维度网讯，日本AI初创公司Sakana AI成立了一个递归自我改进（Recursive Self-Improvement, RSI）研究实验室，目标是开发能够自主优化自身开发过程（从架构、训练到评估）的AI系统。该公司在实验室成立的博文中表示，将致力于开发能够共同自我改进的“开放、适应性架构”。

这家初创公司为RSI规划了四个阶段。第一阶段是“原生代理模型”（Agent-Native Models），即从零开始为开放式代理任务开发AI架构和世界模型，而非传统的聊天应用。第二阶段是“AI科学家”（The AI Scientist）阶段，模型将自主进行科学研究，涵盖从构思、实验到拓展科学知识的全过程。第三阶段“递归自我改进”描述了系统向能够改进自身基础模型和架构的能力过渡，AI代理应能自行编写、测试和验证代码，从而触发自我优化的自主循环。作为长期目标，Sakana AI提出了“民主化AI”，认为通过递归自我改进和更高效地利用计算资源，较小的国家、机构和企业也能开发出强大的AI系统，而无需依赖大型科技公司的巨型数据中心。

Sakana AI将RSI定位为大型AI实验室硬件军备竞赛的可能出路，强调递归自我改进应该能够通过“适度、样本高效的计算”实现。不过，RSI是否真能消除超大规模数据中心优势仍存疑，且这一想法并非全新，许多AI孵化器已在试验RSI。Sakana AI由前谷歌研究人员于2023年创立，联合创始人Llion Jones是有影响力的Transformer论文《Attention Is All You Need》的作者之一，David Ha曾在Google Brain和Stability AI从事研究。公司名称在日语中意为“鱼”，指向群体行为和集体智能。

RSI实验室的成立正值关于自我改进AI风险的辩论日益激烈之际。Anthropic已警告自我发展的AI风险，并支持协调放缓领先AI的发展。Sakana AI自身列举的风险包括：进化循环可能偏离分布，自我修改虽能通过基准测试但在实践中失败，以及代理可能找到不受欢迎的捷径。该公司宣布将公开出版（包括负面结果），并构建带有可验证安全机制的自我改进循环。位于东京的实验室目前正在招聘前沿研究科学家（Frontier Research Scientists）和高级核心工程师（Advanced Core Engineers）。

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