❯ Jack Clark 把完整递归自我改进的预测提前至 2027 年，依据转向研究判断力

提前的是个人判断Anthropic 联合创始人 Jack Clark 在 10 月 12 日的 Import AI 中写道，他现在认为完整递归自我改进更可能在 2027 年成为可能，此前倾向于 2028 年。所谓递归自我改进，是 AI 改进研发过程并帮助产生更强系统，再由更强系统继续改进的循环；这是一项预测，并非已实现的能力公告。

从写程序到设计实验Clark 引用 P-Zero Research 的 TasteVal，关注模型能否设计实验和解释结果。该测试包含八项 AI 研发任务，并用 24 名专家构成人类基线。研究方报告，Opus 5.5 在其计算效率指标上超过基线；它衡量的是给定问题下的实验能力，不等于自主选择最重要研究方向。

有限测试不能代替全流程研究团队明确，任务较易验证，人类基线也未覆盖顶尖研究者，可能高估进展速度。对实验室而言，这组结果提示需要把研究型 Agent 纳入评估，但还要检验它是否能持续提出有价值的问题、复现实验并把成果带进真实训练流程。

▮ SIGNALAI 研发自动化的判断重点正从能否写代码转向能否做出好实验，基准进步与完整自我改进仍是不同层次的证据。