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人工智能（AI）能否自我完善并引发“快速起飞”？

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进一步信息揣测

• AI自我改进的初期效率可能远低于人类：即使AI具备训练下一代模型的能力，初期尝试会因缺乏经验而效率低下，需经历漫长试错过程，这与外界想象的“瞬间突破”截然不同。
• 领域突破存在隐形优先级：AI自我完善会按难度梯度推进，从已有成熟方案的领域（如语言风格调整）到高难度领域（如稀缺数据的语言学习），而非全面同步突破，这意味着资源分配需有策略性倾斜。
• 数据稀缺领域的硬性限制：如特林吉特语这类极少数人使用的语言，AI无法绕过数据收集的物理瓶颈，暗示某些领域的进展直接受限于现实世界的数据获取成本和时间。
• 科学进步依赖实验而非纯智力：超级智能设计实验方案的能力可能远超人类，但仍需等待真实实验的反馈周期，揭示了AI在生物、材料等实证科学中的加速存在天花板。
• 行业内部对“快速起飞”的审慎态度：OpenAI研究员公开反驳“爆炸式增长”论调，反映顶尖机构更倾向于渐进式发展预期，可能影响投资方向和政策制定优先级。
• 未被公开的试错成本：AI训练AI的过程中，计算资源浪费和无效迭代的隐性成本极高，但这类细节通常不会在公开报告中披露，导致外界低估研发的实际投入。
• 实证研究者的隐性价值：行业内部可能更看重能设计高效实验的“务实型”人才，而非理论专家，这一偏好对职业发展和团队构建有重要指导意义。