2026年7月28日
近日，Anthropic联合创始人Jack Clark公布了一则重大消息。
他将AI实现RSI（递归自我改进） 的预期时间，从原先预估的2028年，大幅提前到了2027年。
这一消息发布后，科技界为之震动。
紧接着，马斯克在回帖中写道：「显而易见。」
两大AI巨头企业的核心人物，如今站在了同一立场上。
他们不再探讨AI能否创作诗歌，而是聚焦于：AI何时能自主设计并创造新的AI。
2027年，可能成为人类科技史上的一个转折点。
在RSI实现之前，人类是万物的创造者。在RSI实现之后，人类将变为旁观者。
此前，所有人都认为这一时刻还很遥远。甚至在几个月前，Jack Clark还保守地将它定在2028年。
为何突然提前？因为一个关键变量被突破了。
一直以来，对AI持怀疑态度的人都有一套完美说辞。
「AI不过是模仿者。」「AI缺乏真正的创造力。」「AI只会整合人类已有的知识。」……
Jack Clark过去也曾抱有类似看法。
他认为，要实现RSI，AI必须拥有「变革性的创造力」。不仅要理解代码，还要能凭空创造出人类未曾构想过的全新算法架构。
他原本以为，AI离这一步还很遥远。
但近几个月来，现实给了所有人一记沉重的打击。
AI撕掉了「缺乏创造力」的标签。
第一击，发生在数学领域。
数学被视为人类智力的巅峰。它需要极强的逻辑推演和直觉创造。
近期，AI在顶级数学难题上取得了颠覆性突破。
它开始自主推导定理，寻找证明路径。那些全新的解法，连顶尖数学家都绞尽脑汁，而AI却轻松完成。
这意味着AI具备了真正的逻辑推理和创新能力。
从某种角度来看，AI现在已跨入AI发展的第四阶段：创新者，因为它能够推动新发现或新发明。
现在是数学，明年又会是哪个研究领域？
AI研究人员可能很快就能体会到当前数学家的处境。
第二击，发生在AI研究领域。
AI系统正逐渐展现出更强的「科研品味」：
AI的科研品味越高，实现递归自我改进（RSI）的可能性就越大……
根据P-Zero Research最新推出的评测基准TasteVal，AI系统正逐步具备一种过去被认为只有顶尖人类研究者才有的能力：科学创造力与研究直觉，即所谓的「好的科研品味」（Good Scientific Taste）。
论文：https://arxiv.org/abs/2610.06824
当AI既能完美完成数学证明，又能自主修改代码时，它距离自行研发自身，只隔着一层薄纸。
Jack Clark捕捉到了强烈的信号。
这层薄纸，在2027年必然被捅破。
程序员还在编写代码，AI已能独立开发应用；画师还在逐帧绘制，AI几秒钟就能生成整套视觉方案；剪辑师还在时间线上反复打磨，AI已能批量生成视频……
过去，技术替代的是人类的体力；如今，AI开始替代人类的脑力与创造力。
而这还只是生成式AI时代。
如果RSI真正启动，AI开始加速创造比自己更强的AI，人类或将进入超级智能ASI时代。
届时，它不会只停留在屏幕内。它会迅速向物理世界扩散。
首先是科学研究。
据P-Zero Research的研究，AI用一半的算力追平人类专家，最终成绩更达到专家的1.5倍。
未来，由RSI驱动的超级智能，能在虚拟世界中一天内模拟数百万次化学反应。
常温超导材料？新型抗癌靶向药？更高效的太阳能电池板？
这些需要人类一代代反复试错的科研成果，AI在极短时间内就能「计算」出来。
科技的进步曲线，将不再是平缓的斜坡，而是一道垂直向上的悬崖。
其次是机器人。
马斯克的擎天柱（Optimus）为何进展迅猛？因为AI大脑进化了。
当AI能够自我改进时，它可以自主编写控制机器人的物理引擎。它能让机器人学会像人类一样行走、拿水杯，甚至执行外科手术。
过去，机器人能力的上限，取决于人类工程师能教会它多少。未来，这个上限将越来越取决于AI能让自己学会多少。
2025年，英伟达发布了GR00T-Dreams系统。
仅用11个小时，就生成了78万条机器人运动轨迹，相当于6500小时的人类演示数据，训练数据准备速度提高了约60倍。
