AI递归自我改进从理论落地，谷歌OpenAI Meta相继布局，监管议题引发关注

最近，“递归自我改进”（Recursive Self-Improvement，简称RSI）这个词在AI圈里热度直线上升。简单来说，就是AI开始介入自己的改进过程，形成“能力提升→研发能力增强→能力进一步提升”的正反馈循环。如果这个循环一直转下去，AI的能力理论上会呈现指数级增长——这才是真正让人兴奋又警惕的地方。

在过去，RSI更多是哲学家和未来学家的思想实验，停留在推演层面。但2025年起，情况变了：多家科技企业相继宣称自己的模型已经具备了某些RSI特征，这事儿不再是纸上谈兵。

2025年5月，谷歌DeepMind拿出了AlphaEvolve，这个系统借助Gemini生成候选算法，然后通过自动评估和演化搜索筛选更优方案，并且已经实际应用于数据中心调度、芯片设计以及AI训练流程优化。到了2026年2月，OpenAI在发布GPT-5.3-Codex时表示，这款模型在自身创建过程中发挥了重要作用——早期版本就能监控调试训练过程、管理模型部署、分析测试评估结果，还能协助研究人员处理训练中的异常问题。没多久，Meta研究人员又放出了HyperAgents，这个系统可以修改负责修改任务智能体的那个“元智能体”本身。你细品，这几乎就是在递归了。

随着AI递归自我改进技术从理论走向落地，相关的监管议题也开始受到行业关注。毕竟，当一个系统能自己优化自己，甚至优化优化自己的那个系统，传统的风险控制和伦理框架都得重新审视。