图片来源与许可 · CC BY 2.0
AI 辅助插画 · 参考照片：Collision Conf · CC BY 2.0 · 依据参考照片使用 AI 绘制细线彩铅人物插画，调整背景、构图与色彩；网页与分享卡片按版式缩放、裁切并叠加文字。展示图缩放至最长边 640 像素并转为 WebP。 · 参考图：File:Collision 2024 - PO2 4129 (53802727613).jpg · 照片日期：2024-06-19 13:16
公开发言
3原话逐字核对过；转述不加引号试图动用法律的全部强制力来监管人们在 GPU 上运行什么，其负面后果将远远超出他们所担忧的任何问题。如果每个人的算力都要向庞大的政府机构汇报，那将沦为一个疯狂的极权国家……监管智能就等同于监管思想，这是极其荒谬和疯狂的。我认为合理的做法是监管这项技术的具体终端应用。
the downsides of actually trying to truly regulate with the full power of law what people do on their GPUs uh would be worse than any of the concerns that they have. Like it would be an crazy totalitarian state […] if you try to regulate intelligence, it's trying to regulate thought and that's ridiculous and it's crazy. I think it is make it is sensible to regulate some of the applications of this technology.
语境：Richard Socher 强烈抨击按 FLOPs 算力阈值和芯片用途监管前沿模型的政策倡议，直言‘监管智能等于监管人类思想’，必将走向算力极权国家；唯有针对具体终端应用（如自动驾驶认证、医疗许可）进行监管才是务实路径。
将 AI 研究本身——即人类构思、实现和验证想法的过程自动化……当 AI 开始辅助人类完成这一闭环时，根据定义它就变成了自我改进的 AI，因为它在对自己展开研究。这里存在许多概念误解，很多人以为自动代码研究就已经等同于递归自我改进了。
the ai research itself like the human uh process of ideulating implementing and validating ideas […] and when you have AI then help you with that it by almost definition becomes a self-improving AI because it now does research on itself and there are lots of different misnomers some people think auto research is already recursive self-improve improvement.
语境：定义自动化研究（Auto Research）与真正递归自我改进（RSI）的关键界限：AI 辅助人类编写训练代码只是初级自动化，真正的自我递归要求智能体在开放式环境中能够自主修改自身底层架构并完成闭环验证。
Socher 指出递归自我改进的质变拐点：大模型已经从‘作为人类编写的代码’跃迁为‘能够自主编写代码’，这使得构建能够自我演化、自我修改并评估繁衍代码的达尔文-哥德尔机器（Darwin Gödel Machine）首次具备工程可行性；但在超级智能的演化中，必须彻底摒弃生物进化中零和博弈的生存恐惧投射。
语境：阐述其新创公司 Recursive 打造尤里卡机器（Eureka Machine）的技术路径，指出能够自主编码的大模型使得软件演化不再受限于人类工程团队的迭代速度，但需建立基于开放式探索（open-endedness）而非死板损失函数的元学习框架。