METR, некоммерческая организация, изучающая риски ИИ, считает, что к 15 июля 2026 года Anthropic могла достичь установленного ею порога ускорения ИИ. По оценке организации, с октября 2025 года результаты моделей Anthropic в тестах улучшались примерно в 1,9 раза быстрее, чем до этого. В публичном отчёте Anthropic о рисках за август 2026 года говорилось, что ускорение было «меньше чем в 2 раза». По данным METR, в неотредактированной версии отчёта подразумевается значение 1,97, а сама Anthropic назвала пересечение порога правдоподобным.
Для сравнения результатов используется AECI — сводный показатель по нескольким бенчмаркам. По оценке METR, до октября 2025 года модели Anthropic набирали примерно 15 баллов AECI в год, а с тех пор — 29 баллов в год. METR также изучила три не выпущенные модели, обучение которых завершилось в период с июля по октябрь 2026 года.
Что могло ускорить прогресс?
По оценке METR, около 80% ускорения связано с тем, что ИИ помогает исследователям Anthropic, а не с более быстрым ростом вычислительных мощностей, используемых для обучения моделей. Сотрудники рассказали аудиторам, что некоторые эксперименты, подготовка которых раньше занимала один-два дня, теперь обходятся «~бесплатно». В неформальных опросах в октябре 2026 года сотрудники сообщили, что последняя внутренняя модель в среднем повысила их продуктивность примерно в 12 раз. METR считает такие самоотчёты ненадёжным свидетельством, которое может преувеличивать эффект; один исследователь оценил вклад ИИ всего в 15–20%.
Эта оценка не даёт окончательной картины по всей индустрии ИИ. По словам METR, коэффициент ускорения для Anthropic может составлять от 1,3 до 3. Если включить в сравнение OpenAI, Google и xAI, оценка темпов ускорения по всей отрасли снижается до 1,4. METR также отмечает, что ИИ пока не ведёт исследования полностью самостоятельно, хотя уже видны первые признаки того, что ситуация может измениться.
Что аудиторы не смогли проверить
Проверка проходила с 12 августа по 29 октября 2026 года. В ней участвовали около 2,5 штатных сотрудников METR; аудиторы получили доступ к внутренним метрикам, опросам сотрудников и примерно 15 интервью. Anthropic могла скрывать непубличную информацию и удалила значительную часть материалов, которые METR считала наиболее полезными, включая прогнозы и анализ возможных узких мест. По словам METR, из-за этого читателям приходится больше, чем хотелось бы аудиторам, полагаться на их суждения.
METR сообщает, что разделяет нынешнюю оценку Anthropic о низком уровне острого катастрофического риска, но не исключает нового резкого ускорения в следующие шесть месяцев. Anthropic также остановила отдельную часть проекта, которая должна была проверить, как компания распределяет вычислительные ресурсы между исследованиями возможностей моделей и исследованиями безопасности. Компания заявила, что может вернуться к этому аудиту позднее.
Почему это важно
Для тех, кто следит за безопасностью ИИ, выводы METR означают, что инструменты ИИ могут помогать исследователям быстрее совершенствовать модели. В результате установленные компаниями пороги предупреждения могут стать актуальными раньше, чем ожидалось. Однако масштаб эффекта остаётся неясным, а купюры в материалах и опросы сотрудников, основанные на их собственных оценках, не позволяют посторонним проверить выводы в полной мере.
