Anthropic或已跨越AI加速警告阈值

METR的研究旨在验证AI开发者是否会失去对其系统的控制。 从2026年8月12日到10月29日，METR团队获得了Anthropic未发布模型的基准测试结果、训练指标、员工调查和内部分析等前所未有访问权限，并进行了约15次与Anthropic研究人员的访谈。 METR未从Anthropic获得资金，但出于安全原因在其设备上工作。 Anthropic CEO Dario Amodei最近承诺将外部审计员引入公司。 2025年10月，Anthropic宣布与METR合作，涉及“类似员工的访问权限”。

根据METR的说法，当前的审计是一个独立项目，范围较窄。 自2025年10月以来，Anthropic的模型测试分数比2024年3月至2025年10月期间快约1.9倍，根据METR的数据，这一衡量标准基于AECI，这是一个捆绑了许多基准的综合指标。 Anthropic在一年内取得了以前需要两年才能取得的成果，大致相当于从Claude 2.1到Sonnet 4.5的跳跃。 分析还包括三个在2026年7月至10月间完成训练的未发布模型。 在2025年10月之前，Anthropic的模型每年获得约15个AECI点；

自那时起，这一速度已达到29个。 METR确信这种加速不是由训练计算增长的更快速度驱动的。 相反，审计员估计，当前速度提升的约80%来自AI在Anthropic自身研究中的使用。 一名员工在接受采访时表示：“现在仅受想法和计算的限制，不再受代码的限制。 ”其他人报告说，过去需要一两天才能设置起来的实验现在“几乎是免费的”。 2026年10月非正式的Slack投票中，员工平均表示最新的内部模型使他们的生产力提高了约12倍。 METR将这些自我评估视为“非常松散的证据”，称它们不具有代表性，并且可能高估了实际收益。

自我报告的生产力收益从Claude 3.7 Sonnet的1.2倍上升到内部Model 4的12倍。 [目前，AI还没有完全自主地进行研究。 这种加速主要来自AI作为助手的作用，但“有迹象表明”独立贡献很快可能发挥更大的作用。 METR没有发现任何会在未来十二个月内减缓步伐的瓶颈，这意味着“有重大风险”这种加速将在未来一年内继续增长。 巨大的不确定性和不同的声音METR还强调了结果的不精确性。 真实的加速系数可能低至1.3或高至3。

当考虑来自OpenAI、Google和xAI的模型时，行业平均水平降至1.4，这可能是由于Anthropic在2025年落后于竞争对手，并且追赶效应使数字失真。 Anthropic内部的看法也不统一。 一名研究人员将AI在生产力收益中的份额定为15%到20%，并不信任同事的自我报告。 另一位认为新员工是最近几个月最重要的因素。 编辑的证据削弱了审计Anthropic对所有非公开信息拥有单方面编辑权，并且大量使用了它们。

根据METR的说法，审计员评为一贯最信息量的证据的大部分都被删除了，包括未来模型的预测、按训练步骤分解以及瓶颈分析。 Anthropic将编辑描述为“旨在删除可能加速其他AI开发者的机密信息”。 结果，公众不得不比理想情况下更多地依赖METR的判断，该组织写道，任何关于“，”的讨论都被删除了。