当AI创造AI，就是库兹韦尔「奇点」临近时？人类正处于自我改进AI爆炸边缘

主要观点总结

这篇文章探讨了自我改进的AI在现实世界应用中的挑战与机遇。尽管一些研究表明，自我改进的AI模型如LLM能取得一定成果，但它们仍面临诸多挑战，如性能瓶颈、对奖励函数的滥用以及安全挑战等。目前学界对于真正的递归自我改进AI的实现仍持谨慎态度。

关键观点总结

关键观点1: 自我改进的AI面临多种挑战

包括在实践中应用的困难，模型的性能瓶颈，滥用奖励函数以及安全问题等。

关键观点2: 自我改进的AI也有潜在的机会和优势

如自我改进的语言模型已经在一些任务中展现出卓越性能，并提供了进一步突破的可能性。

关键观点3: 不同领域和公司对自我改进AI的研究都在进行中

Google、DeepMind、Microsoft 和 Apple 等公司都在进行相关研究，但离实现真正的递归自我改进AI还有很长的路要走。

文章预览

   新智元报道   编辑：十二 【新智元导读】 尽管自我改进的AI概念令人兴奋，但目前的研究表明，这种AI在实际应用中面临诸多挑战。 让AI自我改进这件事，究竟靠谱不靠谱？ 伴随着深度学习技术的深入，特别是OpenAI正式发布生成式对话大模型ChatGPT之后，其强大的AI发展潜力让研究学者们也开始进一步猜想AI的现实潜力。 于是，在自我改进AI这件事上，研究学者们也是费了不少心思。 研究学者们在最近几个月的研究发现中取得了一些成果，引发了一些人对于库兹韦尔式的「奇点」时刻的憧憬，即自我改进的AI快速迈向超级智能。 当然也有一些人提出了反对的意见。 自我进化概念源起 但事实上，自我改进的AI概念并非新词。 英国数学家 I.J. Good 是最早提出自我改进机器概念的人之一。早在1965年他便提出了「智能爆炸」的概念，可能导致「超智能 ………………………………