Jay 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
重要发现：AI的自进化，开始了。
这是Anthropic刚刚在长文博客中，发表的暴论。
我们的内部数据显示，Claude正在加速AI发展，这可能是一条递归自我提升（RSI）的路径。
并非「危言耸听」，看了下文章，Anthropic是真的实打实地用数据在说话——
截止今年5月，80%以上的Anthropic代码，都是Claude写的。
而在Claude Code发布之前，这个数字还仅是个位数。
与此同时，Anthropic工程师平均每季度交付的代码量，是2021-2025年的8倍。
更重要的是质量——
在最开放、最模糊、连答案长什么样都不确定的编程任务上，Claude的成功率现在是76%，六个月前才26%。
50个百分点的跳升。半年。
Anthropic内部已经有不少工程师觉得，Claude写的代码质量和人类打平了。
预计年内会超过。
Anthropic还强调，如果这个趋势持续下去，AI自己设计和构建下一代AI，是完全可能的。
这可能彻底改变社会，在医疗、科技、经济领域带来巨大的好处。但也可能让对齐问题叠加恶化，最终导致失控。
因此，Anthropic带头呼吁：
如果存在一个可验证的机制，能保证AI实验室确实都没偷偷卷，我们愿意减速、甚至暂停。
除此之外，Anthropic的这篇博客里，还放出了蛮多有意思的观点和事实。
以下是经过整理，更方便大家阅读的版本。
Enjoy。
Anthropic创建了个全新的衡量维度，叫「AI能独立完成的任务时长」。
2024年3月，Claude Opus 3能搞定人类大概需要4分钟的软件任务。
一年后，Claude Sonnet 3.7，1.5小时。
又一年，Claude Opus 4.6，12小时。
而最新的Mythos，在内测中的表现是：
能连续工作「至少」16小时，已经到了METR测试框架能衡量的上限了。
这个翻倍速度，从原来的每7个月翻一倍，加速到了每4个月翻一倍。
如果趋势不变，2027年，可能是好几周。
截至2026年5月，我Anthropic代码库的代码，超过80%由Claude编写。
在Claude Code发布前，这个数字一直只有个位数。
这种变化，也体现在工程师的工作方式上。
在 Anthropic 的最初四年，工程师每天Merge的代码行数基本保持不变。
2025年， Claude开始自己写代码，merge数突然开始飙升。
如今，2026年第二季度，工程师每天merge的代码量是2024年的8倍。
不过，代码量上去了，代码质量是不是注水了？
Anthropic说，这一年来，工程师纠正Claude的次数，越来越少了。
这一点，在benchmark中可见一斑，如下图所示。
所有难度类型的任务中，Claude的成功率，无一例外的一路暴增。
所以，Anthropic现在干脆用Claude来review代码。
是的，所有提交到代码库的改动，都会先过一遍Claude自动审查，检查bug、安全漏洞和其他缺陷。
他们回溯分析发现，如果之前每次改动都有这道自动审查，大约三分之一导致claude.ai线上事故的bug，上线之前就会被拦下来。
要知道，写那些代码的工程师，已经是全世界造AI系统最顶尖的一批人了。
Claude在抓他们的错误。
接下来是Claude在研究层面的参与程度。
Anthropic有个惯例，每次发新模型，都会给Claude一段训练小型AI模型的代码，让它在保证正确性的前提下，把运行速度优化到最快。
2025年5月，Claude Opus 4交出的答案是：加速3倍。
2026年4月，Claude Mythos Preview做到了52倍。
作为参考，一个熟练的人类研究员，需要4到8个小时才能勉强达到4倍。
不到一年的时间，Claude超过了人类。
2026年4月，Anthropic丢给Claude一个AI安全研究，大意是「一个弱模型能不能可靠地监督一个强模型」，然后让Claude自己提假设、跑实验……
这次先说人类的表现吧，两个人类研究员花了大约一周时间，把gap缩小了23%。
而Claude，在大约800小时、花了大约18000美元的算力之后——
缩小了97%。
到这里为止，结论已经很清楚了。
人类在AI开发流程里的角色，每一个环节都在收窄。
代码，Claude写了。代码review，Claude做了。实验执行，Claude快了人类一个数量级。实验设计，Claude开始自己来了……
人类现在最后的比较优势，是研究品味和判断力。
但这个优势能守多久？
Anthropic在博客里说，他们也不确定。
一种可能是，「研究品味」就像之前AI不会的其他东西一样，先是做不到，然后突然就做到了。
就像AI理解幽默、展示心智理论、解语言谜题，都经历了同样的曲线。
另一种可能是，即便Claude永远学不会真正的研究品味，仅靠现在的加速趋势，每个人类研究员能同时指挥的工作量已经大了好几倍。
你不需要AI完全替代你思考，它只要把所有「执行」的活全干了，你就只需要做那5%的方向选择。
博客结尾，Anthropic描绘了关于这次「自进化」趋势三个可能演化方向。
1、停滞。
那些指数曲线其实是S曲线。
也许研究判断力这个东西就是没法靠scale解决，需要一种全新的架构突破。
或者，瓶颈在能源、在芯片、在算力的物理供应链上。
不过，即便AI的能力就停滞在今天的水平，也会发生对世界带来重大变化。
前段时间的Project Glasswing，Mythos Preview在上线头几周就发现了超过一万个高危和严重级别的软件漏洞，遍布全球最关键的系统。
2、AI持续加速，但人类仍然把着方向盘。
组织效率会指数级提升，100人的公司做1万甚至10万人的活。知
Anthropic觉得我们大概率正在走进这个场景。
但他们也发现了一个有意思的现象，就是阿姆达尔定律在组织里的体现_
Claude把代码写得飞快了，结果代码review变成了新瓶颈。各种新想法、新工具、新实验爆炸式涌现，远超组织的消化能力。
瓶颈不会消失，只是转移到下一个环节。
3、AI实现完全的递归自我提升，开始自己造下一代自己。
这个场景下，AI的发展速度完全取决于算力了。人类退到监督、验证、审核的位置。
如果真的发生，这种能力大概率会迁移到其他科学领域，医学、材料、能源，全线起飞。
当然，另一种未来，是对齐失败。
这种情况下，偏差会在AI自我迭代的过程中逐步累积，最终——完全失控。
以上，便是Anthropic此次关于自进化，最关键的几个观点。
说实话，最开始我其实没太当回事，毕竟Anthropic马上就要IPO了，这一波不是典型的「Anthropic式」公关？
你别说，这次，可能真的有点不一样。
因为就在几天前，OpenAI也发布了类似的博客：
我们也在当今系统中看到自进化的早期迹象： AI的发展本身也被AI加速。我们预计这将加剧开发商和国家之间的竞争压力，并带来现有机构无法应对的治理挑战。随着RSI的出现，社会需要方法塑造AI的发展轨迹 ，确保其服务于人类利益。
奇点，似乎来得比所有人预想的都要快。
博客：https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement
参考链接：[1]https://x.com/kimmonismus/status/2062517474277675102[2]https://x.com/anthropicai/status/2062568873321513443
本文来自微信公众号“量子位”，作者：关注前沿科技，36氪经授权发布。
发布时间：2026-06-05 09:22
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