原始来源：François Chollet · X（x.com）
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François Chollet 用科学研究作类比，质疑“系统能自我改进，所以产出必然爆炸式增长”这一推论。他的理由是，科学发现本来就能改进实验工具、概念和计算能力，也能吸引更多研究资源；但后续问题可能越来越难，新增成果的影响也可能变小。因此，投入与能力形成正反馈，并不能单独决定最终增长速度。他接受 AI 自我改进正在发生，却不接受由此直接推出智能爆炸。这是关于推理链条的观点，文章援引的历史判断本期未作独立核查。
可信度 65 · 重要性 58 · 新颖度 57
技术与主题
Agent 系统 · 基础模型 · Recursive Self-improvement · Scaling
François Chollet
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忠实转述（非原句）：他的起点是：科学发现能改进实验工具、概念和算力，还能带来更多研究资源，因此科学本来就会自我改进。接下来他强调，后续问题可能更难或影响更小，所以投入增加与产出增加不能画等号。他相信 AI 自我改进正在发生，但不接受它必然推出‘智能爆炸’。
编辑评读
“能改进自己”还缺少一个量：每轮改进能让下一轮多做成多少事。如果实验越来越难，验证越来越贵，反馈回路仍然存在，增长却可能慢下来。Chollet 对这一推论的质疑成立，不需要先接受他对科学史的全部判断。
不过，反过来也不能用人类科学的经历直接预测 AI。复制模型、并行实验和部署软件，与培养研究者或改造机构的成本不同。要继续讨论速度，至少需要看到连续几轮改进中的实验耗时、有效发现和验证开销。只证明某个环节可以自动化，还没有把整个增长过程测出来。
需要留意
- 关于科学长期产出是否线性的判断存在度量争议；本期没有核查他引用的历史数据与文献。