Sergey Brin 談到 Gemini 時，透露了一個值得留意的變化：AI 模型正協助研究人員開發下一代模型。不過，這和 AI 自己訂立研究目標、打造後繼版本，再在沒有人類指示下不斷重複整個過程，並不是同一回事。現有證據較支持「人類與 AI 合作研發」這個早期階段，尚未證明已形成完全自主的遞迴式自我改進（RSI）循環。435

Brin 的說法，重點在「合作」

Brin 將 Google Flash 系列模型的開發，與研究人員和模型共同推進下一版本的做法連繫起來。他形容這個發展方向像是開始踏上「RSI 跑步機」。4《Business Insider》亦報道，Gemini 模型正協助開發自己的後繼版本。35

這的確代表 AI 在研發流程中扮演更重要角色，但「協助」不等於「自主」。模型可以參與研究和開發，卻未必能自行選擇要解決甚麼問題、掌控訓練流程，或判斷下一代模型何時準備好。Brin 的說法並未證明 Google 已把整個研發循環自動化。

較嚴格定義下的遞迴式自我改進，是 AI 系統能設計和開發自己的後繼版本，並由後繼系統延續這個過程。Anthropic 指出，將愈來愈多開發工作交由 AI 執行，可能朝這個方向發展；但該公司亦明確表示，現時尚未達到完全自主的自我改進。20

寫程式佔一環，不代表 AI 能獨立做研究

一份報道引述 Google 安全報告指，AI 代理程式負責編寫「大部分」程式碼。19這反映 AI 已在編程工作中佔有相當比重，但現有報道沒有交代所指程式碼的確切範圍、當中有多少是修正錯誤，也沒有說明人類如何審核相關工作。

即使 AI 寫了大量程式碼，也不足以單獨證明它能自主進行 AI 研究。編寫或協助編寫程式碼，只是模型研發中的一項工作；這並不能證明系統可以獨立規劃並完成打造後繼模型的整個流程。

至於有團隊以 Argon 使用配額取代晶片、或者 Google 內部模型已領先數個版本等說法，現有資料未能確認，不宜當作 RSI 已經出現的證據。

Carbon 的消息目前只屬有限線索

有二手報道指，Carbon 是 Google 內部測試的 Gemini 4 checkpoint（模型測試版本），並在公司的編程平台上使用。一名員工據報形容它在編程方面「感覺像 Opus 5.5」，但這只是個人評價，並非公開基準測試結果。報道亦指出，目前沒有公開基準數據或推出日期。6

因此，Carbon 最多只能讓外界略窺 Google 內部的模型測試，不能據此證明它能力更強或更自主。現有來源亦未交代它的架構、實測表現，或能否獨立進行 AI 研究。

Argon 的推出安排，未能說明研發為何加快

Google 於 9 月 30 日公布 Gemini 4 Argon，初期透過 Fairwind 計劃，向可信賴的網絡安全防禦人員開放。13到了 10 月 13 日，Google 宣布擴大供應，開發者和企業可透過其平台使用；符合資格的訂閱用戶亦可在 Gemini App 和 Google 搜尋的 AI 模式使用。141

這個次序顯示 Argon 先有限度推出，之後再擴大開放。但現有資料未證明 Fairwind 測試直接促成或推動了後續推出，也未能核實 Gemini 3.1 Pro 之後相隔約七個月才推出旗艦模型的說法，或確認延誤是否與編程能力有關。

另外，有報道指，Google 面對競爭壓力之際，Brin 曾敦促核心 AI 團隊集中火力發展 Gemini。18這顯示他希望公司優先推進 Gemini，但相關報道沒有說明是否因此訂立特定 RSI 預算、計算資源分配，或調動資源的計劃。

評估 RSI 預測，不能只看模型寫了多少程式碼

Anthropic 對 RSI 的公開說法相對審慎：把更多開發工作交予 AI，長遠可能令 AI 能自主開發後繼系統，但目前尚未走到那一步，而且 RSI 亦非必然會發生。20這個分別有助讀者衡量相關預測，避免把「AI 參與開發」直接等同「自主 RSI 已經到來」。

真正值得追問的，不只是模型能寫多少程式碼，而是它能獨立完成研發流程中的多少部分、由誰設定目標、成果如何驗證，以及人類能否介入。現有證據支持 AI 在模型開發中的角色正在增加，但未能證明人類已失去控制，也不足以判斷現有安全措施是否足以應付完全自主的研究循環。

目前最穩妥的結論，比「遞迴式自我改進」一詞帶出的想像更窄：Google 的模型正協助研究人員打造後繼版本，而 AI 編程工具看來亦已在開發流程中扮演重要角色。這些都是 AI 輔助研發的重要跡象，但單憑這些資料，仍不能證明 AI 已能獨立設計、打造並主導自己的後繼系統。

