Hinton 等 22 位學者發表 RSI 論文：若 AI 研發全面自動化，一年技術進步恐縮短至 5 週

據報導，Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio 與 OpenAI 首席科學家 Jakub Pachocki 等 22 位學者共同發表名為《What if automating AI R&D triggers an intelligence explosion?》的論文，探討 AI 遞迴自我改進（RSI）引發由軟體驅動的智能爆炸可能性。 論文引述 Anthropic 內部數據指出，AI 生成的獲批程式碼比例從 2025 年 1 月的低個位數，至 2026 年 5 月已超過 80%；在高階人類監督下，Claude 自主完成研發工作的比例，從 2026 年 3 月的約 1% 提升至同年 8 月的 26%。OpenAI 內部數據則顯示，截至 2026 年 9 月，AI 系統已能經常完成過去需人類員工數天才能完成的研發任務。 作者群引入「有效研發勞動力（effective R&D workforce）」概念，估算若 AI 達到頂級研究員水準，現有算力理論上可支撐數百萬名 AI 研究員。根據對 AI 研究子領域歷史數據的分析，研究投入回報率（r）估計落在 1.2 至 1.9 之間。模型推演顯示，若 AI 研發實現全面自動化，AI 技術進步速度可能在 1.5 年內提高 10 倍，將目前一年的進步縮短至約 5 週，自動化研發勞動力亦可能在數月至數年內擴大 100 倍。 論文強調，目前尚無足夠證據顯示智能爆炸已發生，且該進程仍面臨 GPU 算力無法憑空複製、高品質自然資料枯竭、物理實驗與建設時間，以及科研難度遞減收益（diminishing returns）等現實限制。