Anthropic: 80% кода пишет ИИ. Что такое рекурсивное самоулучшение и почему человеческое суждение — последний рубеж
К маю 2026 года более 80% кода Anthropic, влитого в production, написан искусственным интеллектом Claude. Компания опубликовала отчёт «When AI builds itself», в котором впервые привела внутренние метрики роста AI-автоматизации и предупредила о рисках рекурсивного самоулучшения (RSI). Разбираем ключевые выводы, цифры и то, что это значит для разработки, кибербезопасности и полупроводниковой индустрии.
Anthropic раскрывает внутренние данные: от однозначных цифр до 80%
В июне 2026 года исследователи Anthropic — Марина Фаваро и сооснователь Джек Кларк — опубликовали доклад, который сразу стал мемом в технологической среде. По их словам, к маю 2026 года свыше 80% строк кода, влитых в production-среду Anthropic, были написаны не людьми, а моделью Claude. Если включить скрипты, тесты и экспериментальный код, доля AI приближается к 90%.
Для сравнения: до запуска Claude Code в феврале 2025 года этот показатель исчислялся однозначными цифрами. Рост в десятки раз за 15 месяцев — это не просто автоматизация, а смена парадигмы.
Рекурсивное самоулучшение (RSI): когда AI улучшает сам себя
Центральный термин отчёта — рекурсивное самоулучшение (Recursive Self-Improvement, RSI). Это сценарий, при котором ИИ участвует в собственном исследовании и разработке: пишет код, запускает эксперименты, оптимизирует параметры и даже предлагает, какие эксперименты стоит поставить следующими.
Джек Кларк в публичных выступлениях оценил вероятность появления полноценного RSI до 2028 года примерно в 60%. Anthropic осторожно заявляет, что «это ещё не произошло и не неизбежно», но добавляет: «скорее всего, это наступит раньше, чем большинство институтов будут готовы».
Цифры, которые меняют представление о продуктивности
- Открытые задачи (open problems): задачи без заранее заданного решения. В сентябре 2025 года Claude справлялся с ними в 25% случаев; к маю 2026 — уже в 76%. Прирост 50 процентных пунктов за полгода.
- Ускорение кода: внутренний тест на оптимизацию обучения малой модели. В мае 2025 Claude Opus 4 ускорил код в ~3 раза. К апрелю 2026 модель Mythos Preview достигла 52-кратного ускорения. Для сравнения: опытный исследователь выдаёт 4-кратное ускорение за 4–8 часов.
- «Работа, которая никогда бы не случилась»: в апреле 2026 Claude за один проход исправил более 800 багов, снизив частоту определённых API-ошибок на три порядка. Человеку на это потребовалось бы около 4 лет.
Исполнение vs суждение: где остаётся человек
Anthropic предлагает удобную дихотомию: «исполнение» (execution) и «суждение» (judgment).
Исполнение — написание кода, запуск экспериментов, оптимизация. Здесь Claude уже превосходит человека. Суждение — выбор, какую проблему решать, стоит ли сворачивать с текущего направления. Это последняя линия обороны человека, но и она сужается.
В эксперименте Anthropic анализировались реальные рабочие сессии исследователей. Модели показывали ситуацию до того, как человек пошёл по ложному пути, и спрашивали, что делать дальше. В ноябре 2025 (Opus 4.5) Claude выбирал лучший маршрут в 51% случаев; к апрелю 2026 (Mythos Preview) — уже в 64%.
Важная оговорка: это были специально отобранные сценарии, где человеческое суждение было субоптимальным. В контрольной группе, где исследователи изначально выбирали верный путь, Claude «переигрывал» человека лишь в 20% случаев. Человек пока не проиграл, но догоняющий набирает скорость.
Три сценария будущего AI и призыв к глобальному «тормозу»
Отчёт завершается тремя возможными траекториями:
- S-кривая: рост замедлится сам собой. Anthropic считает этот сценарий маловероятным — все измеримые метрики пока не показывают насыщения.
- Компаундный рост под человеческим контролем: эффективность растёт, но цикл никогда не замыкается полностью. Человек остаётся за штурвалом, хотя и держит его всё легче. На этот сценарий ставит сама Anthropic.
- Полностью замкнутый цикл: AI проектирует своего преемника без участия человека. Вопрос выравнивания (alignment) при этом остаётся открытым, а модельные искажения могут накапливаться из поколения в поколение.
Именно поэтому Anthropic — компания на передовой — публично призывает создать верифицируемый механизм глобальной паузы: способ замедлить или остановить всю индустрию, если RSI обгонит исследования безопасности и социальную адаптацию.
Закон Амдала и новые узкие места: от кода к решениям
Есть и практический вывод для бизнеса. Закон Амдала гласит: ускорив один участок процесса, вы просто переносите bottleneck в другое место. Когда код пишется в 8 раз быстрее (по внутренним данным Anthropic), новым тормозом становится code review и принятие решений о том, какие идеи внедрять.
То же самое происходит вне инженерии: сотрудники генерируют больше идей, инструментов и экспериментов, чем компания способна переварить. Скорость, с которой организация находит и устраняет узкие места, сама по себе становится ключевой компетенцией.
Кибербезопасность и чипы: Тайвань и следующий фронт
Отчёт содержит сигнал, который особенно важен для hardware- и cybersecurity-индустрии. В рамках Project Glasswing Mythos Preview за первые недели обнаружил более 10 000 высокорискованных и критических уязвимостей в важнейших мировых системах. Боттлнек киберобороны сместился с «найти дыру» на «успеть залатать».
Параллельно AI выходит на уровень физического дизайна. Стартап Ricursive Intelligence (основан соавторами Google DeepMind AlphaChip) при поддержке NVIDIA и Lightspeed привлёк $300 млн при оценке $4,4 млрд. Их ставка — замкнутый цикл: AI проектирует более быстрые и энергоэффективные чипы, на них обучается более мощный AI, который проектирует следующее поколение чипов. Процесс, занимавший месяцы, сжимается до дней.
Технология AlphaChip уже используется MediaTek для проектирования чипов 5G. Это означает, что когда software-цикл самоускорения уже работает, chip design — сфера, в которой Тайвань традиционно силён — становится следующим полем для гонки.
Вывод: ценность смещается от исполнения к суждению
Когда стоимость написания кода стремится к нулю, дефицитной и ценной способностью команды становится не скорость разработки, а способность судить, какую проблему стоит решать. Именно здесь пока сохраняется человеческое превосходство — но его нужно сознательно развивать.
Как пишет автор статьи Спенсер Лю, генеральный директор CloudMile: «Если мы будем честны, это немного тревожно. Но когда те, кто находится на острие волны, выбирают открыто говорить о своём беспокойстве и даже просят установить тормоза, возможно, нам стоит не спешить с выводами, а внимательно подумать: на какое будущее мы делаем ставку?»
Источник: CIO Taiwan — Anthropic 自曝8成程式碼由AI寫成，當AI也會判斷時，人類的價值剩什麼？