IA já acelera o desenvolvimento da própria IA na Anthropic, aponta avaliação independente
Relatório do METR estima que os modelos da Anthropic evoluem quase duas vezes mais rápido desde outubro de 2025, em grande parte pelo uso de IA na pesquisa. A empresa cortou da versão pública a maior parte das evidências.
A Anthropic, dona do Claude, está melhorando seus modelos de inteligência artificial em ritmo próximo do dobro do que registrava até o fim de 2025. E a maior parte dessa aceleração parece vir do uso da própria IA no trabalho de pesquisa. A conclusão está em um relatório publicado na quinta-feira (5) pelo METR, organização independente de avaliação de riscos de IA. Durante 11 semanas, a equipe teve acesso a dados internos da empresa. Boa parte das evidências, porém, foi cortada da versão pública pela própria Anthropic.
Dois anos de avanço em um
A avaliação ocorreu entre 12 de agosto e 29 de outubro. Estava prevista para quatro semanas e envolveu o equivalente a 2,5 profissionais em tempo integral do METR. A pergunta central era se a IA já está acelerando o desenvolvimento de mais IA. Pesquisadores de segurança acompanham esse fenômeno de perto porque ele poderia fazer surgir, de forma repentina, capacidades extremas e arriscadas. A própria política de escalonamento responsável da Anthropic trata essa aceleração como indicador-chave de risco.
O principal dado vem de um índice interno da Anthropic que reúne o desempenho dos modelos em dezenas de testes padronizados. É uma versão própria do índice de capacidades criado pelo instituto Epoch AI. Desde outubro de 2025, a pontuação dos modelos da empresa cresce a um ritmo 1,9 vez maior que o anterior, de cerca de 15 para cerca de 29 pontos por ano. A margem estatística vai de 1,5 a 2,8 vezes. Na prática, a empresa teria avançado no último ano o mesmo que entre outubro de 2023 e outubro de 2025, período que vai aproximadamente do Claude 2.1 ao Sonnet 4.5.
O METR diz ter certeza de que o salto não se explica por um aumento mais rápido do poder computacional usado no treinamento. A estimativa é que cerca de 80% da aceleração atual se deva ao uso de IA na pesquisa, com grande incerteza. Contratações e outros fatores teriam pesado mais no fim de 2025. A organização também não encontrou gargalos claros, seja em algoritmos, computação ou dados, que impeçam a aceleração de continuar nos próximos 12 meses. Por isso, vê risco significativo de o ritmo ficar ainda mais rápido.
Modelos que ninguém de fora usou
Parte da aceleração aparece porque o estudo incluiu modelos que a Anthropic usa apenas internamente. O relatório os identifica por codinomes: Model 2, com treinamento concluído em julho de 2026, Model 3, entre agosto e setembro, e Model 4, entre setembro e outubro. Há ainda um modelo não lançado de 2022. O mais recente, o Model 4, passou de 50% de acerto em todos os 15 testes do índice em que foi avaliado. Nove meses antes, o Claude Opus 4.6 ficava abaixo da metade em vários deles. O METR afirma que essa falta de testes difíceis o deixa “um tanto nervoso” sobre a capacidade de medir o progresso daqui em diante.
Os resultados variam conforme as premissas estatísticas. Dependendo de como se modela a dificuldade das tarefas, a aceleração estimada vai de 1,1 a 2,9 vezes. Quando a comparação inclui os modelos de ponta de outras empresas, e não só os da Anthropic, o aumento de ritmo cai para cerca de 1,4 vez. Uma explicação possível é que a Anthropic estivesse atrás da fronteira em 2025. O relatório não descarta nenhuma das interpretações.
Funcionários relatam ganho de 12 vezes
Em enquetes informais no Slack, funcionários da Anthropic estimaram, com votos por emoji, quanto o modelo mais recente acelera seu trabalho. Em outubro de 2026, a média chegou a cerca de 12 vezes. O METR classifica esse dado como evidência “muito frágil”: as respostas exigem pouco esforço, provavelmente vêm de um grupo pouco representativo e autoavaliações tendem a superestimar a produtividade real. A organização também lembra que um ganho individual de 12 vezes não significa progresso 12 vezes mais rápido.
Nas cerca de 15 entrevistas com pesquisadores, as estimativas ficaram em torno de duas vezes, com grande variação. Um pesquisador disse que hoje o gargalo são as ideias e o poder computacional, não mais o código. Outro afirmou que só 15% a 20% da mudança se deve à IA e que não confia em produtividade autodeclarada. Segundo o relatório, a IA ainda não consegue fazer sozinha contribuições muito significativas nas etapas mais importantes do treinamento, mas já há “sinais de vida” de que isso pode acontecer em breve.
O que ficou de fora
O METR entregou à empresa um relatório completo de cerca de 100 páginas em 22 de outubro. A Anthropic tinha direito de vetar qualquer informação não pública e, segundo o METR, suprimiu a maior parte das evidências que a organização considerava mais informativas. Ficaram de fora estimativas de progresso algorítmico, a análise de gargalos e as previsões para um modelo futuro, além de indícios de que a aceleração pode passar de duas vezes e estar aumentando. A empresa justificou os cortes como proteção de informações confidenciais que poderiam acelerar concorrentes. O METR admite que, por isso, o público precisa confiar no julgamento da organização mais do que seria o ideal.
A Anthropic também retirou do contrato, no meio do trabalho, a verificação de quanto poder computacional destina à segurança em relação ao aumento de capacidades, e disse que retomará o tema depois. O METR não recebeu pagamento, trabalhou em computadores da empresa e usou créditos gratuitos do Claude, que participou de boa parte da análise. O relatório também registra que um integrante da equipe recebeu e recusou uma oferta de emprego da Anthropic e tinha participação em uma concorrente. Por isso, o trabalho dele passou por revisão adicional. Ainda assim, a organização considera “extremamente improvável” que a empresa tenha tentado enganá-la.
Em resposta publicada no X, o cofundador da Anthropic Sam McCandlish admitiu que os cortes dificultam a checagem externa. Ele argumentou que revelar o que impulsiona a aceleração seria comercialmente sensível e poderia servir de roteiro para outros laboratórios irem mais rápido. Disse ainda que a empresa publicará nas próximas semanas um relatório próprio sobre o ritmo do progresso da IA. Especialistas em segurança de IA criticaram a falta de transparência, sobretudo porque a Anthropic defende publicamente um desenvolvimento mais cauteloso da tecnologia.
Os limites do estudo
O próprio METR aponta como pode ter errado. A aceleração pode estar subestimada se o crescimento estiver se intensificando continuamente ou se os testes padronizados captarem mal o impacto real dos modelos. Pode estar superestimada se fatores sem relação com IA explicarem a maior parte do salto, se os ganhos se concentrarem em tarefas bem definidas e fáceis de corrigir, ou se o ritmo da Anthropic entre 2023 e 2025 tiver sido excepcionalmente lento. O relatório não faz previsões sobre quando poderia surgir uma superinteligência.
Jack Clark, cofundador da Anthropic, em palestra sobre IA no Schwarzman Centre, em Oxford (Reino Unido), em maio de 2026; imagem ilustrativa de arquivo. Foto: Mvolz, via Wikimedia Commons (CC0, domínio público); imagem recortada e redimensionada.
