Ключове питання більше не в тому, чи зможе ШІ самовдосконалюватися, а в тому, коли це станеться — і чи готові до цього наші інституції.

Більшу частину коду Claude пише сам

Найяскравіший внутрішній показник — це ступінь, до якого ШІ вже взяв на себе фізичний акт написання коду в Anthropic. Станом на травень 2026 року, понад 80% всього коду, що додається до кодової бази компанії, написано саме Claude . Це значний стрибок з низьких однозначних відсотків роком раніше, у лютому 2025 року . Раніше генеральний директор Anthropic Даріо Амодей зазначав, що понад 90% коду для нових моделей та функцій Claude було створено ШІ, і новий звіт підтверджує, що це домінування поширюється на всю об'єднану кодову базу компанії .

Це не просто підвищення ефективності; це структурний зсув у процесі розробки. Як наслідок, інженери Anthropic тепер постачають у вісім разів більше коду за квартал порівняно з базовим рівнем 2021–2025 років . Вузьке місце у створенні програмного забезпечення зміщується від написання та тестування до визначення цілей вищого рівня, архітектури та суджень.

Продуктивність на бенчмарках досягає насичення безпрецедентними темпами

Звіт наводить хронологію карколомного прискорення за кількома стандартними показниками інженерної та дослідницької компетентності :

• SWE-bench (реальна програмна інженерія): Наприкінці 2023 року моделі набирали близько 2%. На момент звіту Claude набрав 93,9%, фактично наситивши бенчмарк, розроблений для перевірки здатності виправляти помилки на рівні людини на реальних завданнях з GitHub .
• CORE-Bench (відтворення опублікованих досліджень): Рівень успішності ШІ підскочив з приблизно 20% у 2024 році до насичення бенчмарка лише за п’ятнадцять місяців .
• Оптимізація коду для тренування ШІ: Цей внутрішній бенчмарк, який просить модель оптимізувати код для тренування невеликої мовної моделі, показав приголомшливий стрибок. У травні 2025 року середнє прискорення становило 2,9 раза. До квітня 2026 року, з неопублікованою моделлю Claude Mythos Preview, воно склало 52 рази . Кваліфікованій людині, яка працює самостійно, знадобилося б від чотирьох до восьми годин, щоб досягти 4-кратного покращення; поточне покоління моделей Claude перевищує 50-кратне .

Час автономної роботи подвоюється кожні чотири місяці

Чи не найвагомішим показником для прогнозування рекурсивного самовдосконалення є тривалість автономних завдань. Дослідження METR відстежує, як довго ШІ може працювати незалежно з 50% ймовірністю успіху. Цей часовий горизонт розширився з приблизно 30 секунд у 2022 році до 12 годин з Claude Opus 4.6 у квітні 2026 року — збільшення в 1440 разів . Claude Mythos Preview може працювати щонайменше 16 годин, що, як зазначається, є близьким до верхньої межі того, що METR наразі може виміряти . Швидкість подвоєння цього горизонту прискорилася з кожних семи місяців до кожних чотирьох .

Третина роботи з ШІ раніше була непрактичною

Кількісні дані щодо коду та бенчмарків доповнюються внутрішніми опитуваннями щодо продуктивності людей. Аналіз 200 000 внутрішніх транскриптів Claude та 53 глибинних інтерв’ю показав, що 27% завдань, виконаних за допомогою ШІ, були роботою, яку співробітники просто не стали б виконувати без нього, оскільки витрати часу раніше робили її недоцільною . Це не автоматизація існуючої роботи, а розширення того, що взагалі можливо спробувати зробити. В окремому внутрішньому дослідженні в листопаді 2025 року співробітники повідомили, що використовують Claude у 60% своєї роботи та оцінили підвищення продуктивності у 50%, порівняно з 20% роком раніше .

Уповільнення чи стримування ризику: зростаючий розкол

Позиція Anthropic чітка. Компанія заявляє: «Ми ще не там, і рекурсивне самовдосконалення не є неминучим. Але воно може настати раніше, ніж більшість інституцій готові» . Вона стверджує, що глобальна здатність призупинити або уповільнити розвиток ШІ була б «ймовірно, хорошою річчю», і прямо закликає інші лабораторії розглянути це .

