L’idea che un sistema AI possa contribuire a costruire una versione più avanzata di se stesso appartiene da tempo alla fantascienza. Ora, però, un pezzo di quel processo è entrato nei laboratori. Anthropic ha reso pubblici nuovi dati sul lavoro svolto internamente da Claude e ha rilevato che, nell’agosto 2026, il modello ha avuto un ruolo di primo piano nel 26% delle attività di ricerca e sviluppo dedicate alla costruzione dei nuovi sistemi AI dell’azienda. A febbraio questa quota era praticamente nulla. Il dato non significa che Claude stia progettando da solo il proprio successore. Significa che, in una parte consistente del lavoro, agli esseri umani basta fornire indicazioni di alto livello e lasciare al modello l’esecuzione della maggior parte dei compiti, mantenendo una supervisione. È un cambiamento rapido, che Anthropic ha deciso di rendere pubblico per mostrare quanto velocemente l’AI stia entrando nel processo con cui viene sviluppata la stessa AI.
La società definisce questo livello di automazione come AL4. Claude può ricevere un obiettivo generale e portare avanti gran parte del lavoro necessario, invece di essere guidato passo dopo passo. Il livello successivo, AL5, sarebbe quello della piena autonomia, con un sistema capace di individuare il lavoro da fare, eseguirlo e completarlo senza un ruolo umano nel ciclo. Secondo Anthropic, quel traguardo non è stato raggiunto e nessuna delle attività analizzate è oggi completamente autonoma. Allo stesso tempo, più del 90% del lavoro di ricerca e sviluppo dell’azienda coinvolge Claude almeno come collaboratore. Reuters ha confermato che la quota di attività “guidate” dal modello è salita dall’1% di marzo al 26% di agosto. Il salto è quindi avvenuto in pochi mesi.
Il fenomeno diventa ancora più evidente osservando gli agenti. Anthropic afferma che, ad agosto, circa 30.000 agenti AI erano attivi contemporaneamente sulle proprie piattaforme interne per attività di ricerca e ingegneria. In un solo mese questi agenti hanno generato oltre un miliardo di decisioni sottoposte a sistemi di monitoraggio. Secondo i dati diffusi dall’azienda, circa una decisione su 47.000 è stata bloccata per ragioni di sicurezza. Nella settimana analizzata tra il 13 e il 20 luglio, circa il 6% della capacità di calcolo destinata alla ricerca e sviluppo era dedicata alla sicurezza, quota salita al 12% considerando soltanto le attività di ricerca svolte con AI. Sono numeri che mostrano quanto il controllo sia diventato una componente essenziale di questo nuovo modello di sviluppo.
È qui che entra in gioco il concetto di recursive self-improvement, o miglioramento ricorsivo. Un modello diventa abbastanza capace da contribuire alla progettazione di un sistema più potente. Quel nuovo sistema, a sua volta, può contribuire alla costruzione di una versione ancora più avanzata, creando un ciclo nel quale una parte crescente dello sviluppo viene affidata alle macchine. Anthropic chiarisce che non siamo ancora a questo punto e che il miglioramento ricorsivo non è inevitabile. Ma sostiene che questa tendenza debba essere misurata perché, se spinta abbastanza lontano e sostenuta da sufficiente capacità di calcolo, potrebbe portare a sistemi capaci di progettare e sviluppare autonomamente i propri successori. Gabe Goodhart, Chief Architect of AI Foundations di IBM, ha descritto questa dinamica come una sorta di “flywheel”, nella quale modelli migliori rendono più semplice costruire modelli ancora migliori.
La questione riguarda quindi anche la capacità degli esseri umani di mantenere il controllo. Anthropic scrive che modelli capaci di accelerare il proprio sviluppo potrebbero rendere più difficile comprenderli e controllarli. Per questo propone di pubblicare periodicamente metriche comparabili e di consentire a valutatori indipendenti di verificare dati e procedure interne. Il tema arriva in un momento delicato. Nei giorni scorsi il CEO di Anthropic Dario Amodei ha chiesto di rallentare lo sviluppo dei sistemi frontier per avere più tempo per costruire protezioni, mentre OpenAI e altri protagonisti del settore hanno discusso di sicurezza. La recente uscita di un ricercatore di Anthropic, Jacob Coxon, ha aggiunto tensione al dibattito. Coxon ha sostenuto che la corsa verso sistemi capaci di migliorarsi rappresenti un rischio grave, ma questa è la sua valutazione personale e non una prova che la tecnologia sia già arrivata a quel livello.
Il dato del 26% va quindi letto con attenzione. Claude non sta costruendo autonomamente il prossimo Claude, né esiste oggi un laboratorio completamente gestito da agenti AI. La novità è che una quota crescente del lavoro necessario per sviluppare i futuri modelli viene già affidata agli stessi strumenti AI. Anthropic sostiene che gli esseri umani continuano a scegliere gli obiettivi, supervisionare gli agenti e verificare i risultati. Ma il ritmo della crescita è ciò che rende il fenomeno rilevante. Se pochi mesi sono bastati per passare da una quota quasi nulla a oltre un quarto delle attività di R&D guidate da AI, la domanda per il settore non è più soltanto quanto saranno capaci i prossimi modelli. È anche quanto del processo necessario per crearli resterà nelle mani degli esseri umani. I dati disponibili descrivono un processo già iniziato, ma non consentono ancora di dire dove porterà.
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