Claude строит сам себя, а Anthropic призывает индустрию замедлиться, пока не поздно

4 июня 2026 года компания Anthropic опубликовала отрезвляющий анализ ускоряющихся способностей искусственного интеллекта. Пост в блоге «When AI Builds Itself» («Когда ИИ строит сам себя») от исследовательского подразделения Anthropic Institute — это не теоретические размышления, а подкрепленное данными предупреждение: процесс, при котором системы ИИ улучшают своих преемников, перестал быть научной фантастикой. Это происходит внутри компании прямо сейчас, и темпы превосходят ожидания .

Доклад появился в критический момент: две ведущие лаборатории ИИ, Anthropic и OpenAI, сходятся в оценке угрозы, но кардинально расходятся в методах ее устранения. Anthropic, опираясь на внутренние данные, призывает к осознанному, верифицируемому замедлению темпов всей индустрии. OpenAI, опубликовавшая днем ранее свою повестку в области публичной политики и активно нанимающая высокооплачиваемого исследователя безопасности именно для этого сценария, выступает за федеральный мониторинг и сдерживание, не нажимая на тормоза разработки .

Ключевой вопрос больше не в том, сможет ли ИИ улучшать сам себя, а в том, когда это произойдет — и готовы ли к этому институты.

Claude пишет большую часть собственного кода

Самый поразительный внутренний показатель — это доля кода, создаваемого ИИ в Anthropic. По состоянию на май 2026 года более 80% всего кода, попадающего в кодовую базу компании, написано моделью Claude . Для сравнения, годом ранее, в феврале 2025-го, этот показатель исчислялся однозначными числами . Ранее генеральный директор Дарио Амодеи отмечал, что более 90% кода для новых моделей и функций Claude создаются ИИ, а свежий отчет подтверждает, что это доминирование распространяется на всю кодовую базу компании .

Это не просто скачок эффективности, а структурный сдвиг в процессе разработки. Как следствие, инженеры Anthropic теперь «выкатывают» в восемь раз больше кода за квартал по сравнению с базовым периодом 2021–2025 годов . Узкое место в создании программного обеспечения смещается с написания и тестирования на постановку целей высокого уровня, проектирование архитектуры и экспертную оценку.

Производительность на тестах достигает насыщения с беспрецедентной скоростью

В отчете приводится хронология головокружительного ускорения по нескольким стандартным метрикам инженерной и исследовательской компетенции :

• SWE-bench (реальные задачи программной инженерии): В конце 2023 года модели набирали около 2%. К моменту публикации отчета Claude достиг 93,9%, фактически насытив бенчмарк, предназначенный для тестирования исправления ошибок на реальных задачах с открытым исходным кодом .
• CORE-Bench (воспроизведение научных исследований): Процент успеха ИИ подскочил примерно с 20% в 2024 году до полного насыщения теста всего пятнадцатью месяцами позже .
• Оптимизация кода для обучения ИИ: На этом внутреннем бенчмарке, где модель должна оптимизировать код для обучения небольшой языковой модели, произошел ошеломляющий скачок. В мае 2025 года среднее ускорение составляло 2,9 раза. К апрелю 2026 года невыпущенная модель Claude Mythos Preview показала ускорение в 52 раза . Опытному человеку-одиночке требуется от четырех до восьми часов, чтобы добиться улучшения в 4 раза; текущее поколение Claude превышает 50-кратное улучшение .

«Тактовая частота» автономности удваивается каждые четыре месяца

Возможно, самой значимой метрикой для прогнозирования рекурсивного самосовершенствования является продолжительность автономных задач. Исследования организации METR отслеживают, как долго ИИ может работать независимо с 50-процентной вероятностью успеха. Этот горизонт планирования расширился с примерно 30 секунд в 2022 году до 12 часов с моделью Claude Opus 4.6 в апреле 2026 года — рост в 1440 раз . Claude Mythos Preview может работать автономно как минимум 16 часов, что, как отмечается, близко к верхнему пределу возможностей измерения METR на сегодняшний день . Скорость удвоения этого горизонта ускорилась с семи до четырех месяцев .

Треть задач, выполняемых с ИИ, ранее считались нецелесообразными

Количественные данные о коде и бенчмарках дополняются внутренними опросами о производительности труда. Анализ 200 000 расшифровок внутренних сессий Claude и 53 глубинных интервью показал, что 27% задач, выполненных с помощью ИИ, были работой, за которую сотрудники просто не взялись бы без ИИ, поскольку временные затраты ранее делали ее нецелесообразной . Это не автоматизация существующей работы, а расширение горизонта того, что вообще возможно попытаться сделать. В параллельном внутреннем исследовании, проведенном в ноябре 2025 года, сотрудники сообщали, что используют Claude в 60% своей работы, и оценили рост производительности в 50% по сравнению с 20% годом ранее .

Сбавить скорость или сдержать риск: растущий раскол

Позиция Anthropic недвусмысленна. Компания заявляет: «Мы еще не достигли этого, и рекурсивное самосовершенствование не является неизбежным. Но оно может наступить раньше, чем большинство институтов будут к нему готовы» . Утверждается, что глобальная возможность поставить разработку ИИ на паузу или замедлить ее, «вероятно, была бы благом», и другие лаборатории напрямую призывают задуматься об этом .

На той же неделе действия OpenAI рисовали противоположную картину. 3 июня OpenAI опубликовала повестку публичной политики, призывающую к созданию федеральной системы безопасности передового ИИ с обязательной оценкой моделей и защитой информаторов, но с критической оговоркой: преимущественное право федерального регулирования над законами отдельных штатов . Компания явно просит федеральный институт безопасности ИИ (CAISI) уделить приоритетное внимание мониторингу прогресса в направлении рекурсивного самосовершенствования . Одновременно с этим OpenAI наращивает штат именно под этот риск, создав вакансию «Исследователь, готовность к рекурсивному самосовершенствованию» в своей команде безопасности с заявленной компенсацией от $295 000 до $445 000 . Работа описывается как проблема сдерживания потери контроля, «тактичное и стратегическое» усилие по смягчению рисков, которые «могут существовать в будущем, но могут не существовать сейчас» .

Обе лаборатории видят приближение одной и той же волны, но Anthropic призывает флот сбавить ход, а OpenAI нанимает спасателей и выступает против того, чтобы какой-то отдельный штат вводил запрет на купание.

Три шага к самосоздающемуся ИИ

В блоге описывается трехэтапная траектория движения к предельному риску :

1. Ускорение под руководством человека (сейчас): ИИ помогает инженерам, пишет большую часть кода, но люди ставят цели и выносят суждения.
2. Автономные исследования и инженерия: ИИ может выполнять четко поставленные эксперименты от начала до конца без человеческого руководства методами; сохраняется разрыв в постановке целей высокого уровня и суждениях.
3. Полное рекурсивное самосовершенствование («замыкание петли»): ИИ автономно проектирует, создает и обучает собственного преемника с минимальным контролем или вообще без контроля со стороны человека.

Сооснователь Anthropic Джек Кларк ранее независимо оценил вероятность того, что эта «петля» замкнется к концу 2028 года, в 60% . Внутренние данные из поста от 4 июня служат фактическим обоснованием того, почему эта оценка — не отдаленная гипотеза, а проекция кривой, которая уже зримо загибается вверх.