Того ж тижня дії OpenAI намалювали контрастну картину. 3 червня OpenAI опублікувала порядок денний державної політики, закликаючи до федеральної системи безпеки для передового ШІ з обов’язковим оцінюванням моделей та захистом викривачів, але також із критичним застереженням: пріоритет федерального закону над законами штатів про безпеку . Вона прямо просить федеральний інститут безпеки ШІ CAISI пріоритезувати моніторинг прогресу в напрямку рекурсивного самовдосконалення . Водночас OpenAI набирає персонал саме для цього ризику, створюючи посаду «Дослідник, готовність до рекурсивного самовдосконалення» у своїй команді безпеки із заявленою компенсацією від $295 000 до $445 000 . Робота сформульована як проблема стримування втрати контролю, «вишукане та стратегічне» зусилля для пом'якшення ризиків, які «можуть існувати в майбутньому, але можуть не існувати зараз» .

Обидві лабораторії бачать наближення однієї хвилі, але Anthropic закликає флот уповільнити хід, тоді як OpenAI наймає рятувальників і виступає проти того, щоб окремий штат оголошував заборону на купання.

Три кроки до ШІ, який створює себе

У публікації в блозі описано трифазну траєкторію до кінцевого ризику :

1. Прискорення під керівництвом людини (зараз): ШІ допомагає інженерам-людям, пише більшість коду, але люди встановлюють цілі та здійснюють судження.
2. Автономне дослідження та інженерія: ШІ може виконувати чітко сформульовані експерименти від початку до кінця без людського керівництва щодо методів; залишається прогалина у визначенні цілей вищого рівня та судженнях.
3. Повне рекурсивне самовдосконалення («замикання циклу»): ШІ автономно проєктує, створює та тренує власного наступника з мінімальним людським наглядом або без нього.

Співзасновник Anthropic Джек Кларк окремо оцінив ймовірність «замикання» цього циклу до кінця 2028 року у 60% . Внутрішні дані у повідомленні від 4 червня надають фактичне підґрунтя того, чому ця оцінка є не віддаленою гіпотезою, а проєкцією кривої, яка вже помітно вигинається вгору.

Ключове питання більше не в тому, чи зможе ШІ самовдосконалюватися, а в тому, коли це станеться — і чи готові до цього наші інституції.

Більшу частину коду Claude пише сам

Найяскравіший внутрішній показник — це ступінь, до якого ШІ вже взяв на себе фізичний акт написання коду в Anthropic. Станом на травень 2026 року, понад 80% всього коду, що додається до кодової бази компанії, написано саме Claude . Це значний стрибок з низьких однозначних відсотків роком раніше, у лютому 2025 року . Раніше генеральний директор Anthropic Даріо Амодей зазначав, що понад 90% коду для нових моделей та функцій Claude було створено ШІ, і новий звіт підтверджує, що це домінування поширюється на всю об'єднану кодову базу компанії .

Це не просто підвищення ефективності; це структурний зсув у процесі розробки. Як наслідок, інженери Anthropic тепер постачають у вісім разів більше коду за квартал порівняно з базовим рівнем 2021–2025 років . Вузьке місце у створенні програмного забезпечення зміщується від написання та тестування до визначення цілей вищого рівня, архітектури та суджень.

Продуктивність на бенчмарках досягає насичення безпрецедентними темпами

Звіт наводить хронологію карколомного прискорення за кількома стандартними показниками інженерної та дослідницької компетентності :

• SWE-bench (реальна програмна інженерія): Наприкінці 2023 року моделі набирали близько 2%. На момент звіту Claude набрав 93,9%, фактично наситивши бенчмарк, розроблений для перевірки здатності виправляти помилки на рівні людини на реальних завданнях з GitHub .
• CORE-Bench (відтворення опублікованих досліджень): Рівень успішності ШІ підскочив з приблизно 20% у 2024 році до насичення бенчмарка лише за п’ятнадцять місяців .
• Оптимізація коду для тренування ШІ: Цей внутрішній бенчмарк, який просить модель оптимізувати код для тренування невеликої мовної моделі, показав приголомшливий стрибок. У травні 2025 року середнє прискорення становило 2,9 раза. До квітня 2026 року, з неопублікованою моделлю Claude Mythos Preview, воно склало 52 рази . Кваліфікованій людині, яка працює самостійно, знадобилося б від чотирьох до восьми годин, щоб досягти 4-кратного покращення; поточне покоління моделей Claude перевищує 50-кратне .

