Anthropic опубликовала набор внутренних измерений, призванных дать общественности, регуляторам и сторонним наблюдателям более четкое представление о том, насколько быстро развивается разработка фронтирного ИИ, — в том числе о том, какая часть работы по созданию новых моделей теперь выполняется самим ИИ.

Центральным элементом публикации стал Индекс автоматизации НИОКР Anthropic (R&D Automation Index) — прототип метрики, которая классифицирует все виды задач исследований и разработок в компании и оценивает каждую по шкале автоматизации, разработанной Epoch AI. Шкала простирается от AL0, означающего полное отсутствие участия ИИ, до AL5 — полностью автономной работы без участия человека. В рамках этой шкалы AL3 обозначает задачи, где ИИ сотрудничает под тесным руководством человека, а AL4 охватывает задачи, которые ИИ выполняет от начала до конца по общему запросу под контролем человека. Именно расстояние между этими ступенями и AL5 придает индексу значение: он измеряет, задача за задачей, насколько работа НИОКР компании отстоит от момента, когда ИИ сможет выполнять работу без участия человека.

По состоянию на август 2026 года Claude не работает полностью автономно ни в одной из измеряемых областей ИИ-НИОКР. Тем не менее ИИ руководит примерно 26% работы над НИОКР Anthropic, а более 90% задач находятся на уровне или выше того, где ИИ сотрудничает с человеком. Anthropic рассматривает эти цифры как способ отслеживать, насколько близка индустрия к рекурсивному самоулучшению — сценарию, при котором модель автономно создает собственного преемника, — и отмечает, что показатели, вероятно, изменятся при любых скоординированных усилиях по замедлению фронтирной разработки. В такой интерпретации публикация превращает абстрактное опасение в заявленную воспроизводимую базовую линию, относительно которой можно измерять будущие раскрытия.

О раскрытии компания объявила в публикации в X:

AI systems are getting more powerful, and they're increasingly being used to build the next version of themselves. We want to illuminate that progress for the public. Today, we're sharing three measurements that help track development: 1. How much AI R&D is done by AI. 2. How…

— Anthropic (@AnthropicAI) September 17, 2026

В совокупности измерения охватывают объем НИОКР, выполняемых ИИ, практический надзор за ИИ-агентами и распределение вычислительных ресурсов в работе компании.

Компания сопроводила индекс новыми данными о контроле за ИИ-агентами. Примерно 30 000 агентов вели исследовательскую и инженерную работу на самой используемой внутренней платформе Anthropic, и каждое их действие проходит через работающие в реальном времени онлайн-мониторы до выполнения, а также через офлайн-мониторы, проверяющие активность постфактум. Из более чем миллиарда решений агентов, проанализированных в августе, было заблокировано около 0,002% — примерно одно из 47 000. Офлайн-мониторы помечают одну-две расшифровки из тысячи: около 100 000 помечаются еженедельно, и лишь около 50 эскалируются до проверки человеком. Эти цифры очерчивают сужающуюся воронку надзора — от более чем миллиарда решений, проанализированных в августе, до примерно 100 000 помеченных за неделю расшифровок и около 50, переданных на проверку человеку, — показывая, как автоматизированный скрининг выстраивается слоями под человеческим суждением по мере того, как агенты берут на себя реальную исследовательскую и инженерную работу.

Распределение вычислений становится проверяемым инструментом темпов

Третье измерение касается вычислений — одного из наиболее проверяемых ресурсов разработки ИИ и потому потенциального рычага для любого будущего отраслевого режима регулирования темпов. В недельном срезе общего использования вычислений Anthropic около 6% вычислений, выделенных на ИИ-НИОКР, пришлось на работу по безопасности; в рамках собственно ИИ-ориентированных НИОКР этот показатель составил около 12%. Компания называет эти оценки намеренно консервативными, отмечая, что вычисления — несовершенный прокси-показатель инвестиций в безопасность, поскольку значительная часть исследований безопасности требует интенсивных проработок дизайна, а не вычислений. Эти проценты — также тот вид точных, поддающихся подсчету показателей, которые внешние стороны или будущий договор о темпах могли бы отслеживать во времени.

Anthropic представляет публикацию как дополнение к отчетам о рисках своей политики ответственного масштабирования (Responsible Scaling Policy) и предложению политики Advanced AI Framework, в котором изложены обязательства по прозрачности, которые правительства могли бы налагать на лаборатории. Компания также объявила о планах внедрить внутри Anthropic независимых сторонних оценщиков из нескольких организаций, предоставив им доступ к внутренним системам и данным, сопоставимый с доступом собственных команд оценки рисков.

Сопоставление между лабораториями остается сложной задачей. Anthropic признает, что общей методологии измерения автоматизации не существует, а использование собственных моделей для оценки своих систем создает потенциальные слепые зоны. В качестве пути к стандартизированной отчетности, на которую могли бы опираться правительства и общественность, компания указывает на стороннюю верификацию или оценку моделями других разработчиков с защитой конкурентно чувствительной информации. Пока такая методология не выработана, у показателя вроде 26% автоматизации нет согласованного аналога у других разработчиков — что делает запланированное внедрение независимых оценщиков и любое движение к общим стандартам измерений конкретными маркерами того, сможет ли эта инициатива прозрачности выйти за пределы одной лаборатории.

Источник: Metaverse Post