Anthropic की चेतावनी: Claude अब अपना 80% कोड खुद लिख रहा है, AI का आत्म-सुधार तेज़ी से बढ़ रहा है

Anthropic ने 4 जून, 2026 को AI की तेज़ी से बढ़ती क्षमताओं का एक कठोर आकलन प्रकाशित किया। अपने एंथ्रोपिक इंस्टीट्यूट का ब्लॉग पोस्ट, "जब AI खुद का निर्माण करता है" (When AI Builds Itself), कोई सैद्धांतिक चिंतन नहीं बल्कि डेटा-समर्थित चेतावनी है: AI प्रणालियों द्वारा अपने उत्तराधिकारियों को बेहतर बनाने की प्रक्रिया अब विज्ञान कथा नहीं रही—यह अभी कंपनी के अंदर हो रही है, और इसकी गति उम्मीदों से कहीं अधिक है ।

यह रिपोर्ट एक महत्वपूर्ण मोड़ पर आई है, जब दो प्रमुख AI प्रयोगशालाएं, Anthropic और OpenAI, एक ही अंतर्निहित चिंता पर एकत्रित हो रही हैं, लेकिन आवश्यक उपाय पर तीव्र रूप से विभाजित हैं। Anthropic अपने आंतरिक डेटा का उपयोग एक जानबूझकर, सत्यापन योग्य उद्योग-व्यापी मंदी के लिए तर्क देने के लिए कर रहा है। दूसरी ओर, OpenAI, जिसने एक दिन पहले अपना सार्वजनिक नीति एजेंडा प्रकाशित किया और इस सटीक परिदृश्य के लिए एक उच्च-वेतन वाले सुरक्षा शोधकर्ता को सक्रिय रूप से नियुक्त कर रहा है, विकास पर ब्रेक लगाए बिना संघीय निगरानी और रोकथाम की वकालत कर रहा है ।

मुख्य प्रश्न अब यह नहीं है कि AI स्वयं में सुधार करेगा या नहीं, बल्कि यह है कि कब—और क्या संस्थाएं इसके लिए तैयार हैं।

Claude अपना अधिकांश कोड स्वयं लिखता है

सबसे चौंकाने वाला आंतरिक मीट्रिक वह डिग्री है जिस हद तक AI ने पहले ही Anthropic में कोडिंग के भौतिक कार्य को अपने हाथ में ले लिया है। मई 2026 तक, Anthropic के कोडबेस में मर्ज किए गए सभी कोड का 80% से अधिक Claude द्वारा लिखा गया है । यह एक वर्ष पहले, फरवरी 2025 में, निम्न एकल-अंकीय स्तरों से एक बड़ी छलांग है । इससे पहले, Anthropic के CEO डारियो अमोदेई ने नोट किया था कि नए Claude मॉडल और फीचर्स के लिए 90% से अधिक कोड AI-रचित था, और नई रिपोर्ट पुष्टि करती है कि यह प्रभुत्व अब पूरी कंपनी के मर्ज किए गए कोडबेस में फैल गया है ।

यह केवल एक दक्षता लाभ नहीं है; यह विकास पाइपलाइन में एक संरचनात्मक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है। इसका परिणाम यह है कि Anthropic के इंजीनियर अब 2021–2025 की आधार रेखा की तुलना में प्रति तिमाही आठ गुना अधिक कोड शिप कर रहे हैं । सॉफ्टवेयर निर्माण में अड़चन अब लिखने और परीक्षण से हटकर उच्च-स्तरीय लक्ष्य-निर्धारण, वास्तुकला और निर्णय पर आ गई है।

बेंचमार्क प्रदर्शन अभूतपूर्व गति से संतृप्त हो रहा है

रिपोर्ट इंजीनियरिंग और अनुसंधान क्षमता के कई मानक उपायों में तीव्र गति से त्वरण की एक समयरेखा प्रदान करती है :

