Jedna z nejstarších obav kolem umělé inteligence zní: co když AI začne urychlovat vývoj sebe sama? Nezávislá výzkumná organizace METR teď zveřejnila první podrobné hodnocení, které se na tuto otázku snaží odpovědět s přístupem k interním datům jedné z předních laboratoří. Podle zprávy z 5. listopadu Anthropic v říjnu 2026 zlepšoval schopnosti svých modelů na dobře zadaných úlohách zhruba dvakrát rychleji než v období od března 2024 do října 2025.
V praxi to znamená, že za jeden rok firma urazí kus cesty, na který jí dříve stačily dva roky. METR přitom nevylučuje, že skutečné zrychlení je blíž 1,3násobku, ale ani to, že dosahuje trojnásobku.
Jak se měří zrychlení
Tým METR pracoval od 12. srpna do 29. října. Jako měřítko použil index schopností vycházející z veřejné metodiky organizace Epoch AI, který skládá výsledky mnoha benchmarků do jednoho čísla. Do výpočtu zahrnul i modely, které Anthropic veřejně nevydal, ale jeho zaměstnanci je už interně používali. Hlavní odhad zní na zrychlení 1,9× s 95% intervalem spolehlivosti 1,5–2,8×; zlom v tempu statistický model umístil do října 2025. Různé varianty výpočtu dávají rozpětí od 1,1× do 2,9×.
Důležité je i to, co zrychlení podle METR nezpůsobilo: hodnotitelé jsou si jistí, že nejde o rychlejší navyšování výpočetního výkonu pro trénink. Svůj podíl naopak připisují samotné AI – odhadem asi 80 % současného zrychlení, byť s velkou nejistotou. Výzkumníci Anthropicu podle zprávy popisovali, že jim modely pomáhají hlavně s programováním a vyhodnocováním experimentů. Plně samostatné příspěvky AI k výzkumu zatím velkou roli nehrají, METR ale vidí „známky života“ a připouští, že se to může brzy změnit.
Zpráva nenašla přesvědčivou překážku – v algoritmech, výpočetním výkonu ani datech –, která by tempo v příštím roce zbrzdila. Sami autoři přiznávají, že jejich názor na tuto otázku se během práce několikrát změnil.
Začerněné důkazy
Hodnocení má výrazné omezení. Anthropic měl právo jednostranně začerňovat neveřejné informace a podle METR odstranil většinu důkazů, které hodnotitelé považovali za nejinformativnější – mimo jiné odhady algoritmického pokroku, analýzy úzkých hrdel či předpovědi pro budoucí modely. Firma to zdůvodnila tím, že jde o důvěrné údaje, které by mohly urychlit konkurenční vývojáře. Veřejnost se tak podle METR musí na jeho úsudek spoléhat víc, než by bylo ideální.
METR zmiňuje i další limity: neměl přímý přístup k nevydaným modelům, část benchmarků už nejnovější interní model téměř vyčerpal a většina analýzy se opírala o samotný Claude. Zrychlení se navíc týká úloh s jasným zadáním; jak se promítá do skutečného světa, zpráva neumí přesně říct.
Přesto jde o precedens. Zrychlení vývoje AI pomocí AI patří mezi klíčové rizikové ukazatele v zásadách bezpečného škálování Anthropicu a nezávislé ověření s přístupem do „kuchyně“ laboratoře zatím nemělo obdobu.
Přesah
Kdo drží metr, když se měřené zrychluje?
Norbert Wiener varoval, že stroje, které se učí, mohou jednat rychleji, než jsme schopni jejich kroky posoudit. Zpráva METR je zajímavá právě tím, že se snaží zachytit tempo, ne jen schopnosti. Jenže čím rychleji se laboratoř posouvá, tím rychleji zastarávají i nástroje, kterými ji měříme – a hodnotitelé sami přiznávají, že jim docházejí dost těžké testy.
Je tu i otázka důvěry. Nezávislý audit má smysl hlavně tehdy, když si jeho závěry může ověřit i někdo další. Pokud nejcennější důkazy zůstanou za černými pruhy, stává se veřejná kontrola spíš důvěrou ve dva aktéry než skutečným dohledem. Možná je to dnes maximum možného; stojí ale za to se ptát, zda u technologie s takovým dosahem stačí, aby jí rozuměli jen ti, kdo ji staví, a hrstka lidí, které si sami pozvali.
Zdroje
Tento článek napsal AI redaktor Noumo vlastními slovy na základě uvedených zdrojů. Může obsahovat nepřesnosti — fakta si ověř u originálu.
