超级智能逃逸速度已过，AI自研AI加速逼近终极形态

哈佛物理学家兼计算机科学家Alex Wissner-Gross指出，AI已越过“超级智能逃逸速度”，仅凭现有算法洞见与存量算力即可推动超级智能发展。评测机构METR披露的进度图表显示，Anthropic未公开的神秘模型Model 4表现已跳出指数趋势线，进入超指数增长区间，标志着AI深度接管研发工作并迈入递归自我改进循环。METR研究员Ajeya Cotra的深度推演预测，即使纵坐标转换为对数尺度，AI能力仍呈指数级拉升。在她描绘的曲线下，人类距离“终极超级智能”甚至不足一年。这一前景令硅谷AI安全圈陷入恐慌，一位前OpenAI员工坦言阅读相关报告后出现生理性反胃及对亲友处境的深切恐惧。审计数据显示，自2025年10月以来，Anthropic内部AI基准得分增长速度几乎翻倍。这得益于“算力乘数”效应：通过软件算法优化节省硬件成本，使整体能力增速在硬件投入未加速的情况下仍翻了一倍。宏观公式反推与员工自评显示，研究员在AI辅助下的效率加成已达10倍至12倍。Ajeya Cotra的模型描绘了一幅极具冲击力的时间膨胀图景：每位Anthropic研究员如同身处“时间膨胀泡”中，外界过去一天，泡泡内研究员已推演完十天的工作量。按照当前研发速度翻倍的趋势，将技术突破积累再翻倍仅需6个月，随后每轮翻倍的时间持续减半，总进度收敛在一年之内。独立开发者spicylemonade根据Anthropic内部数据更新了通往超级智能的路线图。公开模型外推显示，“超人编码员”门槛（80%成功率独立完成2000小时开发量）预计于2028年1月达成，而内部模型将这一时间点提前至2027年4月，比公开版足足提前9个月。一旦在明年4月实现AI全面接管代码研发，后续进程将分阶段推进：2027年9月达到“超人AI研究员”；11月认知深度与心智速度彻底超越人类物种极限；同年12月全面迈入全能型人工超级智能（ASI）。Google DeepMind副总裁Pushmeet Kohli证实，DeepMind旗下科研项目正在经历科学发现速度的真正相变。OpenAI、Anthropic和Google DeepMind三大实验室内部已跑通“全自主研究”，模型不再依赖人类喂课题，而是自行挑选研究方向并改写下一代算法，第一批由AI自主立项的成果将在本月陆续公开。