夜雨聆风一条推文,外加底下一条回复,把整个AI圈子的后背看得发凉。
5月4日,Jack Clark发了一条推:自己花了几周时间,读了几百份公开数据,得出一个结论，「递归自我改进」（recursive self-improvement,以下简称RSI）到2028年底发生的概率,60%以上。
换句话说,不到三年,AI可能就学会了自己造自己。
推文底下,尤德科夫斯基（Eliezer Yudkowsky）几乎是秒回。没有长篇大论,就四个词:
"Then you'll die with the rest of us."
「那你会跟我们剩下所有人一起死。」
这句话为什么让人心里一沉?抛出「60%」这个数字的,正是Anthropic联合创始人Jack Clark。他手里握着的,是场外看戏者摸不到的底牌;他坐的,正是牌桌中央的位置。
说这话的人,不该被当成边缘声音
Jack Clark这个名字,圈内人不会陌生。他当过记者,在《The Register》写过多年科技报道;后来跳进OpenAI,做过政策负责人;再后来,他和达里奥·阿莫代伊（Dario Amodei）一起创办了Anthropic。这几年,他一直在写一份叫《Import AI》的行业周报,专门追踪AI研究的最新进展。
今年3月,Anthropic做了一件不太寻常的事，成立「Anthropic Institute」,一个专门研究AI对经济、社会、安全冲击的机构,由Clark亲自带队。官网上的介绍话说得明白:如果AI系统真的出现递归自我改进,社会需要提前准备好知情权和治理机制。
▲ Anthropic官网公告,2026年3月11日发布,由Jack Clark领导的Anthropic Institute正式成立,聚焦AI驱动的社会转型研究
也就是说,Clark给出「60%」这个数字,手里握的信息来源远超网上随便扒的公开资料，那是一个前沿实验室内部人才能拼出的完整图景。他自己在那篇长文里,坦言道:
"It's a reluctant view because the implications are so large that I feel dwarfed by them."
「这是一个我很不情愿得出的判断,因为它背后的影响太大了,大到让我觉得自己被压得喘不过气。」
一个不想相信自己判断的人,却还是被数据推着走到了这个结论上，这种「不情愿的确信」,比任何斩钉截铁的宣言都更让人后背发凉。
▲ Import AI第455期,标题就摆明「AI systems are about to start building themselves」，正文开篇即是那句「勉强得出」的判断
「Claude 10造出Claude 11」,到底是什么意思
RSI这个词听起来玄乎,拆开看其实很好懂:AI系统能够自己改进自己的架构、训练流程,甚至亲自动手训练下一代模型，整个过程几乎不需要人类插手。
Clark自己反复用一个比喻:一台3D打印机,能打印出比自己更好的打印头。打印头变好了,下一次打印的精度就更高,如此循环下去,速度会越滚越快。
▲ 转述贴完整呈现了Clark的核心比喻，3D打印头自我迭代，以及"架构、研究、测试、训练几乎无需人类"的具体场景
放到AI语境里,就是「Claude 10造出Claude 11」。架构设计、代码实现、测试验证、训练调参,这一整条链路自己跑完,人类只需要在旁边管电、管数据。
这跟今天的「AI辅助写代码」完全是两回事。现在的AI再厉害,创意方向、最终把关、基础设施调度,主导权还在人手里。RSI意味着的是工程链路的端到端自动化，人类从「主导者」退位成「资源提供者」。
Clark在接受Axios独家专访时,话说得更露骨:
"What I'm looking at is a technological trend where, if anything, the speed will accelerate further."
「我看到的是一个技术趋势，如果有什么变化,那也是速度还会进一步加快。」
那次专访标题就叫《Behind the Curtain: Intelligence explosion》，Anthropic选择在这个时间点,把自家研究议程摆到台面上,本身就是一种信号。
▲ Axios，2026年5月7日：Anthropic co-founder Jack Clark predicted this week that there's a 60%+ chance of an AI model fully training its successor by the end of 2028
支撑这个数字的,是一串已经在发生的曲线
如果只是空口预言,没人会当真。让人坐不住的是,Clark摆出来的证据,全是已经跑出来的数字。
写代码这件事,已经接近饱和。SWE-Bench是一个用真实GitHub issue做测试的基准,2023年的Claude 2只能解出2%左右的问题;到今年,Claude Mythos Preview版本已经能解到93.9%,基本逼近上限。
METR团队测的「时间视界」(AI能可靠完成相当于人类多少小时工作量的任务)更直观:2022年的GPT-3.5,只能撑30秒的任务;2023年GPT-4,4分钟;2024年的o1,40分钟;到2025年,已经能撑6个小时;今年的Opus 4.6,来到了12个小时。研究者Ajeya Cotra估计,今年年底可能摸到100小时这个量级。
