IA acelera desenvolvimento de modelos da Anthropic em 1,9 vez
Uma avaliação independente indica que a utilização de ferramentas de IA pelos pesquisadores da Anthropic triplicou a velocidade de criação de novos modelos.
Por Ryc Santana
Em resumo
A organização METR reportou em novembro de 2026 que os modelos da Anthropic avançaram 1,9 vez mais rápido. A aceleração é atribuída ao uso de IA para codificação e experimentos, o que levanta debates sobre segurança e o conceito de autoaperfeiçoamento recursivo no setor.
A inteligência artificial está acelerando significativamente a criação de novas versões de sistemas de IA. Uma avaliação independente realizada pela organização sem fins lucrativos Model Evaluation and Threat Research (METR) aponta que os modelos da Anthropic apresentaram um avanço de capacidades 1,9 vez maior do que o ritmo observado anteriormente. Essa aceleração está diretamente ligada à utilização de ferramentas de IA para auxiliar os pesquisadores na codificação e na condução de experimentos.
Segundo o portal Olhar Digital, o estudo foi divulgado nesta quinta-feira (5) e destaca que cerca de 80% dessa aceleração pode estar relacionada ao uso de IA nas atividades de pesquisa e desenvolvimento da empresa. A análise foi conduzida ao longo de 11 semanas, entre agosto e outubro de 2026, com base em dados internos, entrevistas com funcionários e avaliações de desempenho de modelos ainda não públicos.
O impacto do uso de IA no ciclo de desenvolvimento
O levantamento da METR identificou que as ferramentas de inteligência artificial estão sendo empregadas para escrever códigos, conduzir experimentos e executar diversas tarefas rotineiras do desenvolvimento. Na prática, essa automação permite que os profissionais dediquem mais tempo a etapas complexas de pesquisa, reduzindo o tempo gasto em tarefas repetitivas.
Embora as estimativas oficiais apontem para uma aceleração de 1,9 vez, a organização reconhece que há um alto grau de incerteza nesses números. Relatos internos informais indicaram ganhos de produtividade ainda maiores, chegando a 12 vezes em outubro de 2026, mas a METR considera essas avaliações subjetivas e potencialmente superestimadas.
É importante destacar que a maior parte do avanço está associada à assistência prestada pela IA aos profissionais humanos. A organização não encontrou evidências de que os sistemas atuais consigam realizar contribuições totalmente independentes nas etapas mais críticas do treinamento dos modelos.
Autoaperfeiçoamento recursivo e riscos futuros
O avanço observado chama atenção por tocar no conceito de autoaperfeiçoamento recursivo (RSI, na sigla em inglês). Essa ideia sugere que sistemas de IA cada vez mais capazes podem contribuir para a criação de suas próprias sucessoras, criando um ciclo de aceleração progressiva.
A METR alerta que, embora esse cenário não tenha sido alcançado de forma plenamente autônoma, ele levanta questões importantes sobre o ritmo de evolução da tecnologia. A preocupação central é a possibilidade de que a aceleração se torne cumulativa: modelos mais avançados ajudariam a desenvolver sistemas ainda mais capazes, que por sua vez acelerariam o processo novamente.
Os pesquisadores não identificaram gargalos claros, como limitações de poder computacional ou disponibilidade de dados, que impediriam novos avanços nos próximos 12 meses. No entanto, essa avaliação também está sujeita a incertezas significativas.
Limitações do estudo e contexto de segurança
A METR reconhece que a aceleração de 1,9 vez foi calculada com base em indicadores de desempenho em tarefas bem definidas. Isso significa que não necessariamente todas as habilidades da IA estão evoluindo na mesma velocidade. Além disso, a Anthropic teve a possibilidade de omitir informações confidenciais do relatório, o que dificulta uma avaliação independente completa dos detalhes.
Os resultados surgem em um momento em que o CEO da Anthropic, Dario Amodei, tem defendido cautela no desenvolvimento de sistemas avançados. Em setembro, o executivo solicitou que o setor desacelerasse o avanço das capacidades da tecnologia para permitir que as medidas de segurança acompanhassem as melhorias.
O próprio estudo reforça que entender a velocidade dessa evolução é crucial para a avaliação de riscos. Se os sistemas começarem a contribuir de maneira mais significativa para o desenvolvimento de seus sucessores, o trabalho de monitoramento e controle poderá se tornar consideravelmente mais difícil para as equipes de segurança.
O que é autoaperfeiçoamento recursivo?
É o conceito em que sistemas de IA contribuem para a criação de novas gerações de modelos, potencializando o processo de desenvolvimento de forma progressiva e autônoma.
Qual foi a principal causa da aceleração?
Segundo a METR, a utilização de ferramentas de IA para auxiliar na codificação e na execução de experimentos pelos pesquisadores é a principal responsável pela aceleração de 1,9 vez nos avanços da Anthropic.
A IA desenvolve modelos sem ajuda humana?
Não, a avaliação indicou que a IA atua como assistente aos profissionais humanos. Não há evidências de que os sistemas realizem contribuições totalmente independentes nas etapas mais importantes do treinamento.
