协同改进：迈向更安全、更可实现的超级智能之路 / AI & Human Co-Improvement for Safer Co-Superintelligence
1️⃣ 一句话总结
本文提出并论证了“协同改进”作为替代“自我改进”的AI发展新范式，主张通过人类研究者与AI系统在整个研究周期内深度协作，以更快、更安全地实现对人类有益的超级智能。
2️⃣ 论文创新点
1. 从“自我改进”到“协同改进”的范式转变
- 创新点：将AI发展的核心目标从追求AI系统自主、无需人类干预的“自我改进”，转变为构建能够与人类研究者协作进行AI研究的AI系统。
- 区别/改进：区别于旨在尽快将人类移出研究循环的“自我改进AI”，“协同改进”强调人机在整个研究周期（从构思到实验）中共同工作，利用人机互补的技能。
- 意义：能加速AI研究进程，并通过人类在环的引导，确保研究朝着对人类有益的方向发展，实现更可控、更安全的超级智能。
2. 人机协同研究（Co-improvement）框架
- 创新点：提出了一个系统化的人与AI在AI研究全周期进行协作的框架，旨在通过专门提升AI的研究协作技能来加速AI领域的突破。
- 区别/改进：相较于仅作为副产品提升模型通用能力，该框架主张针对性投入资源以培养AI的研究协作能力，并设计了覆盖12个核心研究活动类别的具体协作机制。
- 意义：有望更透明、可控地加速发现新的AI范式转变，推动以人为中心的安全AI发展，并实现人类与AI智能的双向提升。
3. 双向协同改进与协同超级智能愿景
- 创新点：定义了“双向协同改进”，即人类与AI协作共同提升双方智能水平的研究范式，并提出了“协同超级智能”的终极愿景。
- 区别/改进：区别于完全自动化的“AI科学家”方法，强调人类在循环每一步进行引导以提升研究质量，而不仅仅是加速研究成果（如论文）产出。同时，将协同改进的目标从协作进行AI研究，扩展到协作解决所有对人类重要的研究或课题。
- 意义：为AI发展提供了更可控、更注重人类价值观与安全的路径，旨在将过程引向对人类有益的方向，并增加人类的集体知识。确立了AI发展的终极目标应是赋能人类，帮助人类改善自身及其境况，而不仅仅是追求AI自身能力的无限提升。
4. 管理开放性原则
- 创新点：在倡导开放科学以加速知识进步的同时，提出应根据能力发展和社会危害风险，考虑“管理开放性”。
- 区别/改进：平衡了完全开放与因竞争或误用担忧而过度封闭之间的张力。
- 意义：为AI及其他科学领域在促进协作研究与防范社会风险之间提供了务实的指导原则。
3️⃣ 主要结果与价值
结果亮点
- 论文回顾了AI发展史上的关键范式转变（如ImageNet/AlexNet、Transformer、RLHF、RLVR等），指出这些突破都耗费了人类研究者大量精力，而人机协作有望加速发现未来未知的范式转变。
- 通过文献综述，展示了强化学习与自对弈在解决复杂序列决策（如AlphaGo Zero、AlphaZero）和提升模型逻辑推理能力（如ReFT、IRPO、DeepSeek-R1）方面的强大潜力。
- 引用了RLAIF等工作，探讨了利用AI反馈来扩展强化学习规模，以补充或替代人类反馈，为解决高质量人类反馈数据稀缺和成本高昂的问题提供了新思路。
实际价值
- 为实现研究协作提出了具体路径：建立衡量AI研究协作能力的新基准，并构建相应的训练数据和方法。
- 为应对AI能力提升伴随的潜在社会危害提供了乐观框架，并主张将协作研究应用于AI自身的安全与价值对齐问题。
- 该范式可能为未来创造极其强大的协作AI铺平道路，使其能与人类合作解决重要目标和广泛的社会问题。
4️⃣ 术语表
- 协同改进：一种AI发展范式，指人类研究者与AI协作进行AI研究，共同提升能力，以加速研究并确保最终超级智能对人类社会有益的目标模式。
- 自我改进AI：AI系统自主改进自身参数、架构、数据、目标函数等，旨在最终无需人类干预即可进行研究和学习的目标路径。
- Co-improvement：人类与AI在AI研究与发展过程中进行协作，旨在共同提升双方智能，并加速AI领域的进步，尤其强调其相较于完全自主的AI自我改进更具透明性、可操控性且更关注以人类为中心的安全。
- 双向协同改进：指人类与AI协作共同提升双方智能水平的研究范式。
- 协同超级智能：指AI帮助人类实现超越当前自身能力的目标，强调AI对人类的反馈。
- 共同超级智能：指AI通过与人类协作，帮助人类获得超越当前自身能力的新型智能形态，强调AI对人类的反馈。
- 自主自我改进：指AI不依赖或极少依赖人类协作，通过自主设计实验、从自身经验学习等方式实现能力提升的目标路径，是本文对比和质疑的立场。
- RLVR：文中提及的一种训练方法，与可验证的推理任务数据收集相结合，用于训练思维链，是推动AI范式转变的关键方法案例之一。
- AlphaZero：一种通用强化学习算法，通过自对弈掌握了国际象棋、将棋和围棋。
- RLAIF：利用AI反馈进行扩展的强化学习，旨在解决人类反馈的扩展性瓶颈。
- DeepSeek-Coder-V2：一个在代码智能领域打破开源模型壁垒的模型。
- Human-centered AI：以人为中心的人工智能理念。