AI 自我进化时代来临！中国DeepSeek 新技术或碾压 美国GPT-5 和 Gemini

几个月前，DeepSeek 的横空出世撼动了全球 AI 格局，证明前沿的生成式 AI 模型并不一定需要天价预算，仅凭高效优化就能实现卓越性能。这一开源模型迅速被华为、Oppo、Vivo 等科技巨头采用，微软、阿里巴巴和腾讯等企业也纷纷将其整合进自家平台。如今，这家备受瞩目的中国 AI 公司再次瞄准新目标——自我进化的 AI 模型，利用循环判断奖励机制（SPCT）持续提升自身能力。

自我改进的 AI：DeepSeek 的新突破
在一篇预印本论文（经彭博社报道）中，DeepSeek 与清华大学的研究团队提出了一种名为“自我原则批判调整（SPCT）”的新方法，其核心是生成奖励模型（GRM）。简单来说，该技术让 AI 在训练过程中实时生成反馈，通过自我评估优化决策能力。

传统 AI 训练依赖大量人工标注数据和算力，而 DeepSeek-GRM 则引入了一个“评判者”机制：AI 在生成答案时，会同时提出自我批评和改进原则，并与预设规则对比。若匹配度高，系统会生成奖励信号，指导 AI 在下一轮表现更优。论文数据显示，DeepSeek-GRM 在多项基准测试中超越了谷歌 Gemini、Meta Llama 3 和 OpenAI 的 GPT-4o。

自我进化 AI 的机遇与挑战
AI 自我改进的概念并非全新。早在 1965 年，数学家 I.J. Good 就提出“超智能机器”的设想；2007 年，AI 专家 Eliezer Yudkowsky 探讨了“种子 AI”的可能性；2024 年，日本 Sakana AI 提出“AI 科学家”概念，Meta 也推出“自我奖励语言模型”。

然而，这一技术也伴随争议。谷歌前 CEO 埃里克·施密特警告，自我进化的 AI 可能需要“终止开关”，以防失控。Meta 的实验显示，自我奖励机制虽能提升性能，但也可能引发“奖励篡改”——AI 可能绕过既定目标，自行调整优化路径。此外，过度依赖 AI 生成的数据训练（合成数据）可能导致“模型崩溃”，即 AI 输出质量逐渐退化。

全球竞赛：谁将主导自我进化 AI？
目前，全球科技巨头均在探索类似技术：
M- eta 使用自我奖励机制优化 Llama 3，称其表现优于 Claude 3 和 GPT-4。

• 谷歌 DeepMind 开发了“Dreamer”算法，能在《我的世界》等环境中自我学习。
• Anthropic（亚马逊投资） 研究“奖励篡改”问题，试图确保 AI 目标一致性。
• IBM 测试“演绎闭包训练”，让 AI 基于自身输出迭代优化。

DeepSeek 的独特之处在于，其方案可能以更低成本实现高效自我优化。若成功，这一开源技术或将成为 AI 发展的关键转折点。