Anthropic 发布 AI 递归自我改进研究报告，Claude 代码占比超 80%

Anthropic 发布关于「AI 递归自我改进」的研究报告 Anthropic 内部以 Claude 为代表的 AI 系统正被越来越深地用于开发下一代 AI 系统。这种 “AI 构建 AI” 的趋势正在加速。如果继续发展，可能出现系统完全自主设计并训练自身后继版本的情形——即递归自我改进。 anthropic.com/institute/recu… 关键证据（“外部公开基准”和“Anthropic 内部数据”） 1. 外部能力指标 · 模型可靠完成的任务时长正以约每 4 个月翻倍的速度增长（此前是每 7 个月）。 · SWE-bench 两年内从个位数分数趋于饱和。 · CORE-Bench 15 个月内从约 20% 饱和。 · 长时任务能力已达 16 小时量级。 2. 内部工程与研发数据 · 代码产出：截至 2026 年 5 月，Anthropic 合并到主干的代码中超过 80% 由 Claude 撰写；2026 年 Q2，工程师日均合并代码量是 2024 年的 8 倍。 · 主观感知：2026 年 3 月内部调研（130 名员工）中，受访者中位数估计自身产出约为无 AI 时的 4 倍。 · 代码质量：2025 年末 Claude 代码仍略逊于人类，如今已接近持平，并预计年内反超；人类审查已形成新瓶颈（阿姆达尔定律）。 · 实验执行：在给定目标的代码加速任务中，Claude 从 2025 年 5 月的约 3x 提升至 2026 年 4 月的约 52x；同等任务人类专家通常仅达 4x。 · 自主研究：2026 年 4 月，Claude Agent 端到端完成了一项 AI 安全开放研究问题，独立提出假设、设计实验、迭代结论，恢复能力达到人类两组研究者一周工作量的 97%（人类仅约 23%）。 · 研究判断：在 129 个真实开放调研场景中，Claude 在“下一步该怎么做”上优于人类原选择的比例从 2025 年 11 月的 51% 升至 2026 年 4 月的 64%。 结构性观察 人类在 AI 研发流程中的角色正在逐层收缩： · 执行层（写代码、跑实验）已高度自动化； · 方向层（选择研究问题、判断结果可信度、识别死胡同）目前仍是人类比较优势，但这一优势正在收窄。 即使“研究品味”永远无法被 AI 掌握，只要人类只保留极少量方向性工作，而 AI 承担其余部分，整体研发速度仍会呈复合加速。 三种未来情景 · 趋势停滞：边际收益递减、算力/能源供给受限、新架构尚未出现；作者认为不太可能，但会给社会最多适应时间 · 持续自动化，人类仍掌方向：100 人公司可相当于万人组织；人类瓶颈转向审核与协调；作者认为最可能进入此情景 · 完整递归自我改进：AI 自主设计后继系统，人类角色转为监督与验证；科技进步完全由算力决定；最不确定、风险最高 Anthropic @AnthropicAI Our internal data shows Claude is accelerating AI development—a possible path to recursive self-improvement, or AI autonomously building a more capable successor. It’s happening faster than we thought, and the implications deserve greater attention. anthropic.com/institute/recu… 🔗 View Quoted Tweet 💬 0 🔄 0 ❤️ 2 👀 316 📊 1 ⚡