DeepMind 研发代码 75% 由 AI 生成

据 Woofun AI 消息， 在 安全报告中公布首次针对机器学习研发自动化的整体实证评估。报告显示，尽管 AI 已编写该实验室工程师交付的大部分代码，但目前不存在显著的端到端 ML R&D 加速，AI 驱动 ML R&D 的风险较低。团队构建内部指数 ，将 123 个 AI 模型在 92 个基准上的得分合成单一数值。

前沿 Gemini 能力以约每月 0.1 GCI 点的稳定速度提升， 在 2024 年底接近 0.5 点， 在 2026 年 9 月略高于 2.9 点， 约 3.3 点高于趋势线，但这源于算力与组织投入增加，而非 AI 驱动的加速。DeepMind 生产代码中超过 75% 由 AI 编写，完全委托的代码合并请求比例在 4 月至 9 月间从 7.5% 升至 11.9%，但约 88% 的请求仍需多轮人工引导或人工编写。对 12 位资深研究者的调查显示，自动化在明确、可验证的执行任务中最高，在开放式科学构想、新实验设计与诊断训练不稳定等环节最低。