Sergey Brin 談到 Gemini 時，透露了一個值得留意的變化：AI 模型正協助研究人員開發下一代模型。不過，這和 AI 自己訂立研究目標、打造後繼版本，再在沒有人類指示下不斷重複整個過程，並不是同一回事。現有證據較支持「人類與 AI 合作研發」這個早期階段，尚未證明已形成完全自主的遞迴式自我改進（RSI）循環。435

Brin 的說法，重點在「合作」

Brin 將 Google Flash 系列模型的開發，與研究人員和模型共同推進下一版本的做法連繫起來。他形容這個發展方向像是開始踏上「RSI 跑步機」。4《Business Insider》亦報道，Gemini 模型正協助開發自己的後繼版本。35

這的確代表 AI 在研發流程中扮演更重要角色，但「協助」不等於「自主」。模型可以參與研究和開發，卻未必能自行選擇要解決甚麼問題、掌控訓練流程，或判斷下一代模型何時準備好。Brin 的說法並未證明 Google 已把整個研發循環自動化。

較嚴格定義下的遞迴式自我改進，是 AI 系統能設計和開發自己的後繼版本，並由後繼系統延續這個過程。Anthropic 指出，將愈來愈多開發工作交由 AI 執行，可能朝這個方向發展；但該公司亦明確表示，現時尚未達到完全自主的自我改進。20

寫程式佔一環，不代表 AI 能獨立做研究

一份報道引述 Google 安全報告指，AI 代理程式負責編寫「大部分」程式碼。19這反映 AI 已在編程工作中佔有相當比重，但現有報道沒有交代所指程式碼的確切範圍、當中有多少是修正錯誤，也沒有說明人類如何審核相關工作。

即使 AI 寫了大量程式碼，也不足以單獨證明它能自主進行 AI 研究。編寫或協助編寫程式碼，只是模型研發中的一項工作；這並不能證明系統可以獨立規劃並完成打造後繼模型的整個流程。

至於有團隊以 Argon 使用配額取代晶片、或者 Google 內部模型已領先數個版本等說法，現有資料未能確認，不宜當作 RSI 已經出現的證據。

Carbon 的消息目前只屬有限線索

有二手報道指，Carbon 是 Google 內部測試的 Gemini 4 checkpoint（模型測試版本），並在公司的編程平台上使用。一名員工據報形容它在編程方面「感覺像 Opus 5.5」，但這只是個人評價，並非公開基準測試結果。報道亦指出，目前沒有公開基準數據或推出日期。6

因此，Carbon 最多只能讓外界略窺 Google 內部的模型測試，不能據此證明它能力更強或更自主。現有來源亦未交代它的架構、實測表現，或能否獨立進行 AI 研究。

Argon 的推出安排，未能說明研發為何加快

Google 於 9 月 30 日公布 Gemini 4 Argon，初期透過 Fairwind 計劃，向可信賴的網絡安全防禦人員開放。13到了 10 月 13 日，Google 宣布擴大供應，開發者和企業可透過其平台使用；符合資格的訂閱用戶亦可在 Gemini App 和 Google 搜尋的 AI 模式使用。141

這個次序顯示 Argon 先有限度推出，之後再擴大開放。但現有資料未證明 Fairwind 測試直接促成或推動了後續推出，也未能核實 Gemini 3.1 Pro 之後相隔約七個月才推出旗艦模型的說法，或確認延誤是否與編程能力有關。

另外，有報道指，Google 面對競爭壓力之際，Brin 曾敦促核心 AI 團隊集中火力發展 Gemini。18這顯示他希望公司優先推進 Gemini，但相關報道沒有說明是否因此訂立特定 RSI 預算、計算資源分配，或調動資源的計劃。

評估 RSI 預測，不能只看模型寫了多少程式碼

Anthropic 對 RSI 的公開說法相對審慎：把更多開發工作交予 AI，長遠可能令 AI 能自主開發後繼系統，但目前尚未走到那一步，而且 RSI 亦非必然會發生。20這個分別有助讀者衡量相關預測，避免把「AI 參與開發」直接等同「自主 RSI 已經到來」。

真正值得追問的，不只是模型能寫多少程式碼，而是它能獨立完成研發流程中的多少部分、由誰設定目標、成果如何驗證，以及人類能否介入。現有證據支持 AI 在模型開發中的角色正在增加，但未能證明人類已失去控制，也不足以判斷現有安全措施是否足以應付完全自主的研究循環。

目前最穩妥的結論，比「遞迴式自我改進」一詞帶出的想像更窄：Google 的模型正協助研究人員打造後繼版本，而 AI 編程工具看來亦已在開發流程中扮演重要角色。這些都是 AI 輔助研發的重要跡象，但單憑這些資料，仍不能證明 AI 已能獨立設計、打造並主導自己的後繼系統。