• SWE-बेंच (वास्तविक दुनिया का सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग): 2023 के अंत में, मॉडलों ने लगभग 2% स्कोर किया। रिपोर्ट के समय तक, Claude 93.9% स्कोर कर रहा था, जो वास्तविक GitHub मुद्दों पर मानव-स्तरीय बग-फिक्सिंग का परीक्षण करने के लिए डिज़ाइन किए गए बेंचमार्क को प्रभावी ढंग से संतृप्त कर रहा है ।
• CORE-बेंच (प्रकाशित शोध को पुन: प्रस्तुत करना): AI की सफलता दर 2024 में लगभग 20% से उछलकर केवल पंद्रह महीने बाद बेंचमार्क को संतृप्त करने तक पहुंच गई ।
• AI प्रशिक्षण कोड ऑप्टिमाइजेशन: यह आंतरिक बेंचमार्क, जो एक मॉडल से एक छोटे भाषा मॉडल को प्रशिक्षित करने वाले कोड को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए कहता है, ने एक चौंका देने वाली छलांग देखी। मई 2025 में, औसत गति 2.9 गुना थी। अप्रैल 2026 तक, अप्रकाशित Claude मिथोस प्रीव्यू के साथ, यह 52 गुना थी । 4x सुधार प्राप्त करने में एक कुशल मानव को अकेले काम करने में चार से आठ घंटे लगेंगे; Claude मॉडलों की वर्तमान पीढ़ी 50x से अधिक है ।

स्वायत्तता की क्लॉक स्पीड हर चार महीने में दोगुनी हो रही है

पुनरावर्ती आत्म-सुधार की भविष्यवाणी करने के लिए शायद सबसे प्रभावशाली मीट्रिक स्वायत्त कार्यों की अवधि है। METR का शोध ट्रैक करता है कि एक AI 50% सफलता दर पर कितनी देर तक स्वतंत्र रूप से काम कर सकता है। यह कार्य अवधि 2022 में लगभग 30 सेकंड से बढ़कर अप्रैल 2026 तक Claude Opus 4.6 के साथ 12 घंटे हो गई है, जो 1,440 गुना वृद्धि है । Claude मिथोस प्रीव्यू कम से कम 16 घंटे तक काम कर सकता है, जिसे METR वर्तमान में माप सकने वाली ऊपरी सीमा के करीब बताया गया है । इस क्षितिज के लिए दोगुनी होने की दर हर सात महीने से तेज़ होकर हर चार महीने हो गई है ।

AI-सहायता प्राप्त कार्य का एक तिहाई पहले अव्यावहारिक था

कोड और बेंचमार्क पर मात्रात्मक डेटा मानव उत्पादकता पर आंतरिक मतदान के साथ जुड़ा हुआ है। 200,000 आंतरिक Claude ट्रांसक्रिप्ट और 53 गहन साक्षात्कारों के विश्लेषण में पाया गया कि AI-सहायता प्राप्त कार्यों में से 27% ऐसे काम थे जिन्हें कर्मचारी AI के बिना करने का प्रयास ही नहीं करते, क्योंकि समय की लागत पहले उन्हें अव्यावहारिक बना देती थी । यह मौजूदा काम का स्वचालन नहीं है बल्कि यह उस चीज़ का विस्तार है जिसे करने का प्रयास करना ही संभव है। नवंबर 2025 के एक अलग आंतरिक अध्ययन में, कर्मचारियों ने अपने 60% काम में Claude का उपयोग करने की सूचना दी और 50% उत्पादकता बढ़त का अनुमान लगाया, जो पिछले वर्ष 20% से अधिक थी ।

गति धीमी करना या जोखिम को नियंत्रित करना: एक बढ़ती दरार

Anthropic की स्थिति स्पष्ट है। कंपनी कहती है, "हम अभी वहां नहीं हैं, और पुनरावर्ती आत्म-सुधार अपरिहार्य नहीं है। लेकिन यह उससे जल्दी आ सकता है जिसके लिए अधिकांश संस्थाएं तैयार हैं" । यह तर्क देता है कि AI विकास को रोकने या धीमा करने की वैश्विक क्षमता "संभवतः एक अच्छी बात होगी" और सीधे अन्य प्रयोगशालाओं से इस पर विचार करने का आग्रह कर रहा है ।