Час автономної роботи подвоюється кожні чотири місяці

Чи не найвагомішим показником для прогнозування рекурсивного самовдосконалення є тривалість автономних завдань. Дослідження METR відстежує, як довго ШІ може працювати незалежно з 50% ймовірністю успіху. Цей часовий горизонт розширився з приблизно 30 секунд у 2022 році до 12 годин з Claude Opus 4.6 у квітні 2026 року — збільшення в 1440 разів . Claude Mythos Preview може працювати щонайменше 16 годин, що, як зазначається, є близьким до верхньої межі того, що METR наразі може виміряти . Швидкість подвоєння цього горизонту прискорилася з кожних семи місяців до кожних чотирьох .

Третина роботи з ШІ раніше була непрактичною

Кількісні дані щодо коду та бенчмарків доповнюються внутрішніми опитуваннями щодо продуктивності людей. Аналіз 200 000 внутрішніх транскриптів Claude та 53 глибинних інтерв’ю показав, що 27% завдань, виконаних за допомогою ШІ, були роботою, яку співробітники просто не стали б виконувати без нього, оскільки витрати часу раніше робили її недоцільною . Це не автоматизація існуючої роботи, а розширення того, що взагалі можливо спробувати зробити. В окремому внутрішньому дослідженні в листопаді 2025 року співробітники повідомили, що використовують Claude у 60% своєї роботи та оцінили підвищення продуктивності у 50%, порівняно з 20% роком раніше .

Уповільнення чи стримування ризику: зростаючий розкол

Позиція Anthropic чітка. Компанія заявляє: «Ми ще не там, і рекурсивне самовдосконалення не є неминучим. Але воно може настати раніше, ніж більшість інституцій готові» . Вона стверджує, що глобальна здатність призупинити або уповільнити розвиток ШІ була б «ймовірно, хорошою річчю», і прямо закликає інші лабораторії розглянути це .

Того ж тижня дії OpenAI намалювали контрастну картину. 3 червня OpenAI опублікувала порядок денний державної політики, закликаючи до федеральної системи безпеки для передового ШІ з обов’язковим оцінюванням моделей та захистом викривачів, але також із критичним застереженням: пріоритет федерального закону над законами штатів про безпеку . Вона прямо просить федеральний інститут безпеки ШІ CAISI пріоритезувати моніторинг прогресу в напрямку рекурсивного самовдосконалення . Водночас OpenAI набирає персонал саме для цього ризику, створюючи посаду «Дослідник, готовність до рекурсивного самовдосконалення» у своїй команді безпеки із заявленою компенсацією від $295 000 до $445 000 . Робота сформульована як проблема стримування втрати контролю, «вишукане та стратегічне» зусилля для пом'якшення ризиків, які «можуть існувати в майбутньому, але можуть не існувати зараз» .

Обидві лабораторії бачать наближення однієї хвилі, але Anthropic закликає флот уповільнити хід, тоді як OpenAI наймає рятувальників і виступає проти того, щоб окремий штат оголошував заборону на купання.

Три кроки до ШІ, який створює себе

У публікації в блозі описано трифазну траєкторію до кінцевого ризику :

1. Прискорення під керівництвом людини (зараз): ШІ допомагає інженерам-людям, пише більшість коду, але люди встановлюють цілі та здійснюють судження.
2. Автономне дослідження та інженерія: ШІ може виконувати чітко сформульовані експерименти від початку до кінця без людського керівництва щодо методів; залишається прогалина у визначенні цілей вищого рівня та судженнях.
3. Повне рекурсивне самовдосконалення («замикання циклу»): ШІ автономно проєктує, створює та тренує власного наступника з мінімальним людським наглядом або без нього.

Співзасновник Anthropic Джек Кларк окремо оцінив ймовірність «замикання» цього циклу до кінця 2028 року у 60% . Внутрішні дані у повідомленні від 4 червня надають фактичне підґрунтя того, чому ця оцінка є не віддаленою гіпотезою, а проєкцією кривої, яка вже помітно вигинається вгору.