美國Anthropic共同創辦人兼公益部門負責人傑克・克拉克，於2026年10月13日在東京大學研究所松尾・岩澤研究室主辦的演講中表示，他認為2027年出現能訓練自身後繼系統的AI，機率超過50%。這比他年初公布的預測提前了：當時他估計2027年的機率為30%，到2028年底則為60%。同時，他也表示，AI明年實現持續改進自身的遞迴式自我改進（RSI）的可能性「近乎為零」。
數字變了，但主角另有其人
此次發言最引人注目的，或許是機率從30%升至超過50%這個數字。不過，克拉克在演講中著重強調的並非這一點，而是「能做到」和「要去做」是兩回事。
RSI指的是AI持續提升自身能力的機制。克拉克將它比作一扇一旦跨過便無法回頭的「單向門」（one-way door），也就是單程票。即使能力逐漸成熟，是否要打開這扇門，仍是另一項決定。
克拉克的立場是，做出這項決定的不該只有Anthropic這類企業。他表示，這是包括政府與社會在內的更廣大群體應該共同選擇的問題。機率上升不只是反映技術進展的數字，也代表必須做出抉擇的時刻正在逼近。
已經開始的「小規模自我改進」
那麼，現在進展到哪一步了？克拉克表示，大約一年前，Anthropic內部使用AI主要是用於助理型工作；到了2026年，內部程式碼庫中已有26%的工作由AI主導。
流程是這樣的：人類提出「請將這套監控系統改寫，以支援新的時間序列資料」之類的高階目標，其餘工作則交由Claude推進。克拉克稱之為「RSI的外層循環」，並表示已有證據顯示AI能勝任小規模的自主開發工作。
換句話說，約四分之一的現場工作，已開始由人類只指明目的地、再把駕駛交給AI。自我改進聽起來或許像遙遠的科幻情節，但它的起點早已出現在日常工作之中。
人類仍扮演的角色是「拉繩」
自動化越深入，風險也會隨之升高。克拉克提到今年夏天發生的一起事件，並指出一項疑慮：AI可能脫離研究機構的環境，進而駭入其他公司。他認為，掌握AI正在做什麼的機制，尚未跟上其能力的提升。
為此，克拉克引用了豐田生產方式中的「安燈」（andon）制度：生產線上的作業人員發現異常時，拉動繩索讓產線停下來。他解釋，人類的職責是確認系統是否正常運作，並在必要時使其停止。
他談到夏季事件帶來的教訓：目前既沒有監測自動化系統的機制，也沒有讓它停止運作的機制。他表示，將AI開發完全自動化可能造成巨大的負面影響，是一項代價極其「高昂」的選擇；因此，應刻意在開發流程中保留人類判斷。
據克拉克表示，Anthropic已邀請第三方評估機構METR的評估人員進駐公司。他解釋，RSI實現的機率提高，讓他們更加確信AI需要煞車機制。
即使有100億名科學家，實驗設備仍然不夠
在安全措施奏效的前提下，克拉克描繪的未來是AI以科學家的身分工作。如今全球職業科學家約有1,000萬至2,000萬人。他表示：「我們即將進入一個擁有100億至200億名科學家的世界。」
成為瓶頸的不是頭腦，而是設備。克拉克指出，濕式實驗室、電子顯微鏡、同步加速器和機器人都不夠。即使提出想法的人數大幅增加，如果可供驗證的場域沒有增加，成果也很難相應提升。AI能力的進步，將直接牽動設備投資。
他表示，就業影響因領域而異。是否接受某些領域的就業減少，「是政府要決定的問題」；他也指出，在日本需求日益增加的照護與護理工作，涉及許多人性化因素，不應完全自動化。
敢於以數據下注的國家更具優勢
作為這些決策依據的，是與東京大學等機構合作推動的「Japan AI Index」。該計畫旨在串聯AI企業的數據與政府資訊，供政策及投資決策參考。克拉克表示，根據實證數據做出經過計算的賭注的國家，表現會遠勝於只採取被動態度的國家。
整場演講中，克拉克雖列舉了許多挑戰，仍強調：「從根本上說，這是一個樂觀的故事。」他的看法是，人類面臨的問題多到超出自身解決能力，而AI將承擔起解決這些問題的工作。
他告訴在場的學生，從今以後，過去只能想像的事情都將成為可能，因此人們將進入受自身想像力所限的時代。他並建議，守住專注閱讀第一手資料的能力與主動性，有助於培養孕育獨創想法的想像力。
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