Anthropic avslöjar: Claude bygger sig själv – och uppmanar till en branschpaus innan det är för sent

Detta är inte bara en effektivitetsvinst; det representerar ett strukturellt skifte i utvecklingsprocessen. Konsekvensen är att Anthropics ingenjörer nu levererar åtta gånger mer kod per kvartal jämfört med perioden 2021–2025 . Flaskhalsen i mjukvaruskapande flyttas från att skriva och testa kod till att sätta mål på högre nivå, arkitektur och omdöme.

Testresultat mättas i en aldrig tidigare skådad takt

Rapporten presenterar en tidslinje av hisnande acceleration över flera standardmått för ingenjörs- och forskningskompetens :

• SWE-bench (verklig mjukvaruutveckling): I slutet av 2023 fick modellerna omkring 2 %. Vid tiden för rapporten presterade Claude 93,9 %, vilket i praktiken mättade ett test designat för att mäta mänsklig förmåga att åtgärda buggar i verkliga GitHub-projekt .
• CORE-Bench (reproducera publicerad forskning): AI:s framgångsgrad hoppade från cirka 20 % under 2024 till att mätta testet bara femton månader senare .
• Optimering av AI-träningskod: Detta interna riktmärke, som ber en modell att optimera kod som tränar en liten språkmodell, visade ett häpnadsväckande språng. I maj 2025 var den genomsnittliga hastighetsökningen 2,9 gånger. I april 2026, med den ännu inte släppta Claude Mythos Preview, var den 52 gånger . En skicklig människa som arbetar ensam skulle behöva fyra till åtta timmar för att uppnå en fyra gångers förbättring; den nuvarande generationen Claude-modeller överträffar 50 gånger .

Den autonoma arbetsförmågan fördubblas var fjärde månad

Det kanske mest betydelsefulla måttet för att förutsäga rekursiv självförbättring är hur länge AI kan arbeta självständigt med 50 % framgångsgrad. Forskning från organisationen METR mäter denna tidshorisont. Den har utökats från ungefär 30 sekunder år 2022 till 12 timmar med Claude Opus 4.6 i april 2026, en 1 440-faldig ökning . Claude Mythos Preview kan arbeta i minst 16 timmar, vilket noteras ligga nära den övre gränsen för vad METR för närvarande kan mäta . Fördubblingstakten för denna horisont har accelererat från sju månader till fyra månader .

En tredjedel av det AI-assisterade arbetet var tidigare opraktiskt

De kvantitativa uppgifterna om kod och riktmärken kompletteras med interna undersökningar om mänsklig produktivitet. En analys av 200 000 interna Claude-konversationer och 53 djupintervjuer visade att 27 % av de AI-assisterade uppgifterna var jobb som anställda helt enkelt inte skulle ha försökt sig på utan AI, eftersom tidsåtgången tidigare gjorde dem opraktiska . Detta är inte automatisering av befintligt arbete, utan en expansion av vad som överhuvudtaget är möjligt att försöka. I en separat intern studie från november 2025 rapporterade anställda att de använde Claude i 60 % av sitt arbete och uppskattade en produktivitetsökning på 50 %, upp från 20 % året innan .

Sakta ner eller hantera risken: en växande spricka

Anthropics ståndpunkt är tydlig. Företaget skriver: "Vi är inte där än, och rekursiv självförbättring är inte oundviklig. Men det kan komma snabbare än de flesta institutioner är förberedda på" . De menar att en global förmåga att pausa eller bromsa AI-utvecklingen "sannolikt skulle vara en bra sak" och uppmanar direkt andra laboratorier att överväga det .

Samma vecka målade OpenAIs handlingar en kontrasterande bild. Den 3 juni publicerade OpenAI en offentlig policyagenda där de efterlyser ett federalt ramverk för säkerhet kring avancerad AI med obligatoriska modellutvärderingar och visselblåsarskydd, men också med en kritisk klausul: att federal lag ska ha företräde framför delstatliga säkerhetslagar . De ber uttryckligen det federala AI-säkerhetsinstitutet CAISI att prioritera övervakning av framsteg mot rekursiv självförbättring . Samtidigt bemannar OpenAI för just denna risk genom att skapa en roll som "Researcher, Recursive Self-Improvement Preparedness" inom sitt säkerhetsteam, med en annonserad lön på motsvarande 3,1 till 4,7 miljoner svenska kronor per år . Jobbet beskrivs som ett inneslutningsproblem för "loss of control", en "smakfull och strategisk" insats för att minska risker som "kan finnas i framtiden, men kanske inte finns nu" .

Båda laboratorierna ser samma våg närma sig, men Anthropic uppmanar flottan att sakta ner, medan OpenAI anställer badvakter och argumenterar mot att en enskild stat ska kunna utfärda ett badförbud.

De tre stegen mot en självbyggande AI

Blogginlägget beskriver en trestegsbana mot den yttersta risken :

1. Människostyrd acceleration (nu): AI assisterar mänskliga ingenjörer och skriver merparten av koden, men människor sätter mål och utövar omdöme.
2. Autonom forskning och ingenjörskonst: AI kan utföra väldefinierade experiment från början till slut utan mänsklig vägledning om metoder; det återstår en lucka för övergripande målsättning och omdöme.
3. Full rekursiv självförbättring ("att sluta loopen"): AI designar, bygger och tränar autonomt sin egen efterträdare med minimal eller ingen mänsklig tillsyn.

Anthropics medgrundare Jack Clark har separat uppskattat sannolikheten till 60 % att denna "loop" sluts före slutet av 2028 . Den interna datan i inlägget från 4 juni ger den faktiska grunden till varför den uppskattningen inte är en avlägsen hypotes, utan en prognos från en kurva som redan synligt böjer sig uppåt.