Claude уже пишет большую часть кода Anthropic: лаборатория предупреждает о самоускорении ИИ

Anthropic Institute опубликовал материал с прямым названием “When AI builds itself” — о том, как Claude уже участвует в разработке следующего поколения ИИ. Главная цифра звучит громко: к маю 2026 года больше 80% строк, которые попадают в production-код Anthropic, были написаны Claude. До research preview Claude Code в феврале 2025 года, по словам компании, эта доля была в районе низких однозначных процентов.

Лаборатория осторожно подчёркивает: полноценное рекурсивное самосовершенствование ещё не наступило. Claude пока не выбирает самостоятельно, какую модель нужно построить, какие исследовательские направления важнее и какие риски допустимы. Но Anthropic показывает, что нижние этажи работы уже резко автоматизируются: код, эксперименты, исправления, анализ багов, ревью и проверка гипотез.

Что именно показала Anthropic

По внутренним данным компании, типичный инженер Anthropic во II квартале 2026 года вливал в 8 раз больше строк кода в день, чем в среднем до 2025 года. Это не равно восьмикратному росту продуктивности: строки кода плохо измеряют качество, а AI может генерировать лишнее. Но тренд важен сам по себе. Anthropic говорит, что инженеры всё чаще не пишут код руками, а ставят цель, направляют Claude и проверяют результат.

Компания приводит и другой пример: в апреле 2026 года Claude сделал больше 800 исправлений, которые снизили один класс API-ошибок примерно в тысячу раз. Инженер, курировавший задачу, оценил, что человеку на такую работу могло бы понадобиться около четырёх лет. Смысл не в том, что Claude стал идеальным разработчиком, а в том, что он способен долго держать в контексте скучную, разрозненную и масштабную работу, которую люди обычно откладывают.

Отдельный блок посвящён качеству. Anthropic пишет, что доля случаев, когда сотрудникам приходится останавливать или перенаправлять Claude в середине задачи, падает уже год. На самых открытых задачах success rate Claude, по внутренней оценке, достиг 76% в мае 2026 года, прибавив 50 процентных пунктов за шесть месяцев.

Где пока остаётся человек

В исследовательской работе граница проходит выше. Claude уже силён там, где цель и метрика заданы заранее. В тесте на ускорение кода для обучения небольшой модели Claude Opus 4 в мае 2025 года давал около 3-кратного ускорения, а Claude Mythos Preview в апреле 2026 года — около 52-кратного. Anthropic специально предупреждает: это не надо читать как реальное ускорение обучения frontier-моделей. Важнее сравнение в одинаковой задаче: модель научилась гораздо быстрее проходить цикл “переписал, запустил, измерил, повторил”.

С выбором исследовательских целей всё сложнее. Люди по-прежнему задают направление, решают, какие результаты заслуживают доверия, и понимают более широкий контекст. Anthropic называет это research taste — вкус и суждение исследователя. Но компания признаёт неприятную возможность: если такие качественные навыки развиваются так же, как кодинг и tool use, то этот рубеж тоже может оказаться временным.

Почему это касается не только программистов

Для обычного читателя эта история важна не только как внутренняя статистика Anthropic. Она показывает, как может выглядеть следующая фаза экономики знаний: человек управляет десятками или сотнями AI-исполнителей, а узким местом становится не выполнение, а постановка правильных задач и проверка последствий.

Anthropic описывает три сценария. Прогресс может замедлиться, но даже нынешние возможности широко изменят работу. Лаборатории могут продолжить получать накопительный выигрыш, когда маленькие команды делают работу огромных организаций. Самый жёсткий вариант — системы сами научатся строить своих преемников, и темп развития ИИ станет зависеть главным образом от вычислений и контроля над ними.

Именно поэтому компания говорит о необходимости механизмов координации, замедления или паузы для frontier-разработки, если другие ведущие игроки тоже смогут проверяемо остановиться. Это не готовый план, а постановка проблемы. Но публикация важна тем, что один из главных разработчиков ИИ показывает кухню изнутри: ускорение уже не теория, оно стало рабочим процессом самой лаборатории.