AI自己会进化吗？Google研究告诉你可以

人工智能发展至今，我们早已习惯AI担任工具角色，帮忙翻译、画图、写报告，甚至协助写程序。但如果AI不只“执行任务”，而是能像人类科学家一样，不断试验、优化、提出新方法，甚至发现前所未见的算法呢？

Google最新的AlphaEvolve就做到了这一点。它不只是单纯的语言模型，也不只是会写程序的机器人，而是一个拥有“自我进化能力”的演化代理人。通过结合大语言模型（LLM）与自动评估机制，AlphaEvolve会主动修改程序代码，接收测试反馈，再针对结果进行优化，就像一个永不疲倦、乐于学习的实验型工程师。

这样的设计，让它在多个领域创下突破性的成果，甚至成功破解数学界五十多年来无人能破的矩阵乘法算法瓶颈，写下新纪录。也就是说，AlphaEvolve不只是“会写程序”，而是真正开始参与创造、发现与设计的AI。这是人工智能迈向“创造者”角色的第一步。

有趣的是，这样一位“进化型AI”，不只是用来研究数学或解科学难题。AlphaEvolve早已在Google内部实际上线，并发挥出令人惊讶的高性能。举例来说，在Google的数据中心中，如何安排上万台机器的运算调度是一件极其复杂的任务。

AlphaEvolve接手这个挑战后，设计出一套简洁但有效的调度算法，使数据中心的资源利用率平均提升了0.7%。别小看这个数字，这等于帮整个Google省下了数以千计的硬件资源与耗电成本。

不只如此，AlphaEvolve还参与到Gemini模型的训练优化中，协助调整矩阵运算的kernel结构与内存配置策略，结果让整体训练时间减少约1%。更惊人的是，它甚至涉足硬件设计，优化TPU的逻辑电路，提出更简洁的电路写法。你能想象吗？一个AI不只懂程序逻辑，还懂硬件设计、调度调度与模型训练。如果我们说AI是“数字员工”，那AlphaEvolve已经是“跨部门的精英实习生”，而且从不喊累、不摸鱼，还能自己精进技能。未来的办公室中，人类工程师与AI共事已不是幻想，而是逐渐成形的工作新常态。

比起帮助人类，AlphaEvolve最令人着迷的，是它开始“帮自己变强”。在Google的应用实例中，AlphaEvolve不只是用来优化外部任务，它也被用来重新设计训练自身所依赖的大语言模型的底层架构。例如在改进注意力机制的kernel设计上，AlphaEvolve主动分析瓶颈点，提出新的数据流动方式与内存切割策略，让整体推理与训练效率更上一层楼。

这代表什么？这代表AI真的开始“回头检讨自己的大脑”，并且做出有效改进。这种能力，不但减少人类工程师介入的成本，更开始形成一个AI自我优化的正向循环。也就是说，AlphaEvolve优化LLM→ 更强的LLM驱动下一代AlphaEvolve→ AlphaEvolve再回头强化LLM。

这是一种有机的自我演化路径，与自然界生物通过突变与选择逐步进化异曲同工。未来是否可能出现一种AI生态系，每个模块都能互相优化、自己学习、自己演进？。从“人训练AI”到“AI训练AI”，AlphaEvolve也许就是人类迈向这个世界的第一步。

AlphaEvolve不只是科技展示，而是一种新的AI工作模式与思维逻辑。它让我们重新定义什么是“智能”：不只是会分析数据，而是能自己提出假设、测试方法、检讨错误，并提出更好的解法。

正如它的名字“Evolve”，它正在进化，也正帮助AI本身进化。对企业而言，这是一种效率革命；对科学界而言，这是一种知识扩展；而对全人类而言，这是一种智能生态的重新编码。我们不禁想问：当AI也拥有“创造力”，我们要如何重新思考自己的角色？未来世界的创新者，或许不只是人类，而是与我们并肩的数字同事们。

（首图来源：Google Deepmind）