AI 自我进化曙光初现：谷歌 DeepMind 研究员最新表示

游戏天地 2025年06月27日 22:15 1 admin

在科技飞速发展的当下，人工智能（AI）领域正经历着深刻变革。近期，谷歌 DeepMind 的研究科学家马特伊・巴洛格（Matej Balog）指出，我们已见证 AI 自我提升的初步迹象，这一发现为 AI 发展轨迹带来了全新视角，引发广泛关注。

巴洛格长期致力于运用 AI 探寻更高效算法，在 AI 自我进化研究领域经验颇丰。他表示：“我们或许正目睹 AI 自我提升的首个征兆，但必须明确目前所取得成果的本质。” 他以团队工作为例，“我们利用 AI 加速了下一代 Gemini 模型的训练进程，这是一项切实重大的成果 ——AI 助力提升了自身未来版本的效率。” 不过，巴洛格也坦言，当前这一反馈循环耗时较长，可能长达数月。尽管如此，他肯定地认为，此过程无疑可被视作一种自我完善形式，“这绝对能称为自我提升。”

AI 自我提升的未来走向充满未知，即便顶尖研究人员也在积极探索。巴洛格阐述道：“或许大家好奇的关键问题是，这一趋势未来将如何演变？AI 自我提升存在多种形式。” 他列举了几种可能情景：一种是仅能获得一次性收益，即模型仅自我改进一次便不再继续；另一种是模型持续自我改进，但其改进幅度逐渐缩小，最终趋向某个极限；最为引人关注且具变革性的情景是，改进效果不断累积、持续增强。“这是一个悬而未决的重大问题，目前我们尚无答案。” 巴洛格说。

事实上，真正的递归自我提升影响深远，而 AI 发展已现相关趋势。以巴洛格参与研发的谷歌 DeepMind 的 AlphaEvolve 为例，它能为基础计算任务发掘全新、更高效算法，从而推动 AI 研发进程。这一过程形成了积极反馈循环：性能更优的 AI 助力打造更强大工具，进而用于构建更强有力的 AI。例如，在矩阵乘法算法优化方面，AlphaEvolve 发现了全新算法，相比此前被认为该场景下最优的 Strassen 算法，实现了显著提升。在实际应用中，AlphaEvolve 通过将大规模矩阵乘法运算拆解为更易处理的子问题，使 Gemini 模型架构中的核心计算效率提升了 23%，整体训练时间缩短了 1%，大幅节省了成本。同时，它还能对 GPU 底层指令进行优化，在基于 Transformer 的人工智能模型中，实现了 FlashAttention 核心计算最高达 32.5% 的加速。

这一概念并非谷歌独有，整个行业都在积极利用 AI 实现 AI 开发各阶段的自动化与优化，从数据清理与增强，到模型架构搜索与超参数调整等。这些努力均朝着构建更自主、自我完善的 AI 系统迈进，尽管目前只是一小步，却意义非凡。

AI 自我提升能力的发展，对科技行业和社会的影响将是全方位的。在科技领域，它将加速 AI 技术迭代升级，推动新算法、新模型不断涌现，促使硬件性能持续提升以匹配 AI 发展需求，进而带动整个产业链创新发展。从社会层面来看，一方面，可能催生全新产业和就业机会，如专门负责 AI 系统维护、监控其自我提升过程的职业等；另一方面，也对劳动者技能提出新要求，人们需要具备理解、管理 AI 自我提升系统的能力，以适应未来工作场景。同时，随着 AI 自我提升能力增强，其自主性和决策能力提升，也引发了对数据隐私、算法偏见、技术失控等伦理与安全问题的担忧。

尽管巴洛格及其团队在评估中保持谨慎态度，但他们观察到的这些初步迹象，或许只是未来 AI 自我进化这座巍峨高山露出的一角。随着研究深入与技术发展，其攀登过程将对人类社会产生何种深远影响，值得持续关注与深入探讨。