Jack Clark Đẩy Mốc AI Tự Cải Tiến Sang 2027

TasteVal cho thấy đường tăng của năng lực này rất dốc. Theo Jack Clark, nó đã tăng khoảng 2 lần sau mỗi 3 tháng kể từ tháng 12 năm 2025.

P-Zero Research gọi năng lực đó là khả năng nghiên cứu, tức chọn đúng thí nghiệm và rút ra kết luận đúng. Mô hình tốt nhất được thử đã vượt qua nhóm so sánh gồm 24 chuyên gia con người với chi phí thấp hơn nhiều.

Jack Clark là đồng sáng lập Anthropic và viết bản tin Import AI. Dựa trên các con số này, ông cho rằng AI tự cải tiến lặp có thể xảy ra sớm nhất vào 2027, sớm hơn mốc 2028 ông từng đưa ra.

P-Zero Research nói phép đo này không chứng minh AI đã tự cải tiến, vì nó chỉ chạm vào một lát hẹp của công việc khoa học. Mỗi trong 8 nhiệm vụ đặt sẵn một mục tiêu nghiên cứu từ phát triển model AI, cùng một điểm số đo được.

Các nhiệm vụ này bao gồm chọn dữ liệu huấn luyện, huấn luyện trước và tinh chỉnh model ngôn ngữ, huấn luyện trên sở thích của con người, và chống lại các câu lệnh đối nghịch. Ở mỗi lượt, model chọn thí nghiệm tiếp theo và dùng kết quả để dẫn sang bước sau.

Để tránh kỹ năng code làm lệch kết quả, một agent cố định chạy toàn bộ thí nghiệm trên 1 chip Nvidia H100 GPU. Mỗi lượt dừng sau 40 giờ GPU hoặc 120 giờ thời gian thực.

Mốc so sánh của con người đến từ 24 chuyên gia từng làm ở OpenAI, Google DeepMind, Nvidia và Microsoft Research. Họ làm cùng các nhiệm vụ đó, với ít nhất 2 người cho mỗi nhiệm vụ, và kết quả tốt nhất của từng nhiệm vụ được dùng làm mốc.

P-Zero Research dựa trên AI Futures Model, cho rằng năng lực tính toán cho thí nghiệm sẽ thành nút thắt lớn nhất khi code được tự động hóa. Vì vậy, model cần ít năng lực tính toán hơn để đạt cùng điểm số thì được tính là có khả năng nghiên cứu cao hơn; dùng nửa năng lực tính toán thì được tính là cao gấp 2 lần.