日前多位谷歌DeepMind研究员发文称，预测2026年AI将实现持续学习能力，即AI将具备在无须重新训练的情况下持续吸收新知识的能力。同时Anthropic CEO Dario Amodei也表示，AI的持续学习能力将在2026年实现并投入实用。
此前在NeurIPS 2025炉边谈话中谷歌首席科学家Jeff Dean就曾指出，当前大语言模型（LLM）的主要痛点在于缺乏持续学习能力。随后在2025年年底谷歌方面提出“嵌套化方法”，增强了LLM上下文处理能力，被视为实现持续学习的关键进展。不久前有Anthropic的工程师透露，其过去一个月对Claude Code的代码贡献完全由AI自动生成。对此有观点认为，“已有迹象显示AI正展现出持续学习的雏形”。
值得一提的是，日前OpenAI前任研究员Daniel Kokotajlo及其团队也公布了一则关于AI的预测。据了解，Daniel Kokotajlo及其团队利用自主开发的AI Futures Model预测出，2030年可能实现AI全自动化编程（Automated Coder, AC），并有约25%的概率在一年内实现向超级人工智能（ASI）的飞跃。
此外Nature的展望则显示，2050年AI或将成为诺奖级科学研究的主力军。据了解，牛津学者、《超级智能：路径、危险与策略》作者Nick Bostrom预计，AGI将2050年前后出现，并具备回答“我们当前关心、且原则上可以由科学回答的大多数问题”的能力。
而伦敦研究与前瞻公司Outsmart Insight联合创始人Alex Ayad提出了“黑灯实验室”设想，即由AI与机器人组成的自主系统可24小时不间断开展生物技术研究，无需人类干预。在此基础上，墨西哥国立自治大学物理学家Juan Carlos Hidalgo认为，在AI推动下核聚变能源有望在2050年趋于成熟。
【本文图片来自网络】
