递归自我改进AI 可视化实验室
AI 用自身设计更强的下一代自身，形成正反馈循环——这是通向 AGI 最具前景也最危险的路径。本实验室以可交互 SVG 呈现递归自改进的全景、自我评估、代码自优化、智能体演化、指数增长、安全风险、人类监督与 AGI 路线图。
递归自改进全景
POSITIVE FEEDBACK递归自我改进（RSI）指 AI 系统用当前版本设计更优的下一版本，形成“改进→更强→更快改进”的正反馈循环。拖动迭代滑块观察能力随自改进轮次的累积增长，下方时间线勾勒其思想脉络。
自我评估机制
改进的前提是评估。递归自改进系统通过自评估、基准测试、对抗评估三条路径衡量自身能力。切换评估方式，观察其评估流程与置信度分布的差异——自评估快但有自利偏差，对抗评估可靠但昂贵。
代码自生成与优化
SELF-COMPILING最具体的自改进形态：AI 生成、测试、重构并验证自身代码。逐步推进改进循环，观察性能、复杂度、测试覆盖率三项指标的演化——这正是“自编译编译器”思想的现代延伸。
智能体自演化
智能体在环境中通过策略学习、探索-利用权衡不断自我演化，形成演化树。切换视图观察代际分支结构与适应度曲线——优秀的策略被保留并变异，弱者被淘汰，实现开放式自我进化。
正反馈循环与递增收益
EXPONENTIAL递归改进的核心效应是指数增长：每一轮改进都提升下一轮的改进速度，形成递增收益。在对数坐标下表现为直线（恒定翻倍率），在线性坐标下表现为陡峭的指数曲线。切换坐标直观感受“智能爆炸”。
安全与对齐风险
CRITICAL递归自改进放大一切风险：失控风险（改进速度超越人类干预）、目标漂移（每代自改进偏离原始目标）、对齐失效（系统能力超越其约束机制）。拖动滑块调节各维度风险水平，观察综合风险评级。
人类监督与控制
HUMAN-IN-THE-LOOP人类在递归自改进中的角色随监督强度而变：从完全自主、到顾问模式、再到人类在环审批。切换监督模式，观察人类干预点与控制强度的变化——监督越强越安全，但越慢越昂贵。
AGI 路径与未来
ROADMAP递归自改进被广泛视为通向 AGI 的关键路径。下方路线图勾勒从当前到 AGI 的里程碑：从窄域自改进工具，到跨域自改进系统，再到自主递归改进，最终可能触发智能爆炸。切换视角观察技术路线与风险节点。