傑夫·克盧恩 (Jeff Clune)

英屬哥倫比亞大學電腦科學教授

關於

傑夫·克盧恩（Jeff Clune）是英屬哥倫比亞大學電腦科學教授、Vector 研究所加拿大 CIFAR AI 講座教授，也是自我改進 AI 實驗室 Recursive 的共同創辦人——該實驗室於 2026 年以 6.5 億美元融資走出隱身模式。他進入 AI 的路徑很不尋常：先讀哲學學士，再於 Charles Ofria 指導下以演化神經網路取得博士學位——這個出身塑造了他一生的論點：與其手工設計 AI，不如打造能自行生成 AI 的開放式達爾文過程（「別發明更快的馬」）。他是 Uber AI Labs 創始成員、OpenAI 研究經理（主導 Video PreTraining），並曾任 DeepMind 資深研究顧問。他在 AI 生成演算法、Go-Explore 與品質多樣性搜尋上的工作，橫跨兩篇 Nature 與一篇 Science 論文，並獲美國總統科學家與工程師早期生涯獎。

主要貢獻

提出 AI 生成演算法（AI-GAs）——主張 AI 的每個環節都應該用學習取代手工設計
共同創造 Go-Explore，攻克強化學習最惡名昭彰的探索難題《蒙特祖瑪的復仇》（〈First return, then explore〉，Nature 2021）
共同發表〈Robots that can adapt like animals〉（Nature 2015）與開創品質多樣性領域的 MAP-Elites 演算法
在 OpenAI 主導 Video PreTraining（VPT），讓智能體從無標註網路影片學會玩 Minecraft
共同發表 The AI Scientist 與 Darwin Gödel Machine，並於 2025 年共同創辦 Recursive，直接追求自我改進的 AI

影片與訪談

Don't invent faster horses - Prof. Jeff Clune

Two hours with Machine Learning Street Talk on the argument that runs through Clune's whole career: asking humans to design intelligence is asking for faster horses. Instead, build open-ended, Darwinian search — "Darwin-complete" spaces where any environment can be generated, agents that keep inventing their own challenges, and language models standing in for human judgment about what counts as interesting. The conversation ends where his co-founding of Recursive begins: what it means, and what it risks, to let AI take over AI research itself.

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思想連結

David Ha

曾經合作

Sakana AI 共同創辦人暨執行長

兩人是《The AI Scientist》（2024）的兩位資深作者——這篇論文把「AI 做 AI 研究」從口號變成一個運行中的系統；Sakana 與 Clune 實驗室的合作又延續到 Darwin Gödel Machine，會改寫自己程式碼的智能體。然後，他們各自把一間機構押在這個想法上：Clune 共同創辦 Recursive，Ha 掌舵 Sakana。兩位演化思維的研究者，決定下一個該演化的東西，是研究本身。

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理查·薩頓

受其影響

Oak Lab 創辦人、亞伯達大學教授

Clune 的 AI-GAs 宣言以 Sutton 開啟論證：「正如 Richard Sutton 最近指出的，歷史顯示，長期勝出的演算法往往是那些簡單、且能善用大量算力的。」〈苦澀的教訓〉說：別再手工編寫知識；Clune 把曲柄再轉了一圈——連學習演算法本身都別再手工設計。「別發明更快的馬」，正是苦澀的教訓推到極限的模樣。

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Daniel Kokotajlo

思想對照

AI Futures Project 執行主任

兩人共享一個大多數領域仍視為臆測的前提：AI 自動化 AI 研究，是這十年最關鍵的事件。Kokotajlo 從 OpenAI 辭職並寫下《AI 2027》，警告迴圈閉合之後會發生什麼；Clune 則寫下〈我為何明知風險仍研究自我改進的 AI〉，並共同創辦 Recursive，想小心地把迴圈閉上。並讀之下，這是同一份預測，握在兩個對「憂心的人該站在哪裡」得出相反結論的人手中。

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尤爾根·施密特胡伯

受其影響

KAUST AI 計畫主任、IDSIA 科學總監

Darwin Gödel Machine——Clune 實驗室與 Sakana 的合作——它的名字與野心，都取自 Schmidhuber 2003 年的哥德爾機：論文摘要開頭便向那個「理論上的替代方案」致意——一個會改寫自己的自我改進 AI。Clune 的整個研究綱領，運行在 Schmidhuber 播下的種子上——人工好奇心、自我改進、學習如何學習——只是把「證明」換成了「達爾文」：哥德爾機要求可證明的益處，DGM 則保留一座檔案庫，讓經驗性的演化來裁決。

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