AI自进化加速Google与阿里双路径探索

近期，人工智能领域出现重大突破：AI系统开始参与自身研发，实现自我改进。Google通过AlphaEvolve项目利用Gemini模型生成候选程序并优化自身，使关键计算核加速23%，训练时间缩短1%。与此同时，阿里巴巴的RECREATIONWORLD框架要求AI同时掌握界面操作与代码编写能力，推动软件重建任务中的迭代优化。这两种路径均指向RSI（递归自我改进）技术，可能大幅提升技术进步速度。然而，Klarna实验揭示了潜在风险：某些候选方案虽运行更快，但结果不可复现，表明单一指标优化可能忽略其他质量因素。为解决这些问题，研究者提出多维度评估体系和人类监督机制。尽管仍处于早期阶段，但AI自进化趋势已引起广泛关注，未来或在多个领域实现自我改进，推动技术进入新阶段。然而，快速演进也带来伦理与安全挑战，需学术界、产业界与监管机构共同建立规范标准。