Why I still haven’t bought into true RSI — Nathan Lambert 解释为何他不相信真正的递归自我改进，认为当前焦虑多

• 焦虑源于文化而非突破：作者认为前沿实验室的竞争氛围放大了 AI 风险感知，2023–2024 年预测的风险并未如期到来；对 agent 开发者而言，这意味着要区分「感觉很快」与「实际能力跃迁」。
• 损失性自我改进：他提出 RSI 的替代解释——可自动化研究太窄、并行 agent 收益递减、算力与政治瓶颈真实存在；工具链建设者应关注这些约束而非假设无限加速。
• 智能是锯齿状扩散：引用 Noam Brown 与 Schulman 等人的时间线讨论，指出 AI 不会离散地跨过「远程工作者」等人类形态阈值，长尾任务始终存在；对 agent 产品意味着需按具体可测任务定义能力边界。

原文：Why I still haven’t bought into true RSI · 作者 Nathan Lambert