Некоммерческая исследовательская организация METR 5 ноября оценила, что внутреннее применение ИИ обеспечило большую часть почти двукратного ускорения разработки моделей Anthropic. По приблизительной оценке организации, на ИИ может приходиться около 80% текущего ускорения.
С октября 2025 года результаты моделей Anthropic в агрегированном индексе возможностей AECI росли в 1,9 раза быстрее, чем прежде. Доверительный интервал составляет от 1,5 до 2,8 раза. Иными словами, за последний год компания прошла на тестах примерно такой же путь, на который раньше потребовалось бы два года. METR уверена, что ускорение не связано с более быстрым наращиванием вычислительных мощностей для обучения.
Оценку проводили внутри Anthropic с 12 августа по 29 октября 2026 года. Исследователи изучили показатели предварительного обучения и обучения с подкреплением, объёмы вычислений, результаты внутренних и ещё не выпущенных моделей, прогнозы и интервью с сотрудниками.
Читайте также
METR оценивает свои выводы с высокой неопределённостью. Индекс AECI измеряет успехи прежде всего в задачах с чётко заданным и проверяемым результатом, поэтому его нельзя автоматически переносить на все возможности моделей или субъективное качество их ответов. Ускорение также могло быть переоценено из-за особенностей индекса и факторов, не связанных с ИИ. Кроме того, Anthropic изъяла из публичной версии отчёта большую часть наиболее информативных данных, поэтому читатели не могут самостоятельно оценить эти свидетельства и вынуждены в значительной степени полагаться на интерпретацию METR.
Речь пока не идёт о полностью автономной системе, которая создаёт собственных преемников. Основной эффект даёт помощь исследователям: ИИ выполняет заданные эксперименты и инженерные задачи, однако заметно уступает людям в выборе целей и определении проблем, которые следует решать. Anthropic также заявляет, что рекурсивного самоулучшения ещё не достигла.
METR не обнаружила свидетельств значительных ограничений, которые остановят прогресс из-за нехватки данных, вычислений или возможностей для экспериментов в ближайшие 12 месяцев. Поэтому организация считает значительным риск дальнейшего ускорения: развитие моделей может пойти быстрее, чем их успеют проверять и внедрять меры безопасности.