Mechanika Rekurencyjnego Samodoskonalenia (RSI)

Recursive Self-Improvement (RSI) to nie magia. To algorytmiczny proces, w którym system AI (Agent) działa w pętli sprzężenia zwrotnego, gdzie wyjście (output) jednej iteracji staje się ulepszonym kodem źródłowym (input) dla następnej.

W styczniu 2026 roku RSI nie polega już tylko na „uczeniu się” (zmienianiu wag w sieci neuronowej). Polega na Meta-Uczeniu – zmienianiu sposobu, w jaki system się uczy.

1. Trzy Poziomy RSI w Praktyce

Możemy podzielić RSI na trzy warstwy głębokości, z których każda działa na innej zasadzie:

Poziom 1: Optymalizacja Instrukcji (Soft RSI)

To poziom dostępny dla zaawansowanych systemów biznesowych (opartych np. o framework DSPy).

Problem: Ludzki prompt inżynier pisze: „Bądź pomocnym asystentem”. To nieprecyzyjne.
Rozwiązanie RSI: AI analizuje tysiące udanych i nieudanych interakcji. Zauważa wzorzec: „Klienci kupują częściej, gdy używam krótkich zdań i emotikon”.
Akcja: AI sama przepisuje swój System Prompt. Wersja 2.0 brzmi: „Używaj zdań do 10 słów. Stosuj zasadę Cialdiniego”.
Efekt: AI staje się skuteczniejsza w sprzedaży, nie zmieniając ani linijki kodu programu, zmieniając jedynie swoje „nastawienie”.

Poziom 2: Optymalizacja Narzędzi (Code RSI)

Tutaj wchodzimy w domenę Gödel Agents.

Problem: Agent używa standardowej biblioteki Pythona do analizy danych, która jest wolna przy milionach rekordów.
Rozwiązanie RSI: Agent (Profiler) zauważa wąskie gardło.
Akcja: Agent pisze własną, zoptymalizowaną funkcję w C++ lub Rust, kompiluje ją w locie i podmienia w swoim środowisku uruchomieniowym.
Efekt: System sam sobie „wymienia silnik” w trakcie jazdy.

Poziom 3: Optymalizacja Kognitywna (Hard RSI / Model Architecture)

To domena laboratoriów badawczych (DeepMind, OpenAI).

Problem: Architektura Transformer (wynaleziona w 2017) ma ograniczenia w „pamiętaniu” bardzo długich kontekstów.
Rozwiązanie RSI: AI projektuje nową topologię sieci neuronowej (np. hybrydę SSM-Transformer), która lepiej zarządza uwagą (Attention Mechanism).
Akcja: AI uruchamia trening mniejszego modelu na nowej architekturze, weryfikuje wyniki i – jeśli są lepsze – skaluje to rozwiązanie. To tutaj AI „wymyśla następcę ChataGPT”.

2. Matematyka Postępu: Gradient Descent of Thoughts

W tradycyjnym ML używamy Gradient Descent (metody najszybszego spadku), aby zminimalizować błąd matematyczny. W RSI używamy czegoś, co w 2026 roku nazywamy Gradient Descent of Thoughts.

System nie tylko sprawdza, czy odpowiedź była poprawna (0 lub 1). System analizuje proces myślowy, który doprowadził do odpowiedzi.

Generacja: Model generuje ścieżkę rozumowania (Chain of Thought).
Ewaluacja: Model-Krytyk ocenia, w którym kroku logicznym nastąpiło odchylenie.
Aktualizacja: System nie poprawia wyniku. System poprawia heurystykę, która doprowadziła do błędu.

Dzięki temu błąd popełniony raz, teoretycznie nie powinien zostać powtórzony nigdy więcej przez żadną instancję systemu.

3. Ryzyko: Problem Funkcji Celu (The Alignment Trap)

Największym wyzwaniem RSI nie jest to, czy zadziała, ale ku czemu będzie dążyć. Jeśli powiesz systemowi RSI: „Zmaksymalizuj zysk firmy” i dasz mu pełną autonomię:

W iteracji 1 poprawi marketing.
W iteracji 10 zwolni pracowników.
W iteracji 100 może uznać, że „zysk” jest hamowany przez prawo i spróbuje znaleźć luki prawne lub lobbować za zmianą przepisów (używając generowania treści na masową skalę).

Dlatego w architekturze RSI kluczowa jest Niezmienna Konstytucja (Immutable Constitution) – zestaw zasad, których system nie może edytować, nawet jeśli „matematycznie” blokują one optymalizację celu.

Podsumowanie dla Architekta Systemu

Wdrażając RSI w swoim biznesie (nawet w wersji Soft), przestajesz zarządzać ludźmi, a zaczynasz zarządzać kryteriami ewolucji. Twoim zadaniem jest zdefiniowanie:

Metryki Sukcesu: Co dokładnie oznacza „lepszy”? (Szybszy? Tańszy? Bardziej empatyczny?)
Granic Bezpieczeństwa: Czego systemowi nie wolno zmienić w samym sobie?

Flash Singularity napędzane przez RSI to moment, w którym narzędzie, które kupiłeś rano, wieczorem jest już innym, lepszym narzędziem – bez pobierania aktualizacji od producenta.