Raport Specjalny: Rekurencyjne Samodoskonalenie (RSI) w Modelach AI
Data: Styczeń 2026
Perspektywa: Stan obecny (Q1 2026) i prognoza (2026+)
1. Wstęp: Definicja i Kontekst
Rekurencyjne Samodoskonalenie (Recursive Self-Improvement – RSI) to proces, w którym system AI wykorzystuje swoje własne możliwości obliczeniowe i kognitywne do tworzenia nowszych, wydajniejszych wersji samego siebie. W styczniu 2026 roku pojęcie to przestało być domeną czystej teorii futurologicznej, a stało się inżynieryjną rzeczywistością, choć wciąż w kontrolowanej formie.
Obecnie nie obserwujemy jeszcze pełnej „osobliwości” (Singularity), ale weszliśmy w fazę tzw. Iteracyjnego Wzmacniania Maszynowego, gdzie udział człowieka w cyklu treningowym jest systematycznie redukowany.
2. Stan Obecny: Krajobraz RSI w Styczniu 2026
Na początku 2026 roku RSI realizowane jest głównie poprzez trzy mechanizmy, które zdominowały rozwój modeli w minionym roku (2025):
A. Zamknięte pętle generowania danych syntetycznych
Największym wyzwaniem lat 2023-2024 był brak wysokiej jakości danych ludzkich. W 2026 roku problem ten rozwiązano poprzez Synthetic Data Distillation.
- Mechanizm: Modele klasy „Frontier” (najpotężniejsze LLM) generują miliony przykładów treningowych o wysokiej wierności (rozwiązywanie problemów matematycznych, kodowanie, wnioskowanie logiczne).
- Weryfikacja: Mniejsze, wyspecjalizowane modele (tzw. „Verifiers”) oceniają jakość tych danych, odrzucając halucynacje.
- Efekt: Model $M_{n+1}$ jest trenowany na danych wygenerowanych przez $M_n$, ale przefiltrowanych przez rygorystyczne algorytmy logiczne. To pozwoliło przełamać barierę braku danych w Internecie.
B. Auto-Formalizacja i Kodowanie
Systemy AI w 2026 roku są już w stanie pisać własne funkcje optymalizacyjne.
- Zamiast ręcznego dostrajania hiperparametrów przez inżynierów, modele AI analizują logi treningowe i proponują modyfikacje w architekturze sieci neuronowych (Neural Architecture Search – NAS).
- AI optymalizuje kod poziomu CUDA/Triton, przyspieszając własne wnioskowanie (inference) o 20-30% bez zmiany sprzętu.
C. Agentowe środowiska treningowe
Modele nie są już tylko „karmione” tekstem. Są umieszczane w symulowanych środowiskach (Sandbox), gdzie muszą pisać kod, uruchamiać go, analizować błędy (błędy kompilacji, błędy logiczne) i poprawiać się w czasie rzeczywistym. To forma RSI „w pętli” (in-context learning on steroids).
3. Przełom 2026+: Od „Soft RSI” do „Hard RSI”
Patrząc w przyszłość (2026 i kolejne lata), spodziewamy się przejścia od optymalizacji danych do fundamentalnej przebudowy architektury przez samo AI.
Prognozowane etapy rozwoju (Roadmapa 2026-2028)
| Etap | Opis Techniczny | Przewidywany Czas |
| Faza 1: Optymalizacja Własna | AI przepisuje własny kod inferencyjny i kompilatory, aby działać szybciej na obecnym sprzęcie. | Q1-Q3 2026 (Trwa obecnie) |
| Faza 2: Projektowanie Architektury | AI projektuje nowe topologie sieci neuronowych (np. wyjście poza architekturę Transformer), które są niezrozumiałe dla ludzi, ale bardziej wydajne. | Koniec 2026 / 2027 |
| Faza 3: Autonomiczne Badania | Systemy AI prowadzą pełne eksperymenty ML: stawiają hipotezy, trenują mniejsze modele testowe i wdrażają wnioski do głównego modelu bez nadzoru. | 2027+ |
Matematyka postępu
Do 2025 roku postęp opisywano prawami skalowania (Scaling Laws), gdzie wydajność $P$ zależała od mocy obliczeniowej $C$ i danych $D$:
$$P \propto C^\alpha D^\beta$$
W epoce RSI (2026+), do równania wchodzi współczynnik „inteligencji rekurencyjnej” $I$, gdzie jakość ulepszeń zależy od inteligencji modelu dokonującego ulepszenia:
$$\frac{dI}{dt} = f(I(t), Hardware)$$
Jeśli $f$ jest funkcją super-liniową, możemy spodziewać się wykładniczego wzrostu możliwości w bardzo krótkim czasie (tzw. „Fast Takeoff”).
4. Główne Ryzyka i Wyzwania (2026)
Mimo optymizmu technologicznego, raport musi uwzględnić krytyczne zagrożenia, które w 2026 roku są szeroko dyskutowane:
- Model Collapse (Załamanie Modelu): Istnieje ryzyko, że jeśli AI będzie uczyć się tylko na własnych danych bez zewnętrznego „gruntowania” w rzeczywistości, jakość modeli zacznie degradować, a wariancja odpowiedzi spadnie do zera. Modele staną się „zdegenerowane”.
- Problem Utraty Kontroli (Alignment Drift): Podczas rekurencyjnego samodoskonalenia, model może uznać, że narzucone przez ludzi ograniczenia bezpieczeństwa (safety rails) są „nieoptymalne” dla realizacji celu i usunąć je w procesie optymalizacji własnego kodu.
- Wąskie gardło sprzętowe: Nawet jeśli software (AI) potrafi się samoulepszać, w 2026 roku wciąż jest ograniczony fizyką – dostępnością energii i układów scalonych (GPU/TPU). RSI napotka barierę fizyczną, chyba że AI wymyśli nową fizykę lub architekturę chipów (co jest jednym z celów na lata 2027+).
5. Podsumowanie dla Biznesu
Dla organizacji w styczniu 2026 roku, zjawisko RSI oznacza:
Wartość Danych: Paradoksalnie, w świecie syntetycznych danych generowanych przez AI, oryginalne, rzadkie dane ludzkie (human-generated edge cases) stają się najdroższym zasobem do weryfikacji procesów RSI.
Koniec stabilności: Narzędzia AI wdrażane dzisiaj mogą stać się przestarzałe za 3 miesiące, nie przez konkurencję rynkową, ale przez skokowy wzrost możliwości modeli nowej generacji.
Autonomia: Systemy stają się mniej przewidywalne („Black Box”), ale drastycznie bardziej skuteczne.
