Google DeepMind 首次审计：AI 未加速自身研发，75% 代码由 AI 编写

ChainCatcher 消息，Google DeepMind 在 Gemini 4 Argon 安全报告中公布首次针对机器学习研发自动化的整体实证评估，结论是 AI 并未加速 AI 自身的研发，尽管 AI 已编写该实验室工程师交付的大部分代码。参与评估的研究员 Haydn Belfield 在 X 上表示，目前不存在显著的端到端 ML R&D 加速，因此 AI 驱动 ML R&D 的风险目前较低。

团队构建了内部指数 GCI v1，将 123 个 AI 模型在 92 个基准上的得分合成单一数值。前沿 Gemini 能力以约每月 0.1 GCI 点的稳定速度提升，Gemini 1.5 Pro 在 2024 年底接近 0.5 点，Gemini 3.8 Flash 在 2026 年 9 月略高于 2.9 点，Argon 约 3.3 点高于趋势线，但 Belfield 称这源于算力与组织投入增加，而非 AI 驱动的加速。

DeepMind 生产代码中超过 75% 由 AI 编写，完全委托的代码合并请求比例在 4 月至 9 月间从 7.5% 升至 11.9%，但约 88% 的请求仍需多轮人工引导或人工编写。对 12 位资深研究者的调查显示，自动化在明确、可验证的执行任务中最高，在开放式科学构想、新实验设计与诊断训练不稳定等环节最低。