Anthropic, Claude'ın Kendi Kendini İnşa Ettiğini Açıkladı ve Çok Geç Olmadan Sektöre Yavaşlama Çağrısı Yaptı

Bu sadece bir verimlilik artışı değil; geliştirme sürecinde yapısal bir değişimi temsil ediyor. Bunun sonucu olarak, Anthropic mühendisleri artık 2021–2025 dönemine kıyasla çeyrek başına sekiz kat daha fazla kod teslim ediyor . Yazılım oluşturmadaki darboğaz, yazma ve test etmeden, daha üst düzey hedef belirleme, mimari ve muhakemeye doğru kayıyor.

Kıyaslama performansları eşi benzeri görülmemiş bir hızla doygunluğa ulaşıyor

Rapor, mühendislik ve araştırma yetkinliğinin çeşitli standart ölçütlerinde baş döndürücü bir ivmelenmenin zaman çizelgesini sunuyor :

• SWE-bench (gerçek dünya yazılım mühendisliği): 2023'ün sonlarında modeller %2 civarında puan alıyordu. Rapor yayınlandığında Claude %93,9 puan alarak, gerçek GitHub sorunları üzerinde insan seviyesinde hata düzeltmeyi test etmek için tasarlanmış bir kriteri etkili bir şekilde doygunluğa ulaştırdı .
• CORE-Bench (yayınlanmış araştırmayı yeniden üretme): Yapay zeka başarı oranları 2024'te %20 civarındayken sadece on beş ay sonra kriteri doygunluğa ulaştırdı .
• Yapay zeka eğitim kodu optimizasyonu: Bir modelden küçük bir dil modelini eğiten kodu optimize etmesini isteyen bu şirket içi kriter, şaşırtıcı bir sıçrama gördü. Mayıs 2025'te ortalama hızlanma 2,9 kattı. Nisan 2026'da, henüz piyasaya sürülmemiş Claude Mythos Preview ile bu oran 52 kata ulaştı . Yetenekli bir insanın tek başına çalışarak 4 kat iyileştirme elde etmesi dört ila sekiz saat sürerken, mevcut nesil Claude modelleri 50 katı aşıyor .

Otonomi hızı her dört ayda bir ikiye katlanıyor

Özyinelemeli kendini iyileştirmeyi tahmin etmek için belki de en etkili ölçüt, otonom görevlerin süresi. METR'in araştırması, bir yapay zekanın %50 başarı oranıyla ne kadar süre bağımsız çalışabileceğini takip ediyor. Bu görev ufku, 2022'de yaklaşık 30 saniyeden, Nisan 2026'da Claude Opus 4.6 ile 12 saate genişledi; bu 1.440 katlık bir artış anlamına geliyor . Claude Mythos Preview en az 16 saat çalışabiliyor ve bunun şu anda METR'in ölçebildiği üst sınıra yakın olduğu belirtiliyor . Bu ufkun ikiye katlanma hızı her yedi aydan her dört aya hızlandı .

Yapay zeka destekli işlerin üçte biri daha önce pratik değildi

Kod ve kıyaslamalara dair nicel veriler, insan üretkenliği üzerine yapılan şirket içi anketlerle birleştiriliyor. 200.000 dahili Claude transkriptinin ve 53 derinlemesine görüşmenin analizi, yapay zeka destekli görevlerin %27'sinin, çalışanların yapay zeka olmadan kesinlikle girişmeyeceği işler olduğunu, çünkü zaman maliyetinin bunları daha önce pratik olmaktan çıkardığını ortaya koydu . Bu, mevcut işin otomasyonu değil, neyin denenebilir olduğuna dair sınırların genişlemesidir. Kasım 2025'te yapılan ayrı bir şirket içi çalışmada, çalışanlar işlerinin %60'ında Claude kullandıklarını ve bir önceki yılki %20'lik orana kıyasla %50 üretkenlik artışı tahmin ettiklerini bildirdi .

Yavaşlamak mı, riski kontrol altına almak mı: Büyüyen bir görüş ayrılığı

Anthropic'in tutumu net. Şirket, "Henüz o noktada değiliz ve özyinelemeli kendini iyileştirme kaçınılmaz değil. Ancak çoğu kurumun hazır olduğundan daha erken gelebilir" diyor . Yapay zeka gelişimini durduracak veya yavaşlatacak küresel bir yeteneğin "muhtemelen iyi bir şey" olacağını savunuyor ve doğrudan diğer laboratuvarları bunu düşünmeye çağırıyor .

Aynı hafta, OpenAI'ın eylemleri tam tersi bir tablo çizdi. 3 Haziran'da OpenAI, zorunlu model değerlendirmeleri ve ihbarcı korumaları içeren, ancak kritik bir madde de barındıran federal bir uç yapay zeka güvenlik çerçevesi çağrısı yapan bir kamu politika gündemi yayınladı: eyalet düzeyindeki güvenlik yasalarının federal yasa tarafından geçersiz kılınması . Federal yapay zeka güvenlik enstitüsü CAISI'den özyinelemeli kendini iyileştirmeye yönelik ilerlemeyi izlemeye öncelik vermesini açıkça talep ediyor . Eş zamanlı olarak OpenAI, tam da bu risk için kadro kuruyor ve güvenlik ekibi bünyesinde 295.000 ila 445.000 dolar arasında bir maaşla "Araştırmacı, Özyinelemeli Kendini İyileştirme Hazırlığı" rolü oluşturuyor . İş, bir kontrol kaybı kontrol altına alma sorunu olarak çerçevelendiriliyor; "gelecekte var olabilecek, ancak şu anda var olmayabilecek" riskleri azaltmak için "zevkli ve stratejik" bir çaba .

Her iki laboratuvar da aynı dalganın yaklaştığını görüyor, ancak Anthropic filoyu yavaşlamaya çağırırken, OpenAI cankurtaranları işe alıyor ve herhangi bir eyaletin yüzme yasağı koymasına karşı çıkıyor.

Kendi kendini inşa eden bir yapay zekaya giden üç adım

Blog yazısı, nihai riske giden üç aşamalı bir yörüngeyi ana hatlarıyla belirtiyor :

1. İnsan yönlendirmeli hızlanma (şu anda): Yapay zeka insan mühendislere yardımcı olur, kodun çoğunu yazar, ancak hedefleri insanlar belirler ve muhakemeyi onlar yapar.
2. Otonom araştırma ve mühendislik: Yapay zeka, iyi tanımlanmış deneyleri yöntemler konusunda insan rehberliği olmadan uçtan uca yürütebilir; üst düzey hedef belirleme ve muhakeme konusunda bir boşluk kalır.
3. Tam özyinelemeli kendini iyileştirme ("döngüyü kapatmak"): Yapay zeka, çok az insan gözetimiyle veya hiç gözetim olmadan kendi halefini otonom olarak tasarlar, inşa eder ve eğitir.

Anthropic'in kurucu ortağı Jack Clark, ayrı olarak bu "döngünün" 2028'in sonuna kadar kapanması için %60 olasılık tahmin etmişti . 4 Haziran tarihli yazıdaki şirket içi veriler, bu tahminin neden uzak bir varsayım değil, halihazırda gözle görülür şekilde yukarı doğru kıvrılan bir eğriden yapılan bir projeksiyon olduğuna dair olgusal temeli sağlıyor.