AIがより優れたAIを構築し始めている

AI分野は再帰的自己改良（RSI）に近づきつつある。GPT-5.3-Codex、Claude Code、AlphaEvolveなどのシステムはコード生成やアルゴリズム最適化で自己改良の要素を示すが、人間による目標設定と検証が依然として不可欠である。研究者らは複雑性、コスト、分散知識、物理的制約などの障壁を指摘し、一部は「損失のある自己改良（LSI）」をより現実的な軌道として提案する。シンギュラリティへの懸念から規制を求める声もある。将来的には多様なAIエージェントの生態系が形成され、人間の役割は監視と戦略的方向付けに移行するだろう。