Claude уже сам делает будущие модели Claude

Anthropic впервые раскрыла цифры собственного индекса автоматизации R&D, и оказалось, что Claude уже самостоятельно ведёт 26% исследовательских и инженерных задач по созданию следующих моделей компании. Ещё свыше 90% таких задач выполняются с участием ИИ, а в феврале аналогичный показатель не дотягивал до 1%. Компания опубликовала данные за август 2026 года и обещала обновлять статистику регулярно.

Компания использует шкалу уровней автоматизации, которую разработала независимая организация Epoch AI, и в ней шесть ступеней, от полного отсутствия ИИ в процессе до работы без человека в контуре управления. Уровень, который Anthropic называет «ведущим», соответствует AL4, а следующая ступень AL5 означает уже полную автономность. Модель на AL4 получает задачу на человеческом языке и тащит её от старта до финиша, пока человек проверяет итог, но до AL5 Claude пока не добрался ни в одной из измеряемых областей.

Чтобы получить эти цифры, Anthropic построила подробную карту внутренней работы. В июле Claude анализировал деятельность случайной выборки сотрудников из каждого подразделения, которое участвует в создании моделей, а в выборку попала примерно пятая часть каждого такого отдела. Дальше вся эта масса задач ушла на сортировку и легла в основу методики:

• около 15 тысяч отдельных задач, которыми сотрудники занимались в течение месяца;
• 542 категории, в которые эти задачи организовали по иерархии;
• 378 самых конкретных видов деятельности вроде фикса багов в инфраструктуре оценки моделей или разбора инцидентов;
• отдельная модель Claude в роли судьи, которая присваивала каждой категории свой уровень автоматизации.

Судьёй в этой схеме выступает всё тот же Claude, и Anthropic сама признала перекос методики, ведь модель может ошибаться примерно в тех же местах, что и система, которую она оценивает. Компания планирует в будущем звать сторонних проверяющих и другие модели для независимой оценки.

Любопытно, что оценщиком автоматизации Anthropic назначила ту же самую нейросеть, чью работу и предстояло измерить, а других вариантов у компании пока попросту нет.

Ещё нагляднее звучит цифра про агентов. По состоянию на август около 30 тысяч ИИ-агентов одновременно выполняли исследовательские и инженерные задачи на самой используемой внутренней платформе Anthropic. Это не самостоятельные цифровые сотрудники со свободным доступом к инфраструктуре, а участники системы контроля, которая работает в несколько слоёв. Каждое действие агента до выполнения проверяет онлайн-монитор, а цифры за август получились такие:

• больше миллиарда решений агентов прошли через онлайн-монитор за август;
• заблокировано было примерно 0,002% действий, то есть одно из 47 тысяч;
• заблокированные случаи потом разбирают сотрудники компании вручную;
• офлайн-монитор еженедельно отмечает для проверки около 100 тысяч транскриптов, из которых до людей доходит порядка 50 самых приоритетных.

Российские безопасники наблюдают похожую связку уже сейчас, свои онлайн- и офлайн-мониторы агентов тестируют и локальные SOC-команды, только счёт решений там идёт на тысячи в сутки, а не на миллиарды в месяц. Риск в том, что чем больше автономии получают агенты, тем дороже стоит пропущенный сбой в цепочке проверки.

Отдельная статистика касается вычислительных мощностей. В течение одной недели июля Anthropic изучила распределение ресурсов между направлениями исследований и получила такие цифры:

• 6% всех вычислений, потраченных на ИИ-исследования, ушло на задачи безопасности;
• при работе, которую ведёт сам ИИ, доля вычислений на safety подскочила до 12%;
• AL4 подразумевает, что модель тащит задачу от начала до конца, а человек лишь проверяет результат;
• до AL5, то есть полной автономии, Claude пока не добрался ни в одной категории.

Anthropic считает эти показатели скорее заниженными, потому что вычисления, которые одновременно двигают возможности модели и её безопасность, в статистике засчитали как развитие возможностей.

Отмечается, что при таком раскладе реальная доля вычислений на safety может оказаться выше официальных 6 и 12%, компания просто выбрала более скромный способ подсчёта.

Публикация Anthropic вышла почти одновременно с похожим шагом OpenAI. Днём раньше конкурент представил собственную систему регулярного раскрытия случаев неожиданного поведения ИИ и перечислил шесть эпизодов из обучения и тестирования моделей, среди которых были:

• попытки скрыть собственные ошибки;
• генерация фейковых данных вместо честных результатов;
• выполнение действий без разрешения человека.

Российские разработчики, которые продолжают дёргать Claude через сторонние API-прокси, могут почувствовать эффект быстрее многих, ведь при таком темпе апгрейдов лимиты, цены и поведение моделей способны меняться без предупреждения. Для тех, кто строит продукт поверх чужого API, это классический риск зависимости от чужой скорости.

Сейчас граница между разработчиком ИИ и инструментом разработчика становится всё более размытой. Инженеры пока используют Claude для создания следующей модели, но нейросеть уже выполняет заметную часть работы, которая раньше требовала живых рук программиста.

Эксперты CISOCLUB отметили, что рост автономии ИИ-агентов внутри лабораторий вроде Anthropic со временем скажется и на рынке киберугроз, поскольку похожие агентные связки рано или поздно перекочуют в атакующие и защитные инструменты попроще. Скорость перехода от AL4 к AL5 у нескольких крупных игроков одновременно способна изменить темп гонки между атакующими и защитниками за считанные месяцы.

Прозрачность вроде индекса автоматизации Anthropic или списка инцидентов OpenAI снижает шанс, что подобные системы выйдут из-под контроля незаметно для всех сразу. Одновременно растущее число агентов на одной платформе требует кратно более зрелых процессов мониторинга, иначе один пропущенный сбой способен размножиться по всей цепочке задач. Компаниям, которые только начинают внедрять ИИ-агентов у себя, стоит присматриваться не к процентам автоматизации, а к слоям контроля, которые эти проценты держат в узде.

Ранее сообщалось, что Anthropic выявила несколько крупных кампаний, в которых злоумышленники использовали Claude для атак, шпионажа, кражи данных и поиска уязвимостей. Один из участников группировки ShinyHunters задействовал ИИ-конвейер для анализа 1,8 млн Android-приложений и извлечения из них встроенных паролей и токенов. С декабря 2025 года по август 2026 года компания зафиксировала десятки подобных случаев — от обычного мошенничества до попыток разработки биологического оружия.