4 czerwca 2026 roku Anthropic Institute opublikował jeden z najważniejszych raportów tego roku —„When AI builds itself”. Dokument, którego autorami są Marina Favaro i współzałożyciel Anthropic Jack Clark, przedstawia twarde dane na temat tego, jak szybko sztuczna inteligencja przejmuje kontrolę nad… własnym rozwojem.
Czym jest rekurencyjne samodoskonalenie (RSI)?
Recursive Self-Improvement (RSI) to scenariusz, w którym system AI jest w stanie samodzielnie zaprojektować i wytrenować swojego następcę — model potężniejszy od siebie samego. Powstaje wtedy pętla usprawnień, która napędza się sama, bez konieczności interwencji człowieka na każdym etapie. Jak podkreśla Anthropic:„nie jesteśmy tam jeszcze, ale może to nadejść szybciej, niż większość instytucji jest na to gotowa.”
Liczby, które robią wrażenie
Raport opiera się nie tylko na publicznych benchmarkach, ale przede wszystkim na wewnętrznych danych Anthropic, które nigdy wcześniej nie były ujawniane:
- 80% kodu mergowanego do produkcyjnego repozytorium Anthropic jest autorstwa Claude (stan na maj 2026). Jeszcze na początku 2025 roku ta wartość oscylowała w okolicach kilku procent.
- inżynierowie Anthropic mergują 8× więcej kodu dziennie niż w 2024 roku — głównie dzięki temu, że Claude pisze, a człowiek recenzuje i kieruje procesem.
- Claude Mythos Preview osiąga 52-krotne przyspieszenie w benchmarku optymalizacji kodu, podczas gdy doświadczony inżynier potrzebuje 4–8 godzin, żeby uzyskać 4×.
- na najtrudniejszych, otwartych zadaniach inżynierskich wskaźnik sukcesu Claude wzrósł z 26% do 76% w ciągu zaledwie sześciu miesięcy
Dlaczego to ma znaczenie dla cyberbezpieczeństwa?
Anthropic nie ogranicza się do chwalenia się produktywnością. Firma otwarcie mówi o ryzyku utraty kontroli nad systemami AI:„Jeśli systemy potrafią samodzielnie budować swoich następców, sposób w jaki je zabezpieczamy, monitorujemy i kształtujemy ich zachowanie, staje się znacznie ważniejszy.” [anthropic.com]
To bezpośrednie wezwanie dla branży bezpieczeństwa IT. Jeśli AI zacznie projektować kolejne generacje AI szybciej niż ludzie zdążą je audytować — tradycyjne podejścia do governance, compliance i security review mogą okazać się niewystarczające.
Wezwanie do globalnego hamulca bezpieczeństwa
Anthropic zaproponowało stworzenie międzynarodowego mechanizmu, który pozwoliłby czołowym laboratoriom AI skoordynowanie spowolnić lub tymczasowo wstrzymać rozwój, jeśli postęp zacznie wyprzedzać możliwości społeczeństwa w zakresie zarządzania ryzykiem. Firma przestrzega jednocześnie, że jednostronna pauza jednego gracza może być kontrproduktywna — przewagę przejęliby mniej ostrożni twórcy.
Raport Anthropic to nie science fiction — to dane z produkcyjnego środowiska jednego z największych laboratoriów AI na świecie. Dla specjalistów ds. bezpieczeństwa IT i cyberodporności to sygnał, że nadszedł czas na poważną dyskusję o tym, jak zabezpieczać systemy, które potrafią ulepszać same siebie.