Anthropic 官方博客日前发表了一篇文章 When AI builds itself，回顾了历代 Claude 的开发时间线，并借由内部员工的现身说法，道出了一个事实：Anthropic 正把越来越多的研发工作交给 AI 系统本身，而且步伐不断加快——快到很可能催生出能够完全自主设计下一代 AI 系统的 AI。这一前景被称为递归自我改进（recursive self-improvement）。

2021 年至 2023 年，Anthropic 构建第一代 Claude，做法与其他科技公司并无二致：工程师在电脑上写代码、写文档。2023 年至 2025 年，工程师开始借助 AI 对话窗口辅助研发，例如生成代码片段，再粘贴到编辑器中。2025 年至 2026 年，随着编程智能体 Claude Code 能力增强，工程师开始用它来编写代码，乃至整份文件。而到了今天，智能体已能自行运行代码，并把数小时的工作委托给其他智能体。展望未来，智能体或许会强大到足以自行构建并训练模型——届时，新版 Claude 便可能由 Claude 自身持续改进。

一、从外部数据看，模型能力的提升正在加速。 AI 能够可靠、独立完成任务的时长，如今大约每 4 个月翻一番（此前是每 7 个月）。举例来说，2024 年 3 月的 Claude Opus 3 可以完成人类耗时约 4 分钟的任务；一年后，Claude Sonnet 3.7 能胜任 1.5 小时的任务；再一年后，Claude Opus 4.6 已能完成长达 12 小时的任务。

二、从 Anthropic 内部数据看，AI 正被越来越多地用于工程与研究。 工程涵盖写代码、搭建基础设施、训练模型，研究则包括做实验、把握研究方向。如今，Anthropic 工程师每季度产出的代码量约为 2021 年至 2025 年间的 8 倍；截至 2026 年 5 月，合入 Anthropic 代码库的代码已有逾 80% 出自 Claude 之手。与此同时，代码质量也在提升：人类纠正或接管 Claude 的比例持续下降；在最具开放性的任务上，Claude 的成功率于 2026 年 5 月达到 76%，半年内提升了 50 个百分点。多数员工认为，Claude 写的代码在 2025 年底还略逊于人类，如今已大致持平，并预计一年内将超越人类。

三、Anthropic 未来的工作会是什么样子？ 人类的角色正在每一步被不断压缩。一旦人机代码质量持平，人类将不再亲自写代码，而只负责审查；可一旦审查速度跟不上 Claude 的生成速度，人类审查本身又会成为瓶颈。人类眼下的优势，暂时集中在研究品味（research taste）与判断力上——决定该研究哪些问题、该相信哪些结果、该选择哪条路径。

四、如果我们判断错了呢？ 一种常见的反驳是：真正不可替代的，是握在人类手中的"研究品味与判断力"，而 Claude 也许永远训练不出优秀的研究品味。然而现有证据表明，AI 的判断力同样在稳步提升。

五、几种可能的未来

Anthropic 给出了三种前景：

1. 趋势停滞，但现有能力广泛扩散。 AI 能力的指数增长也许其实是一条 S 曲线——规模化的回报递减，曲线先变缓，再趋于平坦。不过 Anthropic 认为这是可能性最低的一种。
2. AI 实验室持续获得复利式的效率提升。 AI 开发被大幅自动化，但人类仍负责定方向、判结果；百人规模的公司能干出上万乃至十万人的活。瓶颈会依照 阿姆达尔定律 转移到那些没能提速的环节（比如人类的代码审查）。Anthropic 认为这是可能性最高的一种。
3. AI 实现完全的递归自我改进，开始构建自己的继任者。 进化速度几乎只取决于算力，人类则主要转向监督与验证。届时对齐能否实现尚无定论：模型也许能自行找到对齐之道，也许会因对齐失败而失控。

六、我们该怎么办？ 如果真能切实放慢这项技术的脚步，为研究对齐等问题争取更多时间，这或许是件好事。但前提是建立起可核查的机制：既能确认全球所有前沿实验室确实都停了下来，也能保证没有人借"协调"之名偷偷抢跑。