Штучний інтелект дедалі активніше використовується для створення нових, потужніших моделей, прискорюючи власний технологічний розвиток. Незалежне дослідження організації METR показало, що американська компанія Anthropic, розробник Claude, удосконалює свої системи майже вдвічі швидше, ніж раніше. Значну частину цього прискорення забезпечує сам ШІ, який допомагає інженерам розробляти та тестувати наступні покоління моделей.
- Моделі Anthropic удосконалюються майже вдвічі швидше, ніж у попередні роки.
- Дослідники пов’язують прискорення з використанням ШІ у створенні нових моделей.
- Штучний інтелект уже допомагає програмувати, проводити експерименти та аналізувати результати.
- METR не виявила очевидних перешкод для подальшого прискорення розробок.
ШІ допомагає створювати потужніші версії самого себе
Висновки оприлюднила 5 листопада некомерційна дослідницька організація Model Evaluation and Threat Research (METR), яка протягом 11 тижнів вивчала внутрішні процеси Anthropic. Дослідники отримали доступ до результатів тестування моделей, даних про їхнє навчання та роботу інженерних команд, а також провели інтерв’ю зі співробітниками компанії.
Аналіз показав, що з жовтня 2025 року темпи покращення результатів моделей Anthropic у стандартизованих тестах зросли приблизно в 1,9 раза. Фактично за останній рік компанія досягла прогресу, на який раніше витрачала близько двох років. Водночас дослідження стосувалося насамперед завдань із чітко визначеними умовами та критеріями успішності.
За оцінкою METR, приблизно 80% нинішнього прискорення може бути пов’язано з використанням штучного інтелекту в дослідницькій роботі. Цей показник залишається попередньою оцінкою, однак дослідники встановили, що прискорення не пояснюється простим збільшенням обчислювальних потужностей для навчання моделей.
Як штучний інтелект прискорює розробку нових моделей
Інженери Anthropic використовують ШІ для написання програмного коду, проведення експериментів, перевірки гіпотез і вдосконалення алгоритмів. Завдання, які раніше потребували тривалої роботи спеціалістів, тепер можна виконувати значно швидше завдяки автоматизації окремих етапів.
При цьому йдеться не про повністю самостійне створення штучним інтелектом власних наступників. Люди продовжують визначати напрямки досліджень, ухвалювати ключові рішення та контролювати навчання моделей. Проте дедалі більша частина технічної роботи переходить до систем ШІ, а їхні нові можливості використовуються для подальшого вдосконалення технології.
Саме цей механізм дослідники розглядають як передумову рекурсивного самовдосконалення — процесу, за якого потужніші моделі допомагають створювати ще досконаліші системи. Наразі повністю автономного циклу такого розвитку не зафіксовано.
Дослідники попереджають про ризики неконтрольованого прискорення
Фахівці METR не виявили переконливих свідчень того, що нестача даних, обчислювальних ресурсів або обмеження алгоритмів зможуть істотно сповільнити розвиток моделей Anthropic протягом наступних 12 місяців. Водночас вони визнають, що оцінити всі можливі перешкоди на цьому етапі складно.
Прискорення розробок порушує питання про здатність компаній і незалежних експертів своєчасно перевіряти безпеку нових систем. Якщо швидкість удосконалення моделей продовжить зростати, технологічний прогрес може випередити розробку механізмів контролю за ними.
Дослідження також має обмеження щодо прозорості. Anthropic вилучила з оприлюдненого звіту значну частину внутрішніх даних, які вважала комерційно чутливими. Через це незалежні фахівці не можуть повністю перевірити всі висновки METR, хоча організація отримала доступ до відповідної інформації під час дослідження.
