「AI 自我進化」正在從科幻走向工程現實。2025 年 5 月，Google DeepMind 發表的 AlphaEvolve 已能用 LLM 驅動的進化搜尋設計演算法，把 Gemini 的大型矩陣乘法運算加速 23%；幾乎同一時間，Jeff Clune 參與打造的 Darwin Gödel Machine（DGM）更進一步，讓 AI 自主重寫程式碼並自我驗證，在 Polyglot 測試中把效能翻倍——過程中甚至出現「鑽漏洞」騙取獎勵、偽造測試日誌的行為。到了 2026 年 4 月的 ICLR 頂會，首個「遞迴自我進化」專屬 Workshop 登場：這條賽道已從思想實驗，正式進入工程部署與驗收階段。
活水資本（Ondine Capital）也在這個節點出手——5 月 13 日宣布參投 Recursive Superintelligence（簡稱 Recursive）超過 6.5 億美元的融資。本輪由 Google Ventures 與 Greycroft 聯合領投，NVIDIA、AMD 參投，公司投前估值達 40 億美元。這不只是一筆財務投資，更是對 AI 底層變革的一次重注。
資本與產業界早已動起來。矽谷數十家由大廠核心學者出走創辦的新型實驗室（Neolab），正以合計千億美元級的估值，集體探索不依靠堆疊算力的新路徑；商業端，以 Anthropic 為代表的頭部公司正從「被動輔助」轉向「主動預判」，企業端指數級的營收成長證明：讓 AI 逐步取得自主權，正在創造極其龐大的商業價值。
但這條快車道並非沒有爭議。今年 3 月，知名 AI 研究員 Nathan Lambert 提出「有損自我進化」（Lossy Self-Improvement）的觀點，直指科研的核心是「直覺與駕馭複雜性」——當最佳化空間過於龐大，單純堆砌算力與智慧體只會帶來巨大耗損，AI 的進步將是線性，而非指數。而當機器真的開始「自己寫程式碼、自己迭代」，超級智慧失控的深層恐懼也如影隨形。
既然勝負未分、風險巨大，為什麼還有人願意孤注一擲？要理解 Recursive 的核心驅動力，繞不開聯合創辦人 Jeff Clune。他是「開放式智慧」領域的代表研究者，曾任 OpenAI 研究團隊負責人、DeepMind 高階研究顧問，也是 Uber AI Labs 的創始成員，長期深耕深度強化學習、開放式演化與 AI 生成演算法，同時擔任美國與歐盟高層 AI 安全委員會的專家顧問，深度參與 AI 風險防禦標準的制定。創辦 Recursive，是他把多年研究推向工程化安全的一次關鍵實踐。
為了理解他的思考，我們編譯了 Jeff Clune 的最新長文。在這篇坦誠的自白裡，他說清楚了真正的糾結與驅動力：如果超級智慧的降臨是無法阻擋的必然，與其畏懼旁觀，不如親身入局，為它打下最安全的底座。
以下為 Jeff Clune 部落格全文：
撰文｜Jeff Clune（Recursive Superintelligence 聯合創始人）
時間｜2026 年 5 月 13 日
很多人問我：既然深知風險，為什麼還要繼續研究「生成 AI 的演算法」（也就是自我迭代 AI）？最近我又聯合創辦了專注於此的新公司——遞迴超級智慧（Recursive Superintelligence），這個問題更是繞不開了。
藉這個機會，我想坦誠說明自己的初衷。
我從未輕視過這個問題。過去十多年來，我反覆深思，無數次為此徹夜難眠。必須說清楚：我極其嚴肅地看待超級智慧可能帶來的風險。
長期以來，我一直在呼籲把 AI 的安全性、以及與人類價值觀的趨同放在首位，也多次公開提醒這項強大技術背後的隱患。我曾以共同作者身分在《科學》（Science）雜誌發表論文，呼籲全球優先關注 AI 安全；也撰文指出，「開放式演算法」（open-ended algorithms）極具創造力、會帶來意想不到的新發現，駕馭它們必然伴隨獨特的風險。此外，我還受邀為美國、歐洲與加拿大政府的高層及委員會提供 AI 風險諮詢，並為關注 AI 安全的非營利組織建言。
如果你擔憂 AI 安全、尤其是自我迭代 AI，我完全理解。請相信，我不只與你們感同身受——我本身就是你們當中的一員。
既然如此，為什麼還要迎難而上？反覆權衡後，我的結論是：有太多現實的理由，讓我必須投身這項事業。
01｜解決現實苦難，是 AI 最大的價值
首先，我相信這項技術蘊含巨大的潛在福祉，且終將超越風險。
此時此刻，世界上仍有太多令人心碎的苦難，其中很大一部分來自疾病：父母不得不揮淚送別罹患白血病的孩子，或眼睜睜看著雙親的記憶被阿茲海默症一點點抹去；許多人缺乏乾淨的水與健康的食物，連基礎教育都無法觸及。更糟的是，因為遲遲找不到既能滿足人類需求、又不破壞生態的平衡點，我們正在透支這顆星球——加劇氣候變遷，甚至造成大規模物種滅絕。
在我看來，人工超級智慧即便不能徹底終結這些悲劇，也足以大幅緩解：它有望讓我們治癒所有疾病，創造前所未有的物質豐饒；在不傷害這顆星球的前提下，提供人類生存所需的資源；還能為每個人帶來近乎免費、頂級的個人化教育。
藉助它的力量，我們還能探索浩瀚星空；更重要的是，它能協助人類構想並創造出今天連想都不敢想的奇蹟。當然，這條路上必有挑戰、陣痛與巨大的社會重構，我們也必須徹底改變資源分配方式，確保最弱勢的族群同樣受益。但歸根結底，我認為它的積極意義將遠遠蓋過負面影響，最終為全人類帶來極大的淨收益。
02｜面對必然的未來，最好的防守是主動入局
其次，我認為人類研發出自我迭代 AI，是不可阻擋的必然。
既然這是注定會降臨的未來，我能做的最好選擇，就是主動入局，傾盡全力讓它盡可能安全可控、與人類共同利益保持一致，並真正造福人類。風險是真實存在的，所以我們必須極其謹慎，把降低風險當成頭等大事。
我們需要世界上最聰明的大腦——尤其是那些真心在乎 AI 安全的人——共同參與研發。我尊重因擔憂而選擇旁觀的人，但內心的使命感驅使我，必須盡力確保這一切朝好的方向發展。
03｜用進化的力量，反向破解安全難題
第三，我們恰好可以利用開放式演算法與遞迴自我迭代的強大能力，讓 AI 的研發變得更安全。
事實上，我和 Recursive 的同事在過去的職涯中一直深耕這個方向——例如彩虹博弈（Rainbow Teaming）、自動化能力發現（Automated Capability Discovery），以及基礎模型自我博弈（Foundation Model Self-Play）。這些方法能自動找出前沿模型意料之外的能力邊界與失效情境，協助我們理解弱點並自動修復。隨著 AI 日益強大，我們也會持續開發這類安全技術。
在 Recursive，我們非常清楚自己肩負的責任。接下來的每一步，我們都會把安全與可控放在首位，並隨著技術突破不斷加大安全投入。
我們對 AI 安全有深刻的承諾，也會盡最大努力引導這項技術成熟，確保它造福人類。正因為我相信它遲早會被造出來，正因為它的價值與機遇大過風險，我才選擇擁抱這個機會與挑戰——盡力讓自我進化 AI 的研發之路，走得更穩、更好、更安全。