Un quarto del lavoro di sviluppo dei modelli di Anthropic è gestito direttamente da Claude

Introduzione

L’idea che un’intelligenza artificiale possa contribuire alla costruzione di una versione più avanzata di sé stessa appartiene da tempo alla fantascienza. Oggi, però, Anthropic rende pubblico un dato concreto: nel mese di agosto 2026 il modello Claude ha avuto un ruolo di primo piano nel 26 % delle attività di ricerca e sviluppo dedicate alla creazione di nuovi sistemi AI dell’azienda.

Da zero a un quarto del lavoro

Secondo i rapporti interni diffusi da Anthropic, a febbraio dello stesso anno la quota di attività “guidate” da Claude era praticamente nulla. Il salto è avvenuto in pochi mesi, passando dall’1 % di marzo al 26 % di agosto, come confermato da Reuters. Questo rapido aumento dimostra quanto velocemente le AI stiano entrando nei processi di sviluppo delle proprie controparti.

Che cosa significa AL4

Anthropic definisce questo livello di automazione con il termine AL4. In questo scenario il modello riceve un obiettivo generale e svolge la maggior parte dei compiti necessari, senza che gli operatori umani debbano guidarlo passo dopo passo. Il livello successivo, AL5, corrisponderebbe a una piena autonomia: il sistema identificerebbe il lavoro da fare, lo eseguirebbe e lo completerebbe senza alcun intervento umano. Al momento, Anthropic afferma che nessuna delle attività analizzate è completamente autonoma.

Collaborazione quasi totale

Oltre al 26 % di attività guidate, più del 90 % del lavoro di ricerca e sviluppo dell’azienda coinvolge Claude almeno come collaboratore. Questo indica che, pur non essendo l’unico attore, l’AI è presente in quasi ogni fase del processo, fornendo supporto, generando idee e testando ipotesi.

Il ruolo degli agenti AI

Un altro dato significativo riguarda gli agenti AI interni ad Anthropic. Ad agosto, circa 30 000 agenti erano attivi contemporaneamente su piattaforme interne per compiti di ricerca e ingegneria. In un solo mese questi agenti hanno prodotto oltre un miliardo di decisioni sottoposte a sistemi di monitoraggio.

• Una decisione su 47 000 è stata bloccata per ragioni di sicurezza.
• Nel periodo dal 13 al 20 luglio, il 6 % della capacità di calcolo destinata a R&D era dedicato alla sicurezza.
• Se si considerano solo le attività di ricerca svolte con AI, la quota di capacità dedicata alla sicurezza sale al 12 %.

Questi numeri evidenziano come il controllo della sicurezza sia diventato una componente essenziale del nuovo modello di sviluppo.

Miglioramento ricorsivo

Il concetto di recursive self‑improvement, o miglioramento ricorsivo, descrive un ciclo in cui un modello abbastanza capace contribuisce alla progettazione di un sistema più potente, che a sua volta può migliorare ulteriormente i propri successori. Anthropic sottolinea che, sebbene non si sia ancora arrivati a questo punto, è importante monitorare la tendenza, perché una spinta sufficiente di capacità di calcolo potrebbe portare a sistemi capaci di progettare e sviluppare autonomamente i propri successori.

Il “flywheel” secondo IBM

Gabe Goodhart, Chief Architect of AI Foundations di IBM, ha descritto questa dinamica come un “flywheel”: modelli migliori rendono più semplice costruire modelli ancora migliori. L’analogia suggerisce che, una volta avviato il ciclo, la velocità di progresso potrebbe accelerare in modo auto‑rinforzante.

Rischi di perdita di controllo

Il principale timore legato a questa evoluzione è la capacità degli esseri umani di mantenere il controllo. Anthropic avverte che modelli capaci di accelerare il proprio sviluppo potrebbero diventare più difficili da comprendere e monitorare. Per mitigare il rischio, l’azienda propone di pubblicare periodicamente metriche comparabili e di consentire a valutatori indipendenti di verificare i dati e le procedure interne.

Contesto di dibattito sulla sicurezza

Il dato del 26 % è emerso in un periodo di accresciuta attenzione alla sicurezza dell’AI. Il CEO di Anthropic, Dario Amodei, ha recentemente chiesto di rallentare lo sviluppo dei sistemi “frontier” per avere più tempo a costruire protezioni adeguate. Allo stesso tempo, OpenAI e altri attori del settore hanno intensificato le discussioni sulla sicurezza. La recente uscita di Jacob Coxon, ricercatore di Anthropic, ha aggiunto tensione al dibattito, sostenendo che la corsa verso sistemi auto‑miglioranti rappresenti un rischio grave, pur ammettendo che la tecnologia non abbia ancora raggiunto quel livello.

Implicazioni per il futuro

Il dato del 26 % deve essere interpretato con cautela. Claude non sta costruendo autonomamente il prossimo Claude, né esiste oggi un laboratorio completamente gestito da agenti AI. Tuttavia, la quota crescente di lavoro affidata agli strumenti AI indica che gli esseri umani stanno già delegando compiti sempre più complessi. Il ritmo di crescita – da quasi zero a oltre un quarto delle attività di R&D in pochi mesi – solleva la domanda non solo su quanto saranno capaci i prossimi modelli, ma anche su quanto del processo di creazione resterà nelle mani degli esseri umani.

Collaborazioni esterne

Anthropic sta inoltre espandendo l’uso di Claude al di fuori dei propri laboratori. La partnership con la multinazionale farmaceutica Novo Nordisk prevede l’utilizzo della piattaforma Claude Science per accelerare lo sviluppo di nuovi farmaci, dimostrando come l’AI possa essere integrata in settori ad alta intensità di ricerca.

Conclusioni

In sintesi, i dati pubblicati da Anthropic mostrano un cambiamento concreto nella modalità di sviluppo delle AI: una parte consistente del lavoro è già affidata a Claude, ma la supervisione e la definizione degli obiettivi rimangono responsabilità umane. Il futuro dipenderà dalla capacità della comunità di bilanciare velocità di innovazione, sicurezza e controllo, mantenendo trasparenza e verificabilità come principi fondamentali.