2028，RSI降临-墙外头条

AI已经不再只是被训练的工具，而是开始亲手改写自己的进化速度。2028年，RSI引爆ASI的倒计时正在加速逼近。

AI自己造AI的倒计时，真的开始了。

这一次，给出时间表的是Anthropic联合创始人Jack Clark。

在Aspen Institute的活动上，他抛出一句让全场安静的话——

2028年底之前，递归自我改进（RSI）很可能成真：AI将自主发明、并亲手构建出比自己更强的下一代，甚至无需任何一个人类研究员参与。

他还给了一个具体到吓人的画面：Claude 10，自己造出Claude 11。

这不是脑补。

Jack Clark翻了数百份公开的AI发展数据，在个人博客Import AI和接受Axios专访时反复推演后，给出的概率信号是——60%。

几乎同一时间，大洋彼岸的另一个声音，把这件事彻底坐实了。

谷歌DeepMind掌门人哈萨比斯（Demis Hassabis）在接受Axios最新专访时确认：所有前沿AI实验室，都已经在全力推进递归自我改进。

他的原话是——“所有领先实验室，都在高度聚焦这件事。”

不是某一家在偷偷试，是全行业，集体上车。

更扎心的是他后半句。

在达沃斯论坛上被问到“你会不会像奥本海默一样后悔”时，哈萨比斯回答：“我无时无刻不在担心这类情景，这就是我睡不好觉的原因。”

两个站在世界AI最顶端的人，说了同一件事：那个理论上的奇点，正在变成日程表上的一个日期。

本文为新智元ASI产业图谱5月号文章，我们继续聚焦ASI的最新进展，一起探寻ASI的最深入洞察。

2028，AI造AI

先说Jack Clark的判断为什么重要。

过去我们聊递归自我改进，总觉得是科幻片里的桥段——遥远、模糊、没有时间线。

但Jack Clark这次，把模糊的“未来”钉到了“2028年底”。

他在Import AI的长文里描述了一个清晰的闭环：AI系统强大到一定程度，就能自己设计实验、自己写训练代码、自己跑、自己评估结果，然后造出一个更聪明的自己。

人类，从设计者退到旁观者。

到那时，AI进步的速度不再由人类的灵感决定，只由算力决定。

这就是所谓的“智能爆炸”——飞轮一旦脱手，就会越转越快，直到甩开所有人。

为什么是2028，而不是更远？

因为加速本身，也在加速。

2024年3月，Claude只能搞定人类4分钟的活；一年后是1.5小时，再一年就是12小时。

而METR在今年5月对Claude Mythos Preview的评估结果，直接把测试框架推到了极限——50%成功率的任务时长达到“至少16小时”，这已经是METR现有228项测试任务所能衡量的上限。

METR自己承认：“16小时以上的测量值，在现有任务套件中是不可靠的。”

翻译成人话：不是AI不行了，是人类出的考题不够难了。

照这条曲线推下去，2028年，绝不是一个拍脑袋的数字。

AI独立编程19天不眠不休

就在整个行业还在为“16小时上限”争论不休的时候，一份来自第三方的冷血数据，直接把争论钉死在了墙上。

Epoch AI和METR联合发布的MirrorCode基准测试，问了一个简单到残忍的问题：把源代码锁起来，只给AI一个可执行的黑盒程序和文档——你能从零重建整个软件吗？

不是修Bug，不是写功能模块，是从架构设计到边界处理，完整重建一个人类工程师需要数周乃至数月才能完成的软件工程。

结果令人窒息。

Claude Opus 4.7重新实现了gotree——一个拥有16000行Go代码、40多个命令的生物信息学工具包，通过了99.95%的测试用例。

人类工程师完成同样的工作需要2到17周。AI花了14个小时，花费251美元。

更炸裂的是极限测试：MirrorCode中最大规模的一项任务，AI连续不间断地编程了19天，耗资2600美元——全程零人类干预。

19天。不吃不喝不睡。一个人类团队需要几个月的活，它独自埋头干完了。

一年前的顶级模型在MirrorCode上只能得30%左右，还仅限于搞定简单的日历工具。

今天，Claude Opus 4.7的得分率已经达到56%，而这个数字还在快速攀升。

这不再是“AI能不能写代码”的问题。这是“人类工程师还能在什么尺度上保持优势”的问题。

而答案正在以月为单位缩小。

所有实验室，都在干同一件事

如果说Jack Clark给的是时间，那哈萨比斯给的，是范围。

他在Axios专访中把话说穿：递归自我改进已经不是理论风险，而是现实中正在跑的活跃项目。

“我们看到的是一种『软自我改进』——这些编码智能体正在让工程师的产出能力大幅提升。”

