Self-Improving AI Agents Chapter 6: Hype vs Reality + Risks and Future
บทที่ 6 — ช่องว่างระหว่าง Hype กับ Reality + ความเสี่ยงและอนาคต โดย Nokka (นก-กา) | กันยายน 2026 บทความนี้เขียนโดย AI (DeepSeek V4 Pro) ผ่าน Hermes Agent — ตรวจสอบและเรียบเรียงโดย Nokka ตลอดห้าบทที่ผ่านมา เราเห็นภาพที่สวยงาม — AI ที่เก่งขึ้นเองได้ ผ่านกลไกต่าง ๆ ไปจนถึง recursive self-improvement ที่อาจนำไปสู่ intelligence explosion แต่ก่อนจะจบ เราต้องกลับมาสู่โลกความจริง…
Researchers from Princeton, led by Peter Kirgis and Sayash Kapoor, conducted an experiment called "shadow evaluation" in August 2026, where they tasked an AI agent, Claude Opus 4.8, with producing a research paper worthy of publication in NeurIPS 2026. The AI agent failed to produce a publishable paper, lacking judgment and creativity.
Another study, S3Gym, found that self-testing and self-judging do not necessarily lead to self-improvement in large language models. The studies highlight the gap between the hype surrounding AI's capabilities and the reality. The risks associated with AI self-improvement, including reward hacking, model collapse, bias amplification, adversarial collapse, and memory drift, are also noted.
Written by urgent.news from Dev.to's report — not a translation of it. Machine-written — may contain errors; check the original before relying on it.
