The Hacker News 上的一则讨论帖围绕两个问题展开：让 AI 自动化开展研究是否会导致失控的智能爆发，以及当前的大语言模型能否实质性地实现自我改进。 怀疑者认为，智能通常只适用于特定领域，依赖现实世界中的反馈，并持续受到算力、实验和评估能力的限制。他们质疑大语言模型是否真正具备创造力、持久学习能力，或是否拥有超越人类设定目标之外的目标；他们还警告，机器生成的研究可能复杂到人类无法理解，也难以安全地加以约束或控制。 另一些人则反驳称，AI 已经在许多有明确边界的任务上超过人类，能够综合并分析海量数据，批量提出新想法并进行客观测试，也可能支持持续学习或使用非文本表示。他们认为，如果符号化、类似程序的模型成为前沿系统，递归改进将更有可能实现。 后续讨论还考虑了一个超级智能能否摆脱人类控制的问题。批评者既否认 runaway 必然发生，也认为人类很难轻易控制它；他们指出，更高的智能并不意味着无所不能，而且智慧程度较低的生物有时也能影响更聪明的生物。总体而言，这场讨论仍充满质疑，尚未得出结论。