年度最危險論文發了！英偉達打破20年封印，讓AI親手造出更狠的「考官」淘汰自己論文。無休止的自我進化一旦開啟，2028年ASI降臨真不是玩笑。
Anthropic徹底「RSI上頭」了論文！
聯合創始人Jack Clark丟擲驚人預測，到2028年底，一個高度自主進化的AI就會誕生論文。
這個機率論文，是60%！
在人們還在為「2028 RSI能否實現」爭論不休時，劍橋大學、英偉達等機構聯手，丟出了一篇重磅論文——
「紅皇后哥德爾機器」（Red Queen Gödel Machine）
它的運作論文，宛如一場殘酷的AI生存遊戲：
AI自己編寫新的學習演算法，並將其投入沙盒進行試煉論文。失敗的直接抹殺，成功的保留下來。
接著，倖存者們開啟下一輪的自我進化與繁衍論文。
論文地址論文：
但真正令人毛骨悚然的，是AI隨後展現出的「頓悟」：它意識到，想要不斷變強，就必須面對更加苛刻的試煉論文。
於是，AI開始主動「進化」自己的考官論文。
它親手打造出更嚴苛的裁判，來評判自己寫出的更高階的程式碼論文。
這套機制，將AI死死鎖定在一個無休止的、瘋狂自我迭代的RSI裡論文。
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看完這37頁論文論文，許多人倒吸一口涼氣，「這絕對是年度最危險的AI論文」！
2028年RSI自進化把預言寫成程式碼
2003年，德國科學家Jürgen Schmidhuber曾構想過一種機器， 名為「哥德爾機」（Gödel Machine）論文。
它的設定堪稱完美：一臺能證明自己的改進有益、然後改寫自身程式碼的機器論文。
一旦造出來，它就能不斷自我升級，越變越強，沒有上限論文。
不過論文，「哥德爾機」有一個致命的「門檻」——
在執行任何一行自我修改的程式碼前，它必須先從數學上嚴格證明：這次改動一定是有益的論文。
但在現實中，這幾乎是個不可能完成的任務，所需的算力堪稱「黑洞」論文。
於是，在之後整整20年裡，哥德爾機只能躺在論文裡，當一個理論上的天花板，一個誰都夠不著的思想實驗論文。
近兩年，學界繞開了證明這道坎論文。
達爾文哥德爾機（DGM） 、赫胥黎哥德爾機（HGM）乾脆拋棄數學證明論文，改用進化——
讓AI「繁殖」出大量帶突變的程式碼變體，扔進沙盒裡跑分，失敗的淘汰，成功的保留，倖存者繼續繁衍論文。
AI跨越了最後一步，開始字面意義上「進化」自己論文。
但這些方法都還有一個共同的盲點——它們的考官是死的論文。
不管AI怎麼進化，給它打分的那個評判標準、那個benchmark、那個驗證器，始終被釘死在迴圈之外，一動不動論文。
這恰恰違背了進化最核心的一條規律論文：
物種從不是在一個靜止的環境裡最佳化自己，而是和不斷變化的環境一起改變論文。
紅皇后哥德爾機（RQGM），要破的就是這道盲點論文。
「紅皇后」真正殺招論文：讓AI造出考官
「紅皇后」這個名字論文，來自生物學家Van Valen 1973年提出的「紅皇后假說」——
你必須拼命奔跑，才能停在原地，因為你的對手也在進化論文。
RQGM乾的事，正是把這句話寫成了演算法：讓考官（評估器）和選手（任務智慧體）一起進化論文。
這是整篇論文，最讓人頭皮發麻的地方論文。
這套精巧的機制叫「受控效用進化」（controlled utility evolution）論文：
整個搜尋被切成一個個epoch論文；
在每個epoch內論文，評估器（考官）是凍結的，給所有考生打分，保證訊號穩定；
只有在epoch的邊界論文，才允許換考官，且新考官必須在一份留出的「基準真相」錨點資料上，統計意義上打贏老考官，才能上位；
一旦換人，系統立刻執行「選擇性擦除」：只丟掉那些由被換掉的考官打過的分，其餘證據全部保留論文。
換句話說，它既要狂奔進化，又要每一步都站得住腳論文。
真的奏效了論文，AI自己改程式碼
光說機制太抽象，不如直接看戰績論文。
第一戰，寫程式碼（Polyglot）論文。
RQGM給寫程式碼的Agent配了一個"程式碼評審員"當陪練論文。
結果，在留出測試集上，透過率從此前SOTA的69.9%提到了71.7%論文。
更狠的是，它達到這個成績，比對手少燒了1.35到1.72倍的token論文。因為那個評審員只需要查一次，比反覆多輪跑測試便宜太多了。
第二戰，寫論文論文。
這是個沒有標準答案的領域，論文好不好，沒法機器自動判分論文。
RQGM讓寫手和它的評審一起進化，結果論文在一個固定評審小組裡的接收率，從前SOTA的21.8%，直接飆到40.5%論文。
第三戰，奧賽級數學證明論文。
它進化出的「評分官」（grader）論文，比靜態基線更準、搜尋成本還低了3倍；
進化出的「證明選手」，拿到了最高的平均分論文。
但全篇最封神的一筆，是它把AI的一個老毛病給治好了論文。LLM當裁判，有個出了名的毛病：偏愛AI生成的內容。
論文裡那個最強的基線審稿人，接受AI寫的論文的機率，是接受人類論文的最高1.91倍論文。
RQGM怎麼治？它在epoch邊界上，把固定評審之前放過的AI論文撈出來，組成一個「對抗樣本池」，然後專門獎勵那些能把這些AI論文揪出來打回去的新評審論文。
進化幾輪之後，最終的評審對AI和人類一視同仁，還保住了80%的真值準確率論文。
當AI學會評判自己
就在同一個夏天，Anthropic聯創Jack Clark押下重注：60%的機率，2028年底前，AI將能親手締造出更強大的自己論文。
曾將「哥德爾機」死死困住20年的那道高牆，名為「證明」論文。
而「紅皇后機」將其喚醒，只用了最殘酷的一招：無休止的繁衍、淘汰、再繁衍論文。
當一個AI開始親自為自己設計最嚴苛的考官，在瘋狂的遞迴中將自己逼向極限，我們所面對的，將是一個開始自行定義「何為智慧」的全新物種論文。
當那一天到來，ASI絕不會敲門預告論文。
它只會默默造出那個唯一有資格評判它的裁判，然後，從容地走入考場論文。
預言只負責指明終點，程式碼才負責抵達論文。
而現在，這段令人窒息的距離，正被 AI 自己，以幾何級數縮短論文。
參考資料論文：
文章來源：新智元論文。
