Anthropic у переглянутій S-1A пише, що може невдовзі досягти порога «dramatically accelerated progress attributable to AI» зі своєї Responsible Scaling Policy, але жодну модель за ним не відносить, за даними TechCrunch.
Переглянуту S-1A компанія оприлюднила в понеділок, 2 листопада 2026 року. TechCrunch подає це як близькість до рекурсивного самовдосконалення (RSI), але цікавіша інша фраза з розділу ризиків: компанія вже раніше не помітила значного прискорення власної розробки, доки воно не відбулося, і може не помітити знову.
Що саме Anthropic написала в S-1A?
Anthropic у розділі ризиків S-1A пише, що дедалі ширше використання AI у власних дослідженнях може прискорювати моделі швидше, ніж компанія встигає розробляти, перевіряти й упроваджувати заходи безпеки, узгодження та захисту.
Формулювання про поріг спирається на «внутрішні оцінки» і «очікування щодо майбутніх моделей», а не на поточні моделі. Компанія додає, що не віднесла жодну зі своїх моделей за цей поріг і продовжує аналізувати дані. TechCrunch трактує це як близькість до власного визначення RSI, а сама Anthropic у матеріалі свого Institute пише, що до повного рекурсивного самовдосконалення ще не дійшла і що воно не неминуче.
Які цифри стоять за цим твердженням?
Станом на травень 2026 року понад 80% коду, який потрапляє в кодову базу Anthropic, написав Claude, за даними Anthropic Institute. До запуску Claude Code у режимі research preview в лютому 2025 року частка була в межах одиниць відсотків.
Тривалість завдань, які моделі виконують самостійно, за даними Anthropic, подвоюється приблизно кожні 4 місяці (раніше кожні 7). Claude Opus 3 у березні 2024 року справлявся із завданнями на близько 4 хвилини людської роботи, Claude Sonnet 3.7 через рік: на близько півтори години, Claude Opus 4.6 ще через рік: на 12 годин. METR оцінив, що Claude Mythos Preview може працювати «щонайменше» 16 годин, і це верхня межа того, що METR здатна виміряти без нових завдань.
У самому матеріалі Anthropic дві різні бази порівняння. На початку сказано, що інженери випускають у 8 разів більше коду за квартал, ніж у період з 2021 по 2025 рік. Далі йдеться про 8× більше змерджено коду на інженера за день у другому кварталі 2026 року порівняно з 2024-м. Тому цифру варто цитувати з цим застереженням. Сама Anthropic визнає, що рядки коду міряють кількість, а не якість, тож 8× майже напевно завищує реальний приріст продуктивності.
Чого моделям ще бракує до самобудівного AI?
Claude, за оцінкою Anthropic, уже може отримати недовизначену задачу й самостійно знайти спосіб її розвʼязати, а в дослідженнях зрівнюється з досвідченими людьми або перевершує їх у виконанні чітко описаного експерименту. Прогалина лишається у виборі цілей: і в інженерії, і в дослідженнях великий розрив зберігається саме там, де потрібне судження про те, що робити далі.
У S-1A компанія пише, що не очікує безпечно віддати Claude повністю автономне проєктування наступних поколінь передових моделей без осмисленого людського нагляду й розуміння. Тому розглядає оновлення Responsible Scaling Policy, щоб люди лишалися в контролі над розробкою. TechCrunch нагадує про скептичне прочитання: S-1 водночас розкриває інформацію й працює як маркетинг, а заява про близькість до моделі, що будує себе, може належати до другого.
