本系列将深入探讨人工智能领域最受关注的话题之一：递归式自我改进。
过去六十年间，关于递归式自我改进的讨论多局限于抽象理论层面。由于缺乏具体系统作为参照，业界往往陷入对I.J. Good或Schmidhuber理论的定义争执，难以产生实质成果。
这一局面在近期被打破。2026年6月，Anthropic发布论文指出，截至同年5月，Claude编写的代码占其生产代码库合并总量的80%以上。OpenAI披露，GPT-5.3-Codex已协助调试自身训练流程并管理部分部署工作。DeepMind的AlphaEvolve则持续产出算法改进成果，并应用于其他模型训练的基础设施中。三家实验室的不同实践指向同一趋势。
至此，“人工智能是否有助于构建人工智能”已不再是问题，答案显而易见。当前的核心议题转变为：AI接管了哪些工作环节？表现如何？以及由谁审查其成果。其中，审查机制尤为关键，也是本系列探讨的重点。