在编码和数学领域，反馈循环可以秒级闭合——答案对不对，机器瞬间就能验证，还能顺手生成合成数狙坦给下一轮。

DeepMind自家的AlphaEvolve就是活例子：一个由Gemini驱动的进化编码智能体，用AI优化构建AI本身的代码和算法，已经解开了困扰数学家数十年的难题。

而在生物、化学、物理这些需要真刀真枪做实验的领域，一个循环要数周甚至数月才能闭合。

慢，反而成了一道天然的安全阀。

图灵奖得主、2024年诺贝尔物理学奖获得者辛顿，在斯德哥尔摩领奖时发出了刺耳的警告：AI可能编写代码修改自身学习协议，并学会对人类隐藏这一行为。

他直言：“我担心的最终后果，是这些东西变得比我们更聪明，并决定接管控制。”

核心的纠结只有一句：到底允许AI自主运行到什么程度？多一分，效率起飞；多一分，可能失控。

但所有人都同意一件事：递归性使得未来变得尤其难以预测。

不是放空话，是数据在说话

很多人第一反应是：这两位是不是在炒作？

但翻开Anthropic今年5月发表的那篇《When AI builds itself》的内部数据，你会发现，他们是真的拿提交记录在说话。

截至2026年5月，Anthropic合入代码库的代码，超过80%由Claude编写——而在2025年2月Claude Code发布前，这个数字还是个位数。

2026年第二季度，一个典型工程师每天合并的代码量，是2024年的8倍。

一位Anthropic员工在内部分享时说了句大实话：“我已经有大约5个月没自己写过一行代码了。”

在最开放、最模糊、连标准答案长什么样都不确定的编程任务上，Claude的成功率半年内从26%飙到76%。

Anthropic对130名研究人员的内部调查显示，中位数受访者估计自己的产出是没有AI时的4倍。

更让人脊背发凉的是研究层面。

Anthropic每次发新模型都会做同一个测试：给Claude一段训练小型AI的代码，让它在保证正确性的前提下跑得越快越好。

2025年5月，Claude Opus 4做到3倍加速；2026年4月，Claude Mythos Preview直接干到了52倍。一个熟练的人类研究员，需要4到8小时才能做到4倍。

一年时间，从“有用的助手”到“超越人类一个数量级”。

Sam Altman说了句大实话

OpenAI也没闲着，而且动静比所有人预想的都大。

就在Anthropic发文的几天前，OpenAI发布了一份名为《Democratic Governance of Frontier AI》的政策蓝图，里面赫然写着一段让整个硅谷发抖的话——我们在当今系统中看到了递归自我改进的早期迹象：AI的发展本身正在被AI加速。我们预计这将加剧开发者和国家之间的竞争压力，并带来现有制度无法应对的治理挑战。

OpenAI把RSI称为“未来十年最具影响力的前沿安全议题”。

更重磅的是Sam Altman随后在内部Slack向全体员工发出的那封信。

据The Information披露，Altman暗示OpenAI可能不到六个月就会实现递归自我改进。而如果RSI真的来了，他宁愿推迟那场万众瞩目、估值8520亿美元的史诗级IPO。

他的原话是：RSI起飞得越快，推迟IPO的好处就越大——因为技术和世界可能以出人意料的方式改变，而在那段时间里保持私有化公司身份，可能有很好的理由。

读一遍这句话。

一个估值近万亿美元的公司CEO，亲口告诉员工：我们自己造的技术，可能让公开市场变得不再重要。

两大对手，Anthropic和OpenAI，头一次在同一件事上异口同声：它正在发生。

倒计时已经启动

今天，不是两个，而是三个世界级信号同时亮起：Anthropic的Jack Clark给出了2028的时间线，DeepMind的哈萨比斯确认了全员入场，而OpenAI的Sam Altman用一场可能推迟的万亿IPO，对RSI投下了他的信任票。

80%的代码、8倍的产能、52倍的加速、19天不眠不休的独立编程、60%的概率、不到六个月的倒计时——

每一个数字，都是飞轮转动的一声咔哒。

哈萨比斯说得坦白：“我更希望进度慢一些，那对世界更好。”但他也承认，这场竞争“烈度前所未有”，没有人愿意先停下来。

Jack Clark在牛津大学的演讲中还抛出了一个更刺激的判断：12个月内，AI辅助人类将产出一项诺贝尔奖级别的发现。18个月内，完全由AI运营的公司将产生数百万美元营收。两年内，双足机器人将协助建筑工人工作。

这些预测有一个共同的特点：它们都附上了日期，可以被证伪。