AI开始自己造AI了？谷歌确认Gemini 4用上递归自我改进
每次看到 AI 又有什么新突破，我都会想一个问题：AI 进化的终点到底在哪？
这周谷歌 CEO 劈柴（Sundar Pichai）在一个访谈里亲口说了一件事：Gemini 4 Argon 的研发过程中，已经用上了 RSI——递归自我改进。
什么意思呢？就是 AI 已经开始参与"造下一个 AI"了。
先说清楚，RSI 不是天网
我知道一听到"AI自己改进自己"，很多人脑子里立刻弹出终结者画面。但劈柴自己也说了，现在离那个"完全自主失控"的终态还远得很。
用他的原话说：今天正确的描述方式是——你有一个 RSI 循环，同时有 AI 研究员在模型开发的各个环节共同参与。
翻译成人话就是：AI 不是在自己偷偷改自己，而是在帮人改 AI。 人还是那个拍板的，但 AI 已经从"被训练的工具"变成了"参与训练的同事"。
具体在干嘛？
根据36氪的报道，谷歌内部现在的状态是：
- 模型直接参与提出训练配方建议
- AI 自动评估下一个训练检查点好不好
- 劈柴自己每天用内部 Agent 汇总预训练、中训练、后训练的 24 小时进展
你看，这不是什么"AI 醒来了决定自己要变得更聪明"。这更像——一个特别能干的实习生，开始帮你改 PPT 了，而且改得比你还快。
布林更早说了这句话
其实谷歌联合创始人布林在更早的圆桌讨论里就提过：Flash 系列模型已经显示出这个趋势，公司正"开始踏上 RSI 的跑步机"。
"跑步机"这个词用得很妙。一旦你站上跑步机，就不能停下来——你不跑，后面的模型就追上来了。这就是为什么谷歌砍了 Gemini 3.5 Pro 直接冲刺 4.0，因为 RSI 一旦转起来，迭代速度只会越来越快。
跟普通人有什么关系？
说三件我觉得实际的：
第一，别慌，但要动起来。 RSI 意味着模型迭代会加速，你今天学的工具用法可能半年后就过时了。但反过来，工具变强也会让你的效率更高。关键是别停在原地。
第二，"会提问"比"会用工具"值钱。 当 AI 越来越强，能帮你做的事越来越多，真正稀缺的是你能不能说清楚自己要什么。这个我之前在提示词工程那篇文章里聊过，现在看来这个判断更对了。
第三，关注 AI Agent 这个方向。 劈柴说从明年开始，AI Agent 会深度融入模型研发全流程。这意味着"给 AI 一个目标，它自己拆步骤执行"这件事，会从 demo 变成日常。
最后
RSI 不是末日倒计时，但它确实是一个拐点——从"人教 AI"到"AI 帮人教 AI"的拐点。
我们这代人刚好站在这个拐点上。不用焦虑，但值得保持关注。毕竟，你不需要追上 AI 的速度，你只需要比昨天的自己多会用一点新工具。
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参考资料
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这篇写得很用心，能看出来花了不少功夫。