再帰的自己改善recursive self-improvement

再帰的自己改善は、AIシステムが自らの設計や学習方法を改良し、改良されたシステムが次の改良を進めていく過程を指す。改良を重ねるごとに能力が急速に高まりうることから、「知能爆発」の概念とともに論じられる。

AI安全性の分野では、人間が理解や監督をしきれない速さで能力が高まるおそれがあるとして、主要なリスク要因と見なされる。AIによるAI研究の自動化とあわせて言及されることが多い。

この説明は、AIPOSTの記事と広く知られた事実をもとにまとめたものです。誤りがあれば訂正依頼でお知らせください。