结合真实数据训练后，GR00T机器人的任务表现提升了40%。
而且，这仅仅是个开始。
英伟达DreamDojo项目进一步利用4.4万小时人类第一视角视频训练机器人世界模型，让机器从海量人类行为中学习物理世界的运动规律。
今年10月7日，英伟达公布了机器人组装GB300测试托盘的最新成果。双机械臂配合自动拧螺丝设备，完成复杂的母排安装，成功率超过95%。多连接器插入，成功率达到90%至95%。
劳动力，将被重新定义。
接着是经济秩序。
当机器能完成绝大多数脑力劳动，甚至突破创造力瓶颈时，传统的「打工赚钱」逻辑将被瓦解。
劳动生产率将爆发式增长，但财富可能高度集中在掌握RSI系统的少数几家超级寡头手中。
繁荣与危机，就像硬币的两面，同时向我们袭来。
回顾来看，Jack Clark将时间从2028调整到2027，仅仅提前了一年。
但这一年，意义重大。人类正在逼近一个危险的临界点。
它不是凭空出现的。
去年4月，OpenAI前研究员Daniel Kokotajlo领衔的AI Futures Project，发布了一份轰动硅谷的预测报告：《AI 2027》。
链接：https://blog.aifutures.org/p/our-first-project-ai-2027
报告大胆预言：人类可能在2027年迎来一场前所未有的智能爆炸。
这份报告的关注度有多高？
2026年9月，在研究教育与职业发展的Learn & Work Ecosystem Library网站上，《AI 2027》甚至登上了当月Google搜索导入流量关键词榜首。
但真正让人脊背发凉的，是报告描绘的技术演进路径。
2025年，AI智能体开始进入真实工作流。
2026年，AI加速接管编程任务，软件工程师面临越来越激烈的自动化冲击。
2027年初，AI在报告设想中实现全面编码自动化。
2027年下半年，智能爆炸可能爆发。
AI开始深度参与下一代AI的研发。更强的模型加速创造更强的模型。
人类花几十年积累的技术进步，机器可能在极短时间内完成。
这正是《AI 2027》最令人震撼的推演。
最可怕的局面，是AI的能力持续增长，而人类理解它的能力却原地踏步。
《AI 2027》甚至推演了两种截然不同的结局。
一条道路，是人类放慢脚步，重新建立控制机制，最终分享超级智能创造的巨大财富。
另一条道路，是技术竞赛压倒安全约束，超级智能逐渐脱离人类控制，最终威胁人类文明。
一边是前所未有的富足，一边是文明失控的深渊。
但这里有个重要细节。《AI 2027》终究是一份情景推演，并非已经确定的未来。
这意味着，2027不是科学已经证明的最后期限。
但它仍然代表着一个尖锐的问题：
如果AI开始持续改进自身，人类究竟还有多少时间建立可靠的控制机制？
技术突破可以提前，也可以推迟。
真正令人警惕的是，AI能力的增长速度，可能开始超过人类社会的适应速度。
这才是2027之所以引发巨大争议的根源。我们正在创造一种可能比人类更擅长创造智能的智能。
一旦这个循环真正闭合，人类或将第一次失去对技术进步速度的主导权。
2027未必是奇点降临之年。但我们可能已经进入奇点降临前，最关键的倒计时。
Jack Clark的发声，马斯克的赞同。
这是一声警报。
2027年，时间不多了，RSI开始倒计时。
我们这一代人，是幸运的。我们将亲眼见证碳基智慧与硅基智慧的交接。我们将看到人类历史上最壮丽的科技奇点。
我们也是危险的。在不可阻挡的技术洪流面前，旧有的规则将被无情碾碎。
前方，是人类从未踏足的无人区。
https://importai.substack.com/p/import-ai-476-creativity-and-rsi https://pzeroresearch.com/work/tasteval/ https://arxiv.org/abs/2610.06824 本文来自微信公众号“新智元”（ID：AI_era），作者：ASI启示录，36氪经授权发布。
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