递归自我改进recursive self-improvement
递归自我改进指AI改进自身，改进后的AI再进一步改进自身的循环过程。
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最近提及 递归自我改进是指AI系统改进自身的设计或训练方式，再由改进后的系统进行下一轮改进的过程。由于能力可能随每轮改进迅速增长，这一概念常与“智能爆炸”一同讨论。
在AI安全领域，它被视为主要风险因素之一，因为能力的增长速度可能超出人类理解和监督的范围。它也经常与由AI自动开展AI研究的趋势一并被提及。
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他的理由是，编程模型在去年年底达到了转折点，使递归式自我改进，也就是AI帮助打造更好的AI，成为现实。
其中一个担忧是递归自我改进：AI系统获得改造自身或协助创造能力更强的后继系统的能力，从而使这一循环加速。