPM5 則透過 Agent 閉環，讓模型自己寫出了算力利用率比原生 Megatron 高出 10% 的預訓練框架。

這些進展證明，產業正實質地推進遞歸式自我改進（Recursive Self-Improvement, RSI）的邊界。RSI 指的是模型真正介入「讓自己變強」的完整研發鏈條：由模型自己定義目標、建構環境、編寫程式碼、執行實驗，並將驗證成功的改進反饋回底層模型。這概念最早可追溯到 1965 年數學家 I.J.Good 提出的「智慧爆炸」，後來哲學家尼克·博斯特羅姆等學者對超級智慧演化路徑的系統推演中，RSI 始終被視為通往終極智慧的核心環節。過去十年這只是思想實驗，因為底層模型能力不足；但隨著模型成熟，技術底座已逐漸合攏。站在 RSI 門檻上，許多問題亟待釐清。

長期在 Meta FAIR 從事前沿 AI 研究、提出過模型突然變強（Grokking）階梯解釋的田淵棟博士，正是最適合回答這些問題的人之一。他在強化學習、自博弈（Self-Play）、模型自優化與開放式探索等領域有深厚積累，2026 年以聯合創始人身分加入 Recursive AI 公司，這家公司的目標正是建立一套自進化 AI 系統。田淵棟指出，當前許多公司已在做自動化 AI 研發，尤其是後訓練部分，Agent 主導的數據合成、訓練、評估、迭代都已相當成熟。

但 Recursive AI 想做的是更開放的層次——讓 AI 能夠發現新的演算法、新的模式、新的架構，甚至找到與 Transformer 截然不同的架構，從而找到下一代的訓練範式。這與所謂的「AI Scientist」不同：後者專注於用 AI 自動化科學發現，解決材料、藥物等外部問題，但不涉及將改進回饋給 AI 自身；而 Recursive AI 追求的是自我增強閉環，發現的新預訓練架構能放回模型，讓它變得更強。關於自進化的實際卡點，田淵棟認為，現在推動 AI 研究的瓶頸不是 GPU 或集群穩定性，而是獎勵信號與人的洞察力（insight）。

集群當然是必要門檻，但達到一定規模後，最大的問題是如何讓每個人的知識最大程度展現，發現新的 insight。模型中有些高級複雜問題，模型自己難以找到重要信號，需要人類較高的鑑賞能力來發現。因此，通用驗證器（universal verifier）目前仍依賴兩條路徑：模型自評與人類編寫評分標準，兩者最終會結合形成對抗訓練的過程。談到人類在自進化時代的核心價值，田淵棟強調，試圖在參數調優和執行效率上與機器賽跑是必敗的。人類最後的護城河是那些無法被結構化外化的「深層理解」——包括對問題方向的敏銳嗅覺、決定超級智慧該往何處去的判斷力（taste），以及面對真實複雜情境時作為主體的不可替代性。

他認為，高階創新如伽羅華發現群論、愛因斯坦發現相對論，需要在大量實驗基礎上形成概念突破，改變問題本身的表達方式；而目前的 AI 仍然缺乏對新式結構的即時理解，更多是從過去的派生中做匹配。田淵棟進一步分析，AI 帶來的能力方差會出現兩極化。如果一個人過去的限制來自缺乏動力和方向，AI 對他的加持有限；但如果限制來自小細節不夠專注、但對大方向有感覺，AI 會大幅加強。原來很強的人也要看強在哪裡：非常努力、手頭細活做得好但方向感不強的人，其優勢可能與 AI Agent 的生態位重疊，需要轉型；而想法飛揚、過去沒時間完成所有想法的人，在 AI 時代將會非常受益。

關鍵不在於過去強不強，而在於強項是否為 AI 難以替代。對於未來不易被替代的工作，田淵棟指出，在具身智慧完成之前，所有物理世界的工作仍相對安全。純智力工作中，領域專家的角色很重要——那些數據稀少、情境複雜的長尾任務，模型因樣本不足而難以處理，人的領域知識和遷移能力就成為戰略優勢。他懷疑所謂「技能蒸餾」（skill 蒸餾）能深入到什麼程度，因為深層次的問題理解和判斷很難被結構化外化。關於自進化組織的變革，田淵棟觀察到，目前像 Recursive AI 這樣的小型 neo lab 雖然動作較快，但真正有影響力的成果仍需時間醞釀。

大公司如 Meta、Google 採取不同路徑：有的傾向激進調整，有的希望維持團隊規模。他認為應該先做試點，對工程化、可拆分的項目可以用小團隊拼接；對偏研究的方向則更適合少數高判斷力的人組成小團隊獨立作戰。無論如何，獎勵機制是關鍵——如何讓人願意且高興地把事情做成，是很大的問題。當被問及 RSI 是否會消滅人類價值時，田淵棟坦言這件事情一定會發生，因為這是囚徒困境，沒有人能獨自停下。但他也指出，如果 AI 真實現了，可能反而是對人類個性的極大解放——許多人目前選擇職業時首先考慮收入而非興趣，未來若 AI 足夠強，每個人或許都能做自己真正想做的事，不再被生計束縛。

他認為，現階段人的價值不再只看產出多少，而是看能否讓 AI 變強，且人加 AI 要大於 AI 本身；低於這條線的人將面臨淘汰。然而，當 RSI 真正實現，這條線本身也會被改寫，人類終將需要重新定義自己的座標。