उसी सप्ताह, OpenAI के कार्यों ने एक विपरीत तस्वीर पेश की। 3 जून को, OpenAI ने एक सार्वजनिक नीति एजेंडा प्रकाशित किया जिसमें अनिवार्य मॉडल मूल्यांकन और व्हिसलब्लोअर सुरक्षा के साथ एक संघीय फ्रंटियर AI सुरक्षा ढांचे का आह्वान किया गया, लेकिन एक महत्वपूर्ण खंड के साथ: राज्य-स्तरीय सुरक्षा कानूनों का पूर्व-निरसन । यह स्पष्ट रूप से संघीय AI सुरक्षा संस्थान CAISI से पुनरावर्ती आत्म-सुधार की ओर प्रगति की निगरानी को प्राथमिकता देने के लिए कहता है । साथ ही, OpenAI इसी जोखिम के लिए स्टाफ बढ़ा रहा है, अपनी सुरक्षा टीम के भीतर "शोधकर्ता, पुनरावर्ती आत्म-सुधार तैयारी" (Researcher, Recursive Self-Improvement Preparedness) की भूमिका $295,000 से $445,000 के घोषित वेतन के साथ सृजित कर रहा है । इस नौकरी को नियंत्रण खोने की रोकथाम की समस्या के रूप में तैयार किया गया है, एक "सुरुचिपूर्ण और रणनीतिक" प्रयास जो उन जोखिमों को कम करने के लिए है जो "भविष्य में मौजूद हो सकते हैं, लेकिन अभी मौजूद नहीं हो सकते हैं" ।

दोनों प्रयोगशालाएं एक ही लहर को आते देख रही हैं, लेकिन Anthropic बेड़े को गति धीमी करने का आग्रह कर रहा है, जबकि OpenAI लाइफगार्ड नियुक्त कर रहा है और किसी एक राज्य द्वारा तैराकी पर प्रतिबंध लगाने के खिलाफ तर्क दे रहा है।

स्व-निर्माण AI की ओर तीन चरण

ब्लॉग पोस्ट अंतिम जोखिम की ओर तीन-चरणीय प्रक्षेपवक्र की रूपरेखा प्रस्तुत करता है :

1. मानव-निर्देशित त्वरण (अभी): AI मानव इंजीनियरों की सहायता करता है, अधिकांश कोड लिखता है, लेकिन मानव लक्ष्य निर्धारित करते हैं और निर्णय का प्रयोग करते हैं।
2. स्वायत्त अनुसंधान और इंजीनियरिंग: AI विधियों पर मानव मार्गदर्शन के बिना अंत-से-अंत तक सुनियोजित प्रयोगों को निष्पादित कर सकता है; उच्च-स्तरीय लक्ष्य-निर्धारण और निर्णय पर एक अंतर बना रहता है।
3. पूर्ण पुनरावर्ती आत्म-सुधार ("लूप को बंद करना"): AI न्यूनतम या बिना किसी मानवीय निगरानी के स्वायत्त रूप से अपने उत्तराधिकारी को डिजाइन, निर्माण और प्रशिक्षित करता है।

Anthropic के सह-संस्थापक जैक क्लार्क ने अलग से अनुमान लगाया है कि 2028 के अंत तक इस "लूप" के बंद होने की 60% संभावना है । 4 जून के पोस्ट में आंतरिक डेटा इस बात का तथ्यात्मक आधार प्रदान करता है कि यह अनुमान कोई दूर की काल्पनिक स्थिति नहीं बल्कि एक ऐसे वक्र से प्रक्षेपण क्यों है जो पहले से ही ऊपर की ओर झुकता हुआ दिखाई दे रहा है।