谷歌DeepMind爆出震撼预言！2026年，持续学习将让AI「永生」

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文章摘要

谷歌DeepMind研究员预测2026年将成为「持续学习」之年，这被视为AI自我改进和不断涌现的核心要素。此前Jeff Dean曾指出大型语言模型（LLM）的痛点在于缺乏持续学习能力，而谷歌团队提出的「嵌套化方法」已增强了LLM的上下文处理能力，实现了这一目标。Anthropic CEO Dario Amodei同样认为持续学习将在2026年实现实用化。AI在持续学习方面的进展已初现端倪，例如Anthropic工程师透露，过去一个月Claude Code的代码完全由AI生成，非技术型程序员Ben Tossell甚至仅通过AI完成了50个项目，全程几乎无需人类干预。这种自编码过程中的进化标志着全自动化编程和研究时代的临近。

前OpenAI研究员Daniel Kokotajlo团队预测，2030年可能实现完全自动化编程（AC），并有可能在一年内实现向超级人工智能（ASI）的飞跃。他们认为AC是AGI研发进入自动化加速阶段的「开关」，一旦触发，ASI的发展将迅速推进。团队采用METR-HRS基准进行线性外推，将AI软件研发的自动化与加速轨迹划分为三个阶段：自动化编程、自动化研究品味和智能爆炸。自动化编程阶段的目标是AI完全替代程序员团队，而自动化研究品味阶段则关注AI在确定研究方向、挑选实验和解读结果方面的能力。智能爆炸阶段则追踪AI自我提升的速度，包括超智能AI研究员（SIAR）、顶尖专家级AI（TED-AI）和超级人工智能（ASI）的涌现。

Nature最新展望指出，到2050年，AI系统或将成为诺奖级科学研究的主力军。牛津学者Nick Bostrom预测，AGI将在2050年前后出现，并具备回答大多数科学问题的能力。伦敦研究与前瞻公司联创Alex Ayad描述了「黑灯实验室」的场景，即由AI驱动的自主系统24小时不间断攻克科学难题，无需人类参与。这种AI与科学的共生循环将推动新技术和新知识的不断涌现。墨西哥国立自治大学物理学家Juan Carlos Hidalgo乐观预测，在AI的辅助下，核聚变能源的成熟前景「相当可期」。