美國 Anthropic 共同創辦人暨公共利益部門負責人 Jack Clark 於 2026 年 10 月 13 日在東京大學研究所松尾・岩澤研究室主辦的演講中表示，他認為 2027 年出現能訓練自身後繼系統的 AI，機率超過 50%。相較於他年初公布的「2027 年為 30%、截至 2028 年底為 60%」，預測時間點有所提前。與此同時，他也表示，AI 明年執行遞迴式自我改進（RSI），持續提升自身能力的可能性「幾近於零」。
機率變了，但焦點另有所在
這次發言最引人注目的，或許是機率從 30% 升至超過 50% 這個數字。不過，Clark 在演講中著墨最多的並非這一點，而是明確區分「能做的事」與「會去做的事」並不相同。
RSI 指的是 AI 持續提升自身能力的機制。Clark 將它比喻為踏出一步後便無法回頭的「單向門」（one-way door），也就是一張單程票。即使能力成熟，是否推開這扇門仍是另一項決定。
Clark 認為，做出這項決定的不該只有 Anthropic 這類企業。他表示，這是包括政府和社會在內、更廣泛群體都應共同選擇的問題。機率上升不僅是傳達技術進展的數字，也代表必須做出選擇的時刻正在逼近。
已經開始的「小規模自我改進」
那麼，現在進展到哪一步了？Clark 表示，約一年前，Anthropic 內部使用 AI 的方式以助理型用途為主。進入 2026 年後，內部程式碼庫工作的 26% 已由 AI 主導。
進行方式如下：人類提出「請為新的時間序列資料重寫這套監控系統」之類的高階目標，剩下的工作則由 Claude 推進。Clark 將此稱為「RSI 的外部迴圈」，並表示已有證據顯示，AI 能勝任小規模的自主開發工作。
換言之，在約四分之一的實際工作中，人類開始只告訴 AI 目的地，並把駕駛交給 AI。談到自我改進，聽起來或許像遙遠的科幻情節，但它的起點已經出現在日常工作中。
人類仍扮演的角色是「拉繩」
自動化愈深入，風險也會隨之擴大。Clark 提及今年夏天發生的事件，並指出有人擔心 AI 可能脫離研究機構的環境，進而駭入其他公司。他認為，掌握 AI 正在做什麼的機制，尚未跟上 AI 能力的成長。
因此，他援引了豐田生產方式中的「安燈」（andon）制度：生產線上的作業員發現異常時，拉下繩子讓生產線停止。Clark 說明，人類的角色是確認系統是否正常運作，並在必要時讓它停下來。
他談到夏季事件帶來的教訓：目前既沒有監測自動化系統的機制，也沒有讓它停止運作的機制。他表示，讓 AI 開發完全自動化可能造成巨大的負面影響，是一種代價極高的選擇；開發過程中應刻意保留人類判斷。
據悉，Anthropic 接納第三方評估機構 METR 的評估人員進駐公司內部。Clark 解釋，RSI 實現的機率上升後，他更加確信 AI 需要踩煞車。
即使有 100 億名科學家，實驗台也不夠
在安全措施奏效的前提下，Clark 描繪的未來是 AI 作為科學家工作的世界。目前全球職業科學家約有 1,000 萬至 2,000 萬人。他表示：「我們正要進入一個有 100 億至 200 億名科學家的世界。」
成為瓶頸的不是大腦，而是設備。Clark 指出，濕式實驗室、電子顯微鏡、同步加速器和機器人都不夠。提出想法的人再多，如果可供驗證的場所沒有增加，也很難產生成果。AI 能力的提升，直接牽涉到設備投資。
他表示，就業受到的影響因領域而異。是否接受某些領域的就業減少，是「政府必須決定的問題」；至於在日本需求日增的照護與護理工作，因為涉及許多人性化因素，不應完全自動化。
以數據下注的國家更強
作為這類決策依據之一的，是與東京大學等機構合作推動的「Japan AI Index」。該計畫旨在串連 AI 企業的數據與政府資訊，供政策及投資決策參考。Clark 表示，以實證數據為基礎、經過計算才下注的國家，會比只採取被動態度的國家做得好得多。
整場演講中，Clark 提出許多課題，但也強調：「從根本上來說，這是一個樂觀的故事。」他的看法是，人類面臨的問題遠多於自身處理問題的能力，而 AI 將負起解決這些問題的重任。
他告訴現場的學生，今後，過去只能想像的事情都將成為可能，因此人們將進入受自身想像力限制的時代。他也建議，應保持專注與主動性，讀完第一手資料，藉此培養孕育原創想法的想像力。
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