Jack Clark 預測,到 2028 年底出現「無人參與 AI 研發」嘅機會超過 60%,即 AI 系統強到有可能自主造出自己嘅繼任者;但呢個係概率判斷,唔係已經發生嘅事實 [7]。 最大風險係遞迴自我改進:一旦 AI 可以改進「製造 AI」呢個流程,能力提升速度可能快過人類安全測試、監管同治理可以追上 [4][10]。

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Jack Clark’s 2028 AI Warning: The Risk of AI Building Its Own Successor. Article summary: Anthropic co founder Jack Clark says there is a 60%+ chance that by the end of 2028, AI systems could conduct no human involved AI R&D — plausibly building successor models without humans.. Topic tags: ai, ai safety, anthropic, recursive self improvement, artificial general intelligence. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "Anthropic co-founder Jack Clark predicts that AI R&D could be fully automated by 2028, with a 60%+ chance of no human involvement. AI is already handling code writing, model traini" source context "Anthropic co-founder predicts AI R&D will become fully automated by 2028. | KuCoin" Reference image 2: visual subject "A screenshot of Jack Clark's Twitter posts discus
Anthropic 共同創辦人 Jack Clark 最近將 AI 討論推到一個更尖銳嘅問題:唔係 AI 會唔會幫人寫多啲程式,而係 AI 會唔會開始接手「造更強 AI」呢個研發流程。佢喺 Import AI 寫道,按佢睇到嘅公開資料,到 2028 年底出現「no-human-involved AI R&D」——即一個強到有可能自主造出自己繼任者嘅 AI 系統——有「likely chance (60%+)」。
講白啲,Clark 擔心嘅唔係普通自動化工具升級,而係前沿 AI 模型(frontier models,即目前最先進、能力最強嗰批模型)背後嘅研究循環本身被自動化;人類研究員喺創造下一代模型入面,可能由主導者變成旁觀者 。
Clark 嘅預測有兩個重點。
第一,佢估計到 2028 年底,AI 研發變成「無人參與」嘅機會超過 60% 。第二,佢講嘅門檻唔係「AI 可以幫手寫 code」咁簡單,而係一個 AI 系統足夠強,可以「合理地、近乎自主咁造出自己嘅繼任者」
。
相關報道將呢個警號形容為前沿模型研發走向端到端自動化,即由設計、訓練、測試到改良,愈來愈多關鍵步驟都可能由 AI 完成 。亦有報道將 Clark 嘅說法概括為:到 2028 年底,有超過 60% 機會出現一個 AI 模型可以完整訓練自己嘅下一代
。
重點係:Clark 唔係話呢件事已經發生,而係作出一個有時間表嘅概率預測——佢認為呢個門檻有可能喺 2028 年底前被跨過 。
呢度講嘅「繼任者」,唔係一部機械人喺工廠砌另一部機械人,而係模型發展序列入面下一個、更有能力嘅 AI 系統。Clark 關注嘅係:一個足夠強嘅 AI,可能參與甚至自動化創造下一代模型所需嘅核心工作 。
呢件事同今日大家熟悉嘅「AI coding assistant」有距離。寫程式只係 AI 研發流程入面其中一環;Clark 講嘅係整條研發管線——模型點設計、點訓練、點評估、點修正同點再提升——都可能被大幅自動化 。
所以,問題唔係「AI 寫 code 寫得更快」;問題係「造 AI 嘅方法」本身會唔會由 AI 接手。
呢種情境通常叫 recursive self-improvement,中文可理解為「遞迴自我改進」:一個 AI 系統幫手造出更強嘅 AI;更強嘅 AI 又再幫手造出再強一代 。
最令人擔心嘅版本,唔係普通軟件迭代,而係能力增長可能一代疊一代加速。討論 Clark 預警嘅報道,亦將呢種可能性連到「intelligence explosion」(智能爆炸)風險:當 AI 可以改進後來嘅 AI,整體能力提升速度可能突然加快 。
呢個就係點解 Clark 嘅說法唔只係一個技術里程碑。如果 AI 發展嘅樽頸由人類研究員,轉去 AI 系統自己改進 AI 系統,人類要監察、理解同治理呢個過程就會困難得多 。
Clark 眼中最大嘅風險,是人類對 AI 研發管線嘅監督能力被削弱。若果研發流程變成端到端自動化,人類可能未有足夠時間做安全評估,下一個更強系統已經被造出嚟 。
可以拆成三個問題:
換句話講,真正風險唔係科幻式嘅「AI 叛變」畫面,而係一條更快、更自動化嘅前沿 AI 生產線,可能跑快過安全測試、監管制度同公眾理解可以追上嘅速度 。
Clark 嘅 60%+ 係概率判斷,唔係既定事實 。而且,時間表本身有爭議。
有評論就認為,到 2028 年出現完全無人、端到端嘅遞迴自我改進並不大可能,機率應低於 10%;不過,該評論同時承認,類似情況有可能喺更長時間內、例如去到 2036 年前後逐步變得可行 。
技術上亦有人質疑,遞迴自我改進是否一定帶來加速回報。有報道引述電腦科學家 Pedro Domingos 指出,關鍵唔只係 AI 能否生成或修改軟件,而係呢件事會否帶來可靠嘅遞增回報;佢認為目前未有清楚證據證明呢點 。
呢啲分歧好重要,因為「AI 幫手做 AI 研究」、「AI 自動化大部分 AI 研發」同「AI 快速自我改進到觸發智能爆炸」,係相關但唔完全相同嘅三個講法 。Clark 警告嘅,是當中最有後果、亦最需要預先準備嗰個版本
。
Clark 預測,到 2028 年底,出現可以進行「無人參與 AI 研發」、甚至合理地自主造出自己下一代嘅 AI 系統,可能性高過一半 。
如果佢估中,最大問題唔只係創新更快,而係更強 AI 嘅誕生速度,可能快過人類監督、安全測試同治理制度可以適應 。但最重要嘅保留係:呢仍然係一個有爭議嘅預測,亦有批評者認為 2028 呢個時間表太進取
。
Studio Global AI
Use this topic as a starting point for a fresh source-backed answer, then compare citations before you share it.
Jack Clark 預測,到 2028 年底出現「無人參與 AI 研發」嘅機會超過 60%,即 AI 系統強到有可能自主造出自己嘅繼任者;但呢個係概率判斷,唔係已經發生嘅事實 [7]。
Jack Clark 預測,到 2028 年底出現「無人參與 AI 研發」嘅機會超過 60%,即 AI 系統強到有可能自主造出自己嘅繼任者;但呢個係概率判斷,唔係已經發生嘅事實 [7]。 最大風險係遞迴自我改進:一旦 AI 可以改進「製造 AI」呢個流程,能力提升速度可能快過人類安全測試、監管同治理可以追上 [4][10]。