當 AI，開始設計 AI

這不是科幻片，而是 2026 年 2 月剛剛發生的現實。

作者｜樺林舞王

編輯｜靖宇

如果有人在 2020 年告訴你，「六年后，AI 會自己設計下一代 AI」，你大概會覺得這是天方夜譚。

但就在上周，OpenAI 的 GPT-5.3-Codex 和 Anthropic 的 Claude Opus 4.6 同日發布，兩家公司不約而同地宣布了一個令人震驚的消息：

這些 AI 模型，已經能夠有意義地參與改進自己。

這只是 2026 年初，中國農歷馬年春節之前的「AI 春運」大戰的開始，但很有可能多年后重新回頭看，這可能是一個 AI 進化史上的重要節點——人工智能，已經開始非常熟練地，設計和并建造下一代人工智能了。

更重要的是，這對使用者——人類——來說，到底意味著什么？作者 Matt Shumer 在文章中為大家拆解了，為什么現在，可能正是這樣一個節點時刻。

01

自我進化的「潘多拉魔盒」已開啟

OpenAI CEO Sam Altman 在 Twitter 上興奮地表示：「我喜歡用這個模型構建；感覺比基準測試所示的進展更大。能以 5.3-Codex 來開發 5.3-Codex 的速度，這是未來的一個信號。」

這句話背后的含義讓人細思極恐。

Anthropic CEO Dario Amodei 更是直接承認：「我們基本上已經讓 Claude 設計下一版本的 Claude 本身，不是完全地，也不是在所有方式上，但在很多方面，這個循環開始快速閉合。」

或許，我們正在見證 AI 發展史上最重要的一個拐點：從人類設計 AI，到 AI 協助設計 AI，再到 AI 主導設計 AI。這個過程比任何人預想的都要快。

但現實遠比宣傳復雜。Medium 分析師 Alex Carter 在 48 小時實測后潑了一盆冷水：Codex 5.3「感覺倉促。營銷承諾與現實不符。它聲稱『幫助自己建設』聽起來令人印象深刻，直到你意識到它無法可靠地構建登錄系統。」

這種巨大的期望差距恰恰暴露了當前 AI 自我改進的真實狀態：

概念已經突破，但實際能力仍在爬坡。

02

知識工作體系的重構

更值得關注的是這背后的連鎖反應。如果 AI 真的能自我迭代優化，那么依賴知識積累和經驗傳承的工作，將面臨根本性沖擊。

這不是簡單的「AI 取代人類」，而是整個知識工作體系的重構。

技術分析師 Sebastian Raschka 在《State of LLMs 2025》中指出，2026 年的進展「主要來自推理而非純粹的訓練方面」，進步出現在「架構調整、數據質量改進、推理訓練、推理擴展和工具調用」等多個維度。

這意味，AI 不再是單純的工具，而是開始具備「思考如何更好地思考」的元認知能力。

我們可以想象這樣的場景：一個法律 AI 不僅能處理案例，還能分析自己在處理過程中的不足，并設計改進方案；一個醫療診斷 AI 不僅能看病，還能反思自己的診斷邏輯，優化決策路徑。

當 AI 開始擁有自我反思和改進的能力，人類在知識工作中的獨特優勢——經驗積累、模式識別、創新思維——還能保持多久？

03

掌控權還在人類手中... 嗎？

但最讓人擔憂的不是就業問題，而是控制權問題。

AI 安全研究者 Jared Kaplan 一針見血地指出：「當 AI 開始獨立設計下一代 AI 時，它使用的優化路徑可能完全超出人類認知范圍...我們無法檢查是否有『特洛伊木馬』或錯位的目標函數隱藏其中。」

這就是 AI 自我改進的核心悖論：我們需要足夠智能的 AI 來解決復雜問題，但當 AI 智能到可以改進自己時，我們可能就失去了理解和控制它的能力。

HackerNews 和 Reddit 社區的討論也反映了這種擔憂。

用戶們質疑基準測試結果，認為 GPT-5.3 和 Claude Opus 4.6 的性能數據，可能存在「不同的基準測試或數據解釋」問題。

更重要的是，當 AI 能夠自我改進時，傳統的評估和監管體系都可能失效。

Interconnects AI 分析師 Nathan Lambert 的觀察很有啟發性：「我們正在走向一個 AI 世界，其中與模型發布相關的基準，不再對用戶傳達有意義的信號。」

換句話說，我們甚至可能無法準確衡量，這些自我改進的 AI 到底有多強。

Fello AI 的分析報告顯示，2024 年近 90% 的著名 AI 模型來自工業界，OpenAI不再主要與研究實驗室競爭，而是「與超大規模計算公司、芯片制造商和資金充足的 AI 優先公司競爭」。

在這場競賽中，自我改進能力已經成為必爭之地。

誰先實現真正的 AI 自我迭代，誰就能在未來五年的知識工作革命中占據主導地位。

就像 Matt Shumer 在文章開頭提到的 2020 年 2 月——如果你當時足夠敏銳，你會注意到「有幾個人在談論海外傳播的病毒（新冠）」。現在，我們也處在這樣一個歷史轉折點：

AI 自我改進的種子已經種下，接下來的五年，整個知識工作的生態都將被重新定義。

問題不再是「會不會發生」，而是「我們準備好了嗎」。

*頭圖來源：Unit.AI

本文為極客公園原創文章，轉載請聯系極客君微信 geekparkGO

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