Google DeepMind工程师称AI自我改进离现实仍远

Google DeepMind 工程师 Haydn Belfield 表示，能够自我加速的 AI 距离现实仍然很远，AI 驱动的研究尚未带来可测量的进展加速。Belfield 称，目前的自动化集中于定义明确的任务，尤其是编码：AI 现在写出超过 75% 的生产代码，但约 88% 的代码改动仍需人工监督或审核，每一项改动在提交前都由人工审查；完全交给 AI 的代码改动占比从 7.5% 上升到 11.9%。他所在团队目前将 AI 驱动研究自动化带来的风险评级为低，但正在搭建相应的测量基础设施，以便未来追踪加速迹象。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。