מאמר טוען: AI כבר מאיץ משמעותית את מחקר ה-AI עצמו, ואנתרופיק היא מקרה הבוחן
פוסט של אג'יה קוטרה מ-METR טוען שקצב התקדמות היכולות באנתרופיק הוכפל בשנה האחרונה, ושהסיבה העיקרית לכך כיום היא ככל הנראה אוטומציה של המחקר עצמו באמצעות AI. זו פרשנות של דוח שחלקים גדולים מהראיות בו הושחרו, ולא ממצא שניתן לבדוק מבחוץ.
פוסט מאת אג'יה קוטרה (Ajeya Cotra), שפורסם ב-6 בנובמבר באתר Planned Obsolescence, טוען ש-AI כבר מאיץ באופן משמעותי את פיתוח ה-AI עצמו. לפי הפוסט, אנתרופיק ככל הנראה כבר חצתה את הסף שהגדירה לעצמה ל"האצה דרמטית". מדובר בעמדה ובפרשנות, לא בממצא מוכח.
על מה הטענה נשענת
הבסיס הוא דוח ציבורי של METR, ארגון שעוסק בהערכת מערכות AI, שבחן לעומק עד כמה מערכות ה-AI של אנתרופיק מאיצות את עבודתה. בגילוי נאות מצוין בפוסט שהפרויקט נעשה ללא מעורבות של קוטרה ובלי גישה לגרסה המלאה של הדוח, ושהדעות בפוסט הן אישיות ואינן מייצגות את METR או את מחברי הדוח.
לפי הסיכום בפוסט, מחברי הדוח מצאו שבין אוקטובר 2025 לאוקטובר 2026 התקדמו היכולות באנתרופיק בקצב כפול בערך מזה של 12 החודשים שקדמו להם. המדד שפורסם הוא AECI, גרסה פנימית של Epoch Capabilities Index. עוד נטען שאף שהקצב החל לעלות מסיבות מעורבות, אוטומציה באמצעות AI היא כנראה הסיבה לרוב הגדול של הקצב הנוכחי.
כאן נמצאת המגבלה המרכזית: הנימוקים למסקנה הזו הושחרו, וכך גם מגוון ראיות תומכות נוספות. לפי מחברי הדוח, החומר המושחר הוא "רוב הראיות" שהם מצאו כאינפורמטיביות ביותר. קוראים מבחוץ לא יכולים אפוא לבדוק את עיקר הטיעון.
הסף של אנתרופיק
מדיניות ה-Responsible Scaling Policy של החברה, בגרסה שנכנסה לתוקף ביולי 2026, קובעת שהסף יושג כשהתקדמות היכולות הכוללת תהיה מהירה פי שניים מהקצב המתמשך המהיר ביותר שנרשם לפני ש-AI תרם משמעותית למחקר, וכשאפשר לייחס זאת באופן סביר לאוטומציה ולא לתוספת כוח מחשוב. השבוע כתבה אנתרופיק במסמך ה-S-1 שלה, הטופס שמוגש לרשות ניירות הערך האמריקאית לקראת הנפקה, שהיא "may imminently meet" את הסף, כלומר עשויה לעמוד בו בקרוב. הקריאה של קוטרה מרחיקה לכת יותר: הסף כבר נחצה.
מהכפלה להאצה של פי 10
החלק המעניין בפוסט הוא החישוב. הטענה בפוסט היא שאם הקצב הכולל הוכפל, החוקרים עצמם הואצו בהרבה יותר. הסיבה היא ששיפורי אלגוריתמים הם רק גורם אחד ביכולות, לצד כוח המחשוב, ולכן הם צריכים לצמוח בערך פי 2 עד 3 מהר יותר. גם עבודת החוקרים היא רק גורם אחד בגילוי השיפורים האלה, לצד המחשוב שדרוש לניסויים. במודל הפשוט שבפוסט זה מחייב האצה של פי 4 עד 9 בעבודה.
מכיוון שרעיונות חדשים הולכים ונעשים קשים יותר למציאה, נטען שההאצה הדרושה היום גבוהה עוד יותר, אולי סביב פי 10. הפוסט עצמו מדגיש שהמספר הזה לא ודאי מאוד, ושייתכנו ערכים גבוהים או נמוכים ממנו בהרבה. לפי קוטרה, הוא תואם דיווחים עצמיים לא פורמליים של עובדי אנתרופיק. זו הערכה שנגזרת ממודל, לא מדידה.
למה זה חשוב
המשמעות, אם הטענה נכונה, היא שהלולאה שבה AI משפר את עצמו אינה עוד תרחיש עתידי. הפוסט מכנה את הדוח העדכון החשוב ביותר בנושא סיכוני AI בשנתיים האחרונות, וטוען שבקריאה נאיבית הוא מצביע על לוחות זמנים קצרים בהרבה ממה שהעריכו רוב החוקרים החיצוניים, כולל צוות AI 2027. כותרת המשנה של הפוסט מרחיקה עוד: אם ההאצה מצטברת, אקסטרפולציה נאיבית מרמזת על סופר-אינטליגנציה בתוך שנה.
המילים "אם" ו"נאיבית" חשובות כאן. הטיעון נשען על מעבדה אחת, על מדד פנימי, על ראיות מושחרות ועל מודל מפושט. ככל הנראה, השאלה הפתוחה היא אם הקצב הזה יימשך, ואת התשובה לכך יוכלו לתת רק נתונים שיתפרסמו בהמשך.