Ob KI ihre eigene Entwicklung beschleunigt, wurde bisher vor allem von außerhalb der Labore diskutiert. METR, eine unabhängige Forschungsgruppe für KI-Sicherheit, hat nun in eines hineingeschaut. Nach einer 11-wöchigen Untersuchung bei Anthropic berichtet sie, dass sich die Modelle des Unternehmens etwa doppelt so schnell verbessern wie vor einem Jahr und dass der Großteil dieser Beschleunigung von der KI selbst kommt.
Laut der Zusammenfassung des Berichts durch The Verge deuten Benchmark-Werte darauf hin, dass Anthropic im vergangenen Jahr rund zwei Jahre historischen Fortschritts geschafft hat. METR ist sich nach eigener Aussage sicher, dass das nicht einfach an mehr Rechenleistung fürs Training liegt, die bisher den meisten KI-Fortschritt antrieb; Stand Oktober sei der Großteil der Beschleunigung "auf KI zurückzuführen", mit wachsendem Anteil. Mitarbeitende, die Anthropics leistungsfähigstes internes Modell nutzen, gaben an, etwa 12-mal so produktiv zu sein wie ohne KI-Hilfe, ungefähr doppelt so viel wie wenige Monate zuvor mit Mythos 5. Der meiste Gewinn stammt weiterhin von KI, die menschliche Forschende unterstützt, doch METR sieht Anzeichen, dass vollständig autonome Beiträge bald wichtiger werden, und fand keine klaren Engpässe, die schnelleren Fortschritt bremsen würden. Dem Bericht zufolge hat Anthropic in den letzten sechs Monaten zudem drei unveröffentlichte Modelle fertig trainiert, mit den Codenamen Model 2, Model 3 und Model 4.
Der Haken ist, was die Öffentlichkeit nicht sehen kann. Anthropic durfte den Abschlussbericht schwärzen und machte davon reichlich Gebrauch. METR sagt, es habe einen Bericht von etwa 100 Seiten eingereicht, und Anthropic habe den Großteil der Belege entfernt, die METR für am aussagekräftigsten hielt, mit dem Hinweis, man wolle Konkurrenten nicht helfen; METR zufolge war das meiste Gestrichene sehr allgemein. Deshalb, schreibt METR, müsse sich die Öffentlichkeit viel stärker auf sein Urteil verlassen, als ideal wäre. Anthropic-Mitgründer Sam McCandlish räumte ein, dass die Schwärzungen die Überprüfung erschweren.
Die Reaktionen sind scharf. Von The Verge zitierte Forschende, darunter Marius Hobbhahn von Apollo Research, sagen, das Tempo wirke sogar schneller als im einflussreichen Szenario AI 2027, und Kritiker verweisen auf die Lücke zwischen Anthropics Rufen nach langsamerer Entwicklung und dem eigenen Tempo, während das Unternehmen seinen Börsengang vorbereitet.
Für Claude-Nutzer heißt das praktisch, dass sich die Modelle hinter den Werkzeugen aus unseren Tests wohl weiter schnell verändern, mit stärkeren internen Versionen, die bereits im Einsatz sind. Für alle anderen bleibt die Frage der Aufsicht offen. Eine selbst angegebene Produktivitätszahl und eine stark geschwärzte Bewertung sind ein Anfang, aber nicht die Art unabhängiger, überprüfbarer Belege, die klären würde, wie schnell es wirklich vorangeht.