Исследовательская организация METR оценила, как AI влияет на разработку моделей Anthropic. По её отчёту от 5 ноября 2026 года, возможности моделей компании на задачах с чётко заданными условиями, вероятно, улучшаются примерно вдвое быстрее, чем в период с марта 2024-го по октябрь 2025 года. Значительную часть ускорения исследователи связывают с использованием AI в самой разработке.
Оценка сопровождается большой неопределённостью: METR не удивил бы и результат от 1,3 до 3 раз относительно прежнего темпа. Кроме того, Anthropic скрыла из публичной версии большую часть свидетельств, которые аудиторы сочли наиболее информативными. Поэтому читатели не могут самостоятельно проверить всю основу выводов.
Что именно оценивала METR
С 12 августа по 29 октября 2026 года сотрудники METR изучали внутренние данные Anthropic и беседовали с её исследователями. Им предоставили показатели обучения, результаты тестов внутренних моделей, сведения о вычислениях и анализ ускорения работы с помощью AI.
Исследователи сравнивали скорость улучшения возможностей моделей на хорошо определённых задачах с историческим темпом компании. Это не секундомер, который измеряет рабочий день отдельного сотрудника, и не утверждение, что все исследования Anthropic выполняются ровно в два раза быстрее. Речь об оценке скорости роста возможностей моделей по доступным METR данным.
По разбору The Decoder, один из показателей, использованных в анализе, объединяет результаты нескольких тестов. Он позволяет сравнивать динамику моделей, но не описывает все стороны их поведения в реальной работе.
METR считает вероятным, что использование AI в исследованиях и разработке даёт большую часть наблюдаемого ускорения. Однако оценить причинный вклад непросто: на темп влияют и другие факторы, а исследователи самой Anthropic не пришли к единому мнению о величине вклада AI. Отдельные оценки в отчёте следует воспринимать как экспертные суждения, а не как точное измерение.
Почему это обсуждают в контексте безопасности
Если AI помогает создавать более сильные системы, те в свою очередь могут помочь ускорить следующую итерацию исследований. Такая обратная связь интересует разработчиков, но одновременно ставит вопрос о том, успеют ли оценки безопасности за ростом возможностей.
Отчёт METR не доказывает, что разработка моделей уже полностью автоматизирована или что дальнейшее ускорение неизбежно. Он также не позволяет точно предсказать дату появления новых возможностей. Авторы подчёркивают неопределённость и отмечают, что из-за скрытых материалов публичная оценка сильнее обычного зависит от доверия к их выводам.
Для читателя главный результат исследования - свидетельство возможного ускорения внутри одной конкретной лаборатории, полученное при доступе к её внутренним данным. Насколько этот результат переносится на другие компании и сохранится ли такой темп дальше, из него не следует.
Оценку вклада AI важно отделять от самого наблюдения за изменением возможностей моделей.
Источник: отчёт METR; дополнительный разбор: The Decoder.