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AI 自己會進化嗎？Google 研究告訴你可以

取自：TechNews

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AI 研究室 | 智庫

作者 JA | 發布日期 2025 年 05 月 29 日 7:50

人工智慧發展至今，我們早已習慣 AI 擔任工具角色，幫忙翻譯、畫圖、寫報告，甚至協助寫程式。但如果 AI 不只「執行任務」，而是能像人類科學家一樣，不斷試驗、優化、提出新方法，甚至發現前所未見的演算法呢？

Google最新的AlphaEvolve就做到了這一點。它不只是單純的語言模型，也不只是會寫程式的機器人，而是一個擁有「自我進化能力」的演化代理人。透過結合大語言模型（LLM）與自動評估機制，AlphaEvolve會主動修改程式碼，接收測試回饋，再針對結果進行優化，就像一個永不疲倦、樂於學習的實驗型工程師。

這樣的設計，讓它在多個領域創下突破性的成果，甚至成功破解數學界五十多年來無人能破的矩陣乘法演算法瓶頸，寫下新紀錄。也就是說，AlphaEvolve不只是「會寫程式」，而是真正開始參與創造、發現與設計的AI。這是人工智慧邁向「創造者」角色的第一步。

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AI進入辦公室，成為Google的「超級實習生」
有趣的是，這樣一位「進化型AI」，不只是用來研究數學或解科學難題。AlphaEvolve早已在Google內部實際上線，並發揮出令人驚訝的高效能。舉例來說，在Google的資料中心中，如何安排上萬台機器的運算排程是一件極其複雜的任務。

AlphaEvolve接手這個挑戰後，設計出一套簡潔但有效的排程演算法，使資料中心的資源利用率平均提升了0.7%。別小看這個數字，這等於幫整個 Google省下了數以千計的硬體資源與耗電成本。

不只如此，AlphaEvolve 還參與到Gemini模型的訓練優化中，協助調整矩陣運算的kernel結構與記憶體配置策略，結果讓整體訓練時間減少約1%。更驚人的是，它甚至跨足硬體設計，優化TPU的邏輯電路，提出更簡潔的電路寫法。你能想像嗎？一個AI不只懂程式邏輯，還懂硬體設計、排程調度與模型訓練。如果我們說AI是「數位員工」，那AlphaEvolve已經是「跨部門的精英實習生」，而且從不喊累、不摸魚，還能自己精進技能。未來的辦公室中，人類工程師與 AI共事已不是幻想，而是逐漸成形的工作新常態。

當AI開始優化自己的大腦：自我演化時代來臨？
比起幫助人類，AlphaEvolve最令人著迷的，是它開始「幫自己變強」。在Google的應用實例中，AlphaEvolve不只是用來優化外部任務，它也被用來重新設計訓練自身所依賴的大語言模型的底層架構。例如在改進注意力機制的kernel設計上，AlphaEvolve主動分析瓶頸點，提出新的資料流動方式與記憶體切割策略，讓整體推理與訓練效率更上一層樓。

這代表什麼？這代表AI真的開始「回頭檢討自己的大腦」，並且做出有效改進。這種能力，不但減少人類工程師介入的成本，更開始形成一個AI自我優化的正向循環。也就是說，AlphaEvolve優化LLM→ 更強的LLM驅動下一代AlphaEvolve→ AlphaEvolve再回頭強化LLM。

這是一種有機的自我演化路徑，與自然界生物透過突變與選擇逐步進化異曲同工。未來是否可能出現一種AI生態系，每個模組都能互相優化、自己學習、自己演進？。從「人訓練AI」到「AI訓練AI」，AlphaEvolve也許就是人類邁向這個世界的第一步。

AlphaEvolve是未來AI的縮影，重新定義「智慧」
AlphaEvolve不只是科技展示，而是一種新的AI工作模式與思維邏輯。它讓我們重新定義什麼是「智慧」：不只是會分析資料，而是能自己提出假設、測試方法、檢討錯誤，並提出更好的解法。

正如它的名字「Evolve」，它正在進化，也正幫助AI本身進化。對企業而言，這是一種效率革命；對科學界而言，這是一種知識擴展；而對全人類而言，這是一種智慧生態的重新編碼。我們不禁想問：當AI也擁有「創造力」，我們要如何重新思考自己的角色？未來世界的創新者，或許不只是人類，而是與我們並肩的數位同事們。

AlphaEvolve: A coding agent for scientific and algorithmic discovery

（首圖來源：Google Deepmind）

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