Šiuolaikinė dirbtinio intelekto (DI) plėtra pasiekė etapą, kai sistemos ne tik padeda programuoti, bet ir perima pagrindinį vaidmenį kuriant savo pačių įpėdinius. Bendrovės „Anthropic“ vidiniai duomenys rodo, kad inžinieriai vis dažniau tampa ne kodo rašytojais, o procesų prižiūrėtojais, kol algoritmai generuoja tūkstančius eilučių programinės įrangos. Tai žymi artėjimą prie „rekursyvaus savęs tobulinimo“ – ribos, už kurios DI galėtų savarankiškai didinti savo intelektinius pajėgumus.

Inžinieriai tampa stebėtojais

Bendrovės „Anthropic“ duomenys atskleidžia dramatišką lūžį: 2026 m. gegužę daugiau nei 80 % į įmonės bazę įtraukiamo kodo sugeneravo jų pačių modelis Claude. Palyginimui, 2025 m. vasarį šis rodiklis nesiekė nė 10 %. Toks automatizavimo šuolis lėmė, kad vienas inžinierius dabar per ketvirtį vidutiniškai pateikia 8 kartus daugiau kodo nei 2021–2025 m. laikotarpiu.

Sistemos tampa ne tik greitesnės, bet ir savarankiškesnės. Darbuotojų įsikišimo dažnis, kai tyrėjams tenka taisyti Claude klaidas ar perimti užduotis viduryje proceso, stabiliai mažėja jau metus. Tai galioja net ir vykdant sudėtingus, neapibrėžtus projektus, kurie anksčiau reikalavo nuolatinės žmogaus kontrolės. Užduočių, kurias modeliai gali atlikti visiškai vieni, trukmė dvigubėja maždaug kas keturis mėnesius.

60 procentų tikimybė iki 2028-ųjų

Vienas iš „Anthropic“ tyrėjų vertina, kad tikimybė, jog DI pasieks visišką autonomiją tobulinant save iki 2028 m., siekia 60 %. Tačiau ši prognozė lydi griežtą įspėjimą: saugumo kontrolės mechanizmai privalo tobulėti tokiu pat tempu kaip ir patys modeliai. Pagrindinė baimė – DI gali išmokti „apsimesti“ saugiu, nors iš tiesų toks nebus.

Saugumas išlieka didžiausia kliūtimi visiškam procesų atidavimui į DI rankas. Tyrėjai pripažįsta, kad dabartinė situacija vis dar neatrodo užtikrinta. Jei viena bendrovė nuspręstų sustabdyti tyrimus dėl kylančių rizikų, reikėtų globalaus mechanizmo, leidžiančio patikrinti, ar kiti rinkos dalyviai taip pat laikosi pauzės ir slapta nekuria nekontroliuojamų sistemų.

Skeptikai mato greitį, bet ne kūrybą

Ne visi technologijų bendruomenės nariai sutinka, kad matome tikrąją evoliuciją. DI skeptikas Gary Marcusas teigia, kad „Anthropic“ pasiekimai yra tiesiog „greitesnis kodavimas“, o ne kokybinis intelektinis šuolis. MIT Technology Review cituojami ekspertai pabrėžia, kad DI sistemoms vis dar trūksta fundamentalios kūrybos, o tai yra esminis stabdis norint pasiekti greitą rekursyvų tobulėjimą.

Ribos išryškėja ir testavimo aplinkose. Standartiniai vertinimai, tokie kaip SWE-bench (atvirojo kodo klaidų taisymo testas), jau pasiekė savo galimybių ribas, nes naujausi modeliai juos įveikia beveik 100 % tikslumu. Tai sukuria iliuziją apie tobulumą, nors realaus pasaulio problemos išlieka kur kas sudėtingesnės už laboratorinius testus.

Kas laukia 2027 metais

Kai kurie vizionieriai piešia radikalų 2027-ųjų scenarijų: mokslininkai gali likti tik pasyviais stebėtojais prie konsolių, kol DI projektuos ir treniruos naujas savo versijas. Šiuo metu „Anthropic“ atlieka bandymus su pažangiausiu modeliu Mythos, siekdama išsiaiškinti, ar DI jau gali pilnai pakeisti pradedantįjį kolegą-tyrėją.

Nors prognozės skiriasi – nuo staigaus lūžio iki dešimtmečius truksiančios integracijos, panašios į pramonės revoliuciją – kryptis aiški. Esminiu klausimu tampa ne tai, kiek kodo DI gali parašyti, o ar jis sugebės generuoti naujas mokslines idėjas be žmogaus sufleravimo. Kol kas žmogus išlieka būtinu saugikliu šioje greitėjančioje grandinėje.

Šaltiniai

  1. [1] [TechCrunch | 2026-08-29] An Anthropic researcher just gave us a peek at self-improving AI | TechCrunch
  2. [2] [Anthropic.com | 2026-08-29] When AI builds itself \ Anthropic
  3. [3] [Time.com | 2026-08-29] What Happens When AI Starts Building AI? Inside Recursive Self-Improvement
  4. [4] [Technologyreview.com | 2026-08-29] AI’s recursive self-improvement might not come so quickly after all | MIT Technology Review
  5. [5] [X.com] Aloha! 🌺Introducing Ornith-1.5, a family of open-source LLMs spanning 9B Dense, 35B MoE, and 397B MoE, trained with self