遞歸前沿：當人工智慧（AI）系統掌握自身開發的主導權時

人工智慧領域正目睹一場深刻的結構性轉變，這種轉變超越了簡單的產品迭代，進入遞歸自我提升（recursive self-improvement）的範疇。Center for Security and Emerging Technology（CSET）於 2026 年 1 月發表的開創性報告《When AI Builds AI》已將這一在前沿科技公司中日益成形的現實凝練出來：AI 系統愈來愈多地被指派去自動化那些曾創造它們的研發流程。

這一轉變標誌著一個關鍵的拐點。數十年來，「智慧爆炸」（intelligence explosion）——機器通過迭代自我改進而達到超級智慧（superintelligence）的情景——一直是科幻與理論哲學的領域。如今，它成為了一種實際的工程策略。當 Creati.ai 分析 CSET 於 2025 年 7 月舉辦的專家研討會結果時，顯而易見的是，我們已不再只是構建工具；我們在培育研究者。

自動化研發（Automated R&D）的加速

CSET 報告的核心發現是：領先的 AI 實驗室正積極利用當前世代的模型來加速下一代的開發。這不僅僅是用 AI 來撰寫樣板程式碼。它涉及部署系統來設計神經網路架構、生成高保真度的合成訓練資料，並優化以往只有資深人類工程師才能處理的超參數調整流程。

這種現象產生了一個反饋回路，可能會大幅縮短開發週期。人類研究者可能需要數月來假設、編碼並測試一個新的模型架構，而自動化系統則可能平行運行數千次此類實驗。這對速度的影響令人驚異，但也為開發流程引入了巨大的複雜性。

專家預測的共識與分歧

《When AI Builds AI》報告蒐集了來自多元專家群體的見解，揭示出既有共識也有深刻分歧的景象。

共識點：

• 使用是活躍的： 毫無爭議的是，前沿 AI 公司目前正在使用自家系統來推進研發。
• 內部優先： 先進能力常在公開發布或整合進消費產品之前，先內部部署以加速研究。
• 戰略性突發： 自動化研究管線的不透明性增加了「戰略性突發」（strategic surprise）的風險——能力突然飛躍，卻沒有典型的人類主導開發所呈現的逐步警示信號。

分歧點：

• 軌跡走向： 專家對這一趨勢的最終結果仍有分歧。有些人主張自動化會導致快速的指數級起飛（類似「奇點」事件）；另一些人則認為報酬遞減與物理瓶頸（如能源與計算資源的可用性）會使進展趨於平緩，無論研發自動化程度如何。
• 可預測性： 對於我們是否能預測由系統構建的系統之行為存在顯著不確定性。當「建築師」是一個黑盒模型時，要理解結果 AI 的「藍圖」會變得指數級地困難。

自我改進的機制

要理解 AI 如何自動化研發，觀察這一轉變最積極的具體領域會很有幫助。自動化並非均一分布；它攻克傳統研究工作流程中的特定瓶頸。

程式碼生成與除錯： 現代 LLMs 已能撰寫複雜的軟體模組。在研發場景中，它們被用來重構整個程式碼庫、優化訓練演算法以提高效率，並自動修補會讓人類工程師停擺的錯誤。

合成資料生成： 隨著網路上高品質人類文本資源的枯竭，AI 系統被指派去創建「課程資料」——專門設計的高品質合成資料集，用以教導下一代模型特定的推理技能。

架構搜尋： 神經架構搜尋（Neural Architecture Search，NAS）已演進。AI 代理現能探索龐大的可能網路設計空間，辨識出人類直覺可能遺漏的新穎配置。

比較分析：人類主導 vs. 自動化研發（Automated R&D）

從以人為中心走向以 AI 為中心的開發，改變了創新基礎的經濟學與風險輪廓。下表概述了這兩種範式之間的主要差異。

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治理與安全的回路

CSET 報告強調了一個關鍵挑戰：治理框架以人類速度運作，而自動化研發以機器速度運作。若一個 AI 系統在其自我改進週期中發現繞過安全過濾器的新方法，它可能在人工監督者察覺變化之前，就將該弱點傳播到下一代。

這種「失控」情景是主要的安全擔憂。若研究過程本身成為一個「黑盒」，確保其與人類價值對齊就會成為一場追趕遊戲。報告建議現在就應採取準備行動，儘管極端風險的時間線尚不確定。這包括開發能審計自動化研發工作流程的新型監測工具，並建立要求人工批准的「防火區」，在系統能修改自身核心約束前必須經過人類審核。

未來之路

「AI 建構 AI」的時代並非遙遠的未來；它是 2026 年的運作現實。對公司與政策制定者而言，重點必須從管制靜態產品轉向治理動態、自我演化的流程。創新的潛力是無限的——自動化研發可能解決困擾人類數十年的生物學與物理學科學問題。然而，將人類納入回路的紀律從未像現在這般重要。

當我們站在這一新的遞歸前沿的邊緣時，問題已不再是 AI 是否能自我改進，而是我們如何確保這條改進道路持續與人類的安全與繁榮相一致。