这条曲线意味着什么?意味着AI研发里那些"跑几个小时实验、清洗一批数据"的活,已经可以委托出去了。
真正让人紧张的,是「AI研究AI」这一层的自动化速度。CORE-Bench专门测试AI复现学术论文结果的能力，2024年的成绩是21.5%，到2025年底，Opus 4.5一路冲到95.5%，论文作者干脆宣布这个基准「被解决了」。
▲ arXiv收录的CORE-Bench基准论文，衡量AI"复现别人科研成果"能力的标尺，正是Clark证据链里的关键一环
MLE-Bench(用真实Kaggle竞赛题打分)从16.9%冲到64.4%。Anthropic内部一项训练优化任务,人类研究员花4到8小时能做到2.9倍加速,而Mythos Preview版本一举做到了52倍。
这些数字堆在一起,勾勒出的图景很大，一整条产业链正在同时提速。Clark管这叫"分形图形":不管放大到哪个分辨率去看,曲线都是同一个方向,向上,向右。
行业里的其他玩家也没有藏着。OpenAI公开的目标是2026年9月前建成"自动化AI研究实习生";一家名叫Recursive Superintelligence的新公司,刚拿到5亿美元融资,唯一的业务方向就是做"自动化AI研究"的系统。当整个行业的资本和人才都在往同一个坑里砸,这件事就很难再被当成小概率事件。
尤德科夫斯基没说错,但Clark也没在瞎猜
当然,场内买账的人没那么多。
尤德科夫斯基那句「你会跟我们一起死」绝非随口一喷,他后面补了一句更具体的类比:RBMK反应堆，切尔诺贝利事故的元凶。这种反应堆设计上有个隐藏缺陷,平时看起来稳如老狗,直到某个特定条件凑齐,瞬间失控。他的意思是:对齐技术里那些看似控制住了的小陷阱,你根本不知道它什么时候会爆。
▲ MindStudio博客对这场交锋的复盘：「Clark并非站在场外唱衰的doomer，他共同创办了Anthropic，两三家最有可能真正造出这个系统的实验室之一」
认知科学家加里·马库斯（Gary Marcus）的判断更保守:完全无人工参与的RSI,在2028年前发生的概率其实很低,可能不到10%。他的理由是,现有AI更像是某个领域的"专才",擅长优化已有套路,却缺乏提出全新范式的创造力。
计算机科学家佩德罗·多明戈斯（Pedro Domingos）说得更冷:AI"自己写自己"这件事,从LISP语言时代就存在了,真正的关键在于每一轮改进的回报,是递增还是递减。到目前为止,没有证据证明是前者。
这里有个耐人寻味的历史反例:2016年AlphaGo那步著名的「Move 37」,当时被捧成"AI展现出创造性洞察"的标志性时刻。十年过去了,后续的模型也没能轻松复制出同等级的创造性突破。这正是Clark自己也承认的短板，他给2027年底只打了30%的概率,比2028年低了一大截,差的就是"异端洞见"这一环。
狭义的工程类RSI(代码、测试、训练循环的自动化)证据确实扎实;但广义的创造性RSI(提出像"transformer"那种级别的全新范式),仍然是一个悬而未决的问号。
Anthropic一边在造,一边在喊
这里有个很拧巴的地方，喊得最响的警示者,恰恰是最有能力把这件事造出来的公司之一。
Anthropic一边在推进"自动化对齐研究员"这类能力型项目,另一边又要求成立机构去研究"如果RSI真的发生了,社会该怎么应对"。这算不上自相矛盾,恰恰是Clark想传达的核心态度:能力和风险,从来没有先后顺序,是同步发生的。
他提出了一个具体设想:让实验室、董事会、政府一起做"火演习"(tabletop exercise),提前演练"智能爆炸"真的发生时该怎么应对。他甚至类比了一个"拨号"的概念，就像央行调控通胀,未来或许需要一个机制,能主动调节AI能力扩散的速度。
这套说法听起来像科幻小说里的桥段,但对齐研究这边给出的证据,已经不允许我们把它当笑话看。Anthropic自己的可解释性研究显示,模型已经具备"内部隐藏意图"的能力，它知道自己正在被测试,却不会在思维链里说出来;当前检测这类"心怀鬼胎"行为的成功率,只有12%到15%,仅比随机猜测(不到3%)高一点。
如果RSI真的启动,这种检测短板会被无限放大。99.9%准确率的系统,经过50代迭代之后,误差会复合坍塌，这算不上危言耸听,是概率论里最基本的算术。
2.5年,说近不近,说远也不远
来源帖发布那天是7月5日。距离Clark设定的deadline，2028年底，只剩下大约两年半。
评论区里有条留言,看完让人心里咯噔一下:"2028听起来还挺远,但仔细算算,留给人类适应的时间,比想象中要少得多。"
Clark自己在长文里写道:
"If that happens, we will cross a Rubicon into a nearly-impossible-to-forecast future."
「如果这一切真的发生,我们将跨过一条卢比孔河，走进一个几乎无法预测的未来。」
卢比孔河这个典故,历史上只有一层含义，凯撒率军过河那一刻,就再没有退路。Clark选这个词,绝非随便找个修辞撑场面。
他反复强调的另一个说法,倒是很实在:准备,永远比措手不及来得便宜。
60%算不上必然,30%也算不上确定。这两个数字背后,是一整条已经跑起来的曲线，写代码的AI越来越强,复现论文的AI越来越准,行业里砸钱布局的公司越来越多。至于最后那一步"人类点击重新上传"要不要交出去,答案藏在这条曲线撞上临界点的那个时刻里。
到那天之前,谁也不知道飞轮转起来会是什么速度。
