過去我們訓練 AI，都要靠人類辛苦準備大量資料，一條一條標註、調參數，才能讓它懂得怎麼完成任務。但麻省理工學院（MIT）最近開發出一套全新的訓練模型：SEAL（Self-Adapting Language Models），打破了這個傳統。他們讓 AI 學會自己生出訓練資料、自己設計學習策略，甚至還能根據表現自己調整參數，等於是 AI 開始「自學」了！這樣的技術讓 AI 不再只是被動聽話的機器，而像是有能力自我進步的學生。這不只是技術上的進步，更像是 AI 真正「開竅」了。
自學的效果，比人教還厲害
那 AI 自己學，效果到底怎麼樣？MIT 團隊做了兩個實驗來測試，一個是抽象解謎任務，一個是知識理解任務。在解謎任務中，原本 AI 完全不會做，答對率是 0%。但用 SEAL 自學兩輪之後，答對率竟然衝上了 72.5%，十分驚人。
而在閱讀文章後回答問題的任務中，SEAL 訓練出來的模型，表現甚至比 GPT-4.1 產生資料訓練的版本還好。這就像學生不用教師補習，自己看筆記還考更高分一樣。這些結果說明，AI 如果能自己選擇要學什麼、怎麼學，可能比人類指定的方式更適合它，也更有效率。
從 AI 工具晉升 AI 夥伴
對企業來說，這種「會自己學的 AI」有多重要？等於你公司裡有一位會自我進修、不用人盯著學習的新同事。現在的 AI 工具，要做出好表現，通常都得靠資料科學家幫它調資料、重新訓練，還要花時間確認結果對不對。
但如果用 SEAL，AI 就能根據每天收到的新資料，自己生出新的學習範本、自動調整參數。舉例來說，客服系統可以自動學會客戶最新的問題，財務分析工具可以根據市場變動重新調整判斷邏輯。這不只省時間省人力，還能讓企業反應速度更快、處理問題更精準。
對醫療、法律、金融產業有很大幫助
SEAL對資料密集、專業變化快的產業特別有幫助。像是醫療、法律、金融這些領域，資訊每天都在更新，新的法規、新的藥物、新的市場變化，如果AI跟不上，很容易做出錯誤判斷。
過去要讓AI了解這些新內容，需要人力一條條重新輸入訓練，但現在有了 SEAL，模型可以自己讀資料、整理邏輯、更新知識，等於是「每天都在進步」的智慧系統。或許一個法律 AI，早上讀完新的法院判例，下午就能應用在合約分析上，這樣的效率跟準確度，對產業來說絕對是一大突破。
自學也有副作用？AI 可能會「忘記舊東西」
當然，再厲害的技術也有需要改進的地方。MIT 研究團隊也發現，SEAL 雖然能讓AI自學，但如果學太多新東西，有時候會忘記之前學過的知識。就像學生學新科目時，可能會不小心把以前的東西拋在腦後。
要解決這個問題，研究人員正在嘗試像是加入回放機制、限制更新幅度，或是幫 AI 做記憶分層管理等方式。雖然這個挑戰還沒完全解決，但 SEAL 已經證明了 AI 有能力開始管理自己的學習，這是以前模型做不到的事。
未來的AI，會自己學、自己改、自己變聰明
MIT SEAL 技術讓我們看到 AI 未來的可能：它不只是你手下的工具，而是可以跟你一起學習、一起進步的智慧夥伴。不管是節省訓練時間、提高工作效率，還是加快知識更新速度，SEAL 都讓 AI 更像一個「會學習的實習生」，甚至未來有可能變成「資深顧問」。
對產業來說，這代表訓練 AI 不再是一次性的任務，而是可以持續、動態、無需人力的過程。AI 的角色正在改變，從需要人教的「學生」，變成能自己學會東西、幫助我們工作更聰明的夥伴。
（首圖來源：AI 生成）
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