Anthropic заявила, что ИИ уже пишет более 80% кода компании и приближается к самосовершенствованию

Согласно данным компании, сегодня более 80% кода в кодовой базе Anthropic создаётся с помощью модели Claude. Ещё в начале 2025 года этот показатель составлял лишь несколько процентов. В компании отмечают, что переломным моментом стал запуск инструмента Claude Code, превратившего ИИ из помощника по написанию отдельных фрагментов кода в полноценного автономного участника процесса разработки.

Рост автоматизации уже заметно изменил работу инженеров. По внутренней статистике Anthropic, во втором квартале 2026 года средний разработчик внедрял в репозиторий в восемь раз больше строк кода в день по сравнению с периодом 2021–2025 годов. При этом роль сотрудников всё чаще смещается от непосредственного программирования к постановке задач, проверке результатов и контролю качества.

В компании также фиксируют ускорение прогресса автономных ИИ-систем. Если раньше продолжительность задач, которые модели могли надёжно выполнять без участия человека, удваивалась примерно каждые семь месяцев, то теперь этот показатель сократился до четырёх месяцев. Если в 2024 году системы были способны самостоятельно решать задачи, требующие нескольких минут человеческого труда, то лучшие версии Claude в 2026 году уже справляются с работой, эквивалентной примерно 12 часам деятельности специалиста.

По оценкам Anthropic, при сохранении нынешних темпов развития уже к концу 2026 года ИИ сможет автономно выполнять проекты продолжительностью в несколько дней.

Прогресс наблюдается не только в программировании. Во внутренних тестах новая модель Mythos Preview оказалась эффективнее предыдущей версии Opus 4.5 при выборе следующих шагов для решения исследовательских задач. По мнению специалистов компании, это может свидетельствовать о растущей способности ИИ принимать решения, влияющие на ход научных исследований.

В отчёте рассматриваются три возможных сценария дальнейшего развития отрасли. Первый предполагает постепенное замедление прогресса из-за ограничений в вычислительных ресурсах и энергетике. Второй сценарий предусматривает масштабную автоматизацию, при которой искусственный интеллект берёт на себя большую часть рутинной интеллектуальной работы, оставляя людям определение стратегических целей.

Наибольшее внимание исследователи уделяют третьему сценарию — рекурсивному самосовершенствованию. В этом случае ИИ сможет самостоятельно разрабатывать новые поколения моделей, а любые ошибки согласования целей будут накапливаться и усиливаться с каждой итерацией. Такой вариант развития событий компания считает потенциально наиболее рискованным с точки зрения долгосрочной безопасности.

При этом Anthropic подчёркивает, что современные модели всё ещё существенно уступают человеку в выборе долгосрочных целей и определении направлений развития. Именно эта способность, по мнению исследователей, пока остаётся главным барьером на пути к полностью автономным системам искусственного интеллекта.

Авторы отчёта также отмечают, что было бы полезно замедлить гонку за созданием сверхинтеллекта, чтобы дать обществу и государственным институтам время на адаптацию. Однако в условиях глобальной конкуренции и геополитического соперничества подобные ограничения вряд ли смогут быть реализованы на международном уровне.

В то же время исследователи напоминают, что даже самые совершенные ИИ-системы неизбежно сталкиваются с ограничениями физического мира. Они не способны ускорить клинические испытания лекарств, изменить законодательные процедуры или устранить организационные барьеры. Более того, количество идей и решений, генерируемых современными моделями, уже начинает превышать возможности организаций по их практической реализации.