生成式对话大模型的推出，使得深度学习技术不断推进，AI的发展前景令人瞩目。学者们开始推测AI的实际能力，这既让人充满期待，也带来了一些忧虑。有人甚至认为，能够自我优化的AI可能成为人类面临的最大挑战，这种观点如同投入平静湖面的石子，激起了层层波澜，引起了广泛关注。
AI自我改进早期设想
2015年，Sam在其博客中提出了观点，指出具备自我改进能力的AI还非常遥远，并且认为这是人类面临的最大威胁。尽管当时AI的发展速度没有现在这么快，但他这种观点展现出了对未来的预见性忧虑，预见到了某种潜在的危机。在当时，这样的看法显得颇为独特。这种早期的设想为现今的研究开辟了思路，可以说自那时起就为AI自我改进的研究奠定了基础。随着技术的进步，这种观念也逐渐成为了许多研究的起点。
AI自我改进的研究已经取得新进展，不再是遥不可及的幻想。技术进步使得我们能够实际探索这种自我改进的潜力，这标志着巨大的进步，实现了从理论到局部实践的重大跨越。
LLM在自我改进中的应用方向
最近，在AI自我增强领域取得了一些进展，主要集中在大语言模型的研发与训练上。这些模型的核心在于，它们在训练过程中能够自我发出奖励信号，无需人类的直接反馈。以Meta的研究人员为例，他们便采用了这种方法来训练奖励模型，该模型在大型语言模型的调整阶段能够持续更新，而不是停滞不前。
大幅度减少了人类的干预，模型得以自主进行一定程度的改进。实践中，让模型自己进行评判，有助于产生性能更优的新模型。研究中的模型在经过多次迭代后，在排行榜上超越了多个现有系统，这充分证明了该方法的实效性。就好比给模型配备了一个自动导航系统，引领其向更高性能的方向发展。
这种创新点在于将主导权部分交给了模型，因此在实际应用中，如何更有效地控制和指引这种自我优化的趋势，便成为一个值得探讨的问题。
研究中遇到的问题
今年六月份，有研究者从不同视角对这一概念进行了研究，却遭遇了难题。他们构建了奖励机制，设置了测试环境，并且逐步提升了难度，却发现了不容忽视的问题。这说明，在追求自我提升的过程中，并非一路平坦，原先设想的方法在实际操作中遇到了不少障碍。在深入探索这个未知的自我改进领域时，遇到这类问题是难以完全避免的。
这样的研究同样提醒其他研究者，设计研究计划不能只停留在理想化的设想中，必须兼顾各种可能出现的复杂实际情况。从这个角度来说，这些研究成果对其他研究者来说是一份宝贵的启示。每个步骤都可能潜藏着尚未察觉到的变量，这些变量可能会干扰模型原本的优化过程。
代码层面的探索
除了大模型的自我优化之外，一些研究人员开始从代码层面探索新的解决途径。这可以看作是寻找新的解决方向，即从模型构建的根本出发，寻找解决问题的方法。他们分析了语言模型所提出的自我优化策略，考察了这些策略在各类任务中的适用性，以及它们对不安全优化方法的敏感性。这些策略在执行不同任务时表现各异，这无疑提升了研究的难度和复杂性。
探索代码的深层，便是在向更基础的层次迈进。相较于对现有模型的优化，这种从源头入手的方法或许能带来全新的解决途径。此外，它还可能引领新的研究路径，例如发现一种普适的代码逻辑，从而实现更稳定和高效的自适应改进。
自我强化模型的饱和现象
JimFan曾提到，研究中的自我强化模型在经历三次迭代后，通常会出现饱和现象，随后改进的效果会逐渐减弱。这情形就如同物体用尽所有潜能后的疲惫期，不管怎样努力，都难以实现显著的进展。或许是因为模型内部机制的限制，使得其发展空间变得有限，又或许是外部信息的提供存在局限。
这种现象让人意识到，自我提升并非无限，有其极限。若要超越这一极限，就必须引入新元素或运用新的创新手段来打破现有困境。同时，这也提醒着后来的研究者，不能一味乐观，以为不断更新就能持续进步。
自我改进LLM面临的局限
自我改进的LLM在评估抽象推理时存在主观性，这限制了它在复杂任务中的应用。这可能是因为评判标准难以统一，不同场景和不同主体间的差异较大。另外，现有研究显示，实际应用中存在不少挑战，比如信息来源的限制影响了其突破性能瓶颈的能力。
这就像是在脚镣中起舞，每一步都受到重重束缚。在这种状态下，如何突破现有的限制，成为研究的核心问题。
大家对AI的自主优化抱有很高的期望，然而现实似乎充满了挑战。对此，大家是否相信AI自主优化最终能够实现并得到广泛应用？欢迎各位留言交流、点赞转发。
