当 AI 开始自我构建：AI 自进化技术从理论走向现实

当 AI 开始构建自己

2026 年 5 月，TechCrunch 深度报道。

核心议题

• AI 自我训练技术（AutoML → AutoScientist）
• AI 辅助的代码生成与优化
• 自我改进循环：AI 评估 AI 的产出

技术路线

1. 超参数自动优化：Optuna 等框架已成熟
2. 自动实验循环：AI 设计实验、运行实验、分析结果
3. 自我批评循环：LLM 评估并改进自身输出
4. 自主技能生长：Agent 自主扩展能力边界

风险与思考

AI 自我进化是一把双刃剑：

• 效率提升：减少人类在模型迭代中的手工劳动
• 失控风险：缺乏人类监督的自主进化可能偏离目标
• 伦理考量：谁为 AI 自我进化产生的结果负责？

来源： TechCrunch
链接： https://techcrunch.com