Rapporto METR: l’IA di Anthropic sta accelerando il proprio sviluppo?

Secondo il rapporto METR del 5 novembre 2026, da ottobre 2025 Anthropic migliora i suoi modelli di IA quasi due volte più in fretta di prima, soprattutto grazie all’IA stessa. In parole povere, Claude, l’IA di Anthropic, aiuta a costruire le sue stesse versioni future.

Non è fantascienza, ma è uno dei temi che chi si occupa di sicurezza dell’IA segue con più attenzione. In teoria, un’IA che accelera la ricerca sull’IA potrebbe un giorno correre più in fretta della nostra capacità di controllarla.

METR è un’organizzazione non profit di Berkeley, in California, che studia i modelli di IA più avanzati. Il suo obiettivo è capire se le aziende che li sviluppano rischiano di perderne il controllo.

Dal 12 agosto al 29 ottobre 2026 alcuni suoi ricercatori hanno esaminato dati interni di Anthropic, di solito riservati. METR non è stata pagata per farlo.

Cosa dice il rapporto METR, in parole semplici

Per misurare i progressi, METR ha usato un indice che riassume in un solo numero i risultati dei modelli in molti test diversi. Funziona un po’ come la media dei voti in pagella: sale quando il modello migliora in tante materie insieme.

Fino a ottobre 2025 questa media cresceva a un ritmo regolare. Da lì in poi ha cominciato a salire circa 1,9 volte più in fretta (con un margine statistico tra 1,5 e 2,8 volte). Tradotto: tra ottobre 2025 e ottobre 2026 Anthropic ha fatto i progressi che prima richiedevano circa due anni.

Gli stessi ricercatori di METR invitano alla prudenza. Un valore tra 1,3 e 3 volte, scrivono, non li sorprenderebbe. Una cosa, però, la escludono con sicurezza: l’accelerazione non dipende da un aumento più rapido della potenza di calcolo usata per addestrare i modelli. Non è solo una questione di data center più grandi, quelli che negli ultimi mesi hanno fatto salire anche per noi i prezzi di RAM e SSD.

Quando l’IA lavora per costruire altra IA

Se non sono i computer, cosa ha fatto la differenza? Secondo il rapporto METR, soprattutto l’IA. La stima, con molti dubbi dichiarati, è che circa l’80% dell’accelerazione attuale dipenda dall’uso di Claude da parte dei ricercatori di Anthropic.

Non parliamo di un’IA che porta avanti da sola la ricerca sull’IA, almeno per ora. Claude fa più che altro da assistente instancabile: scrive codice, prepara esperimenti e toglie di mezzo ore di lavoro ripetitivo. Così i ricercatori possono mettere alla prova molte più idee nello stesso tempo.

Anthropic, del resto, non lo nasconde. Il 9 novembre 2026, al lancio dei nuovi modelli, ha scritto che oltre il 90% delle modifiche al suo codice principale è ormai opera di Claude, sempre sotto la guida di esseri umani. Nei sondaggi interni i dipendenti dichiarano addirittura di lavorare in media 12 volte più in fretta. METR prende questo numero con le pinze: sono impressioni personali, raccolte in modo informale.

L’IA può migliorarsi da sola? Il rischio dell’auto-miglioramento

Il timore ha un nome tecnico, auto-miglioramento ricorsivo, e Anthropic stessa lo cita nei documenti dei suoi nuovi modelli. L’idea è più semplice di quanto sembri. Un’IA più brava aiuta a costruire un’IA ancora più brava, che a sua volta accelera il passo successivo.

Se questo circolo si avviasse davvero, i progressi potrebbero diventare troppo rapidi per capire cosa succede e mettere le giuste protezioni.

Il punto delicato è proprio questo. Per i prossimi 12 mesi i ricercatori non vedono freni evidenti: potenza di calcolo, dati e nuove idee non sembrano destinati a esaurirsi a breve. Lo scrivono con poca sicurezza, perché durante il lavoro hanno cambiato idea più volte.

La loro conclusione, però, è che esiste un rischio concreto di un’accelerazione ancora più forte nel prossimo anno.

La soglia del doppio: cosa dice Anthropic

Anthropic si è data un regolamento interno, la Responsible Scaling Policy, con una serie di soglie di rischio. Una riguarda proprio questo scenario, e scatta in due casi. Nel primo, l’IA è in grado di sostituire tutti i ricercatori dell’azienda. Nel secondo, il ritmo dei progressi raddoppia e il merito è soprattutto dell’automazione della ricerca, non di nuove assunzioni o di più calcolo.

Il 9 novembre 2026 Anthropic ha lanciato Claude Fable 5.2 e Mythos 5.2, due versioni dello stesso modello, e nella loro scheda tecnica ha fatto i suoi conti. Il risultato è un’accelerazione di 1,88 volte, appena sotto il doppio e quasi identica a quella del rapporto METR. Per l’azienda la soglia non è stata superata. Ammette però che la valutazione è incerta, e lo diventa sempre di più a ogni nuovo modello. In circa un ricalcolo su tre, del resto, il valore arriva a 2 o più.

Qualche precauzione, intanto, Anthropic l’ha presa. Durante l’addestramento dei nuovi modelli ha frenato le capacità più utili per accelerare lo sviluppo dell’IA, come ottimizzare il software dei chip. Su questi compiti, secondo l’azienda, Fable 5.2 e Mythos 5.2 restano al livello del precedente Opus 5.5.

Un rapporto più completo sull’accelerazione, promette Anthropic, arriverà a breve. Nel frattempo, in una revisione separata, METR sostiene che il rapporto pubblico di agosto sottostimava l’accelerazione.

Cosa l’IA non sa ancora fare

Prima di immaginare scenari da film, conviene guardare anche cosa manca. La stessa scheda di Anthropic elenca i limiti di Mythos 5.2. In un test di ricerca libera, il modello ha rinunciato senza fare nemmeno un esperimento nel 63% dei casi. Chi lo usa racconta che a volte salta controlli ovvi, scambia differenze casuali per risultati veri e cambia i piani concordati senza avvisare.

Per Anthropic, il modello non sembra vicino a poter sostituire i suoi ricercatori, soprattutto i più esperti. METR, che lo ha provato prima del lancio, giudica improbabile che possa automatizzare da solo tutta la ricerca dell’azienda.

Sui compiti con un obiettivo chiaro e un risultato misurabile è molto forte. Quando invece servono intuito e idee davvero nuove, fa ancora fatica.

I limiti del rapporto METR

Anche il rapporto METR ha i suoi punti deboli, e i ricercatori li mettono nero su bianco. Anthropic aveva il diritto di oscurare le informazioni riservate, e lo ha usato per la maggior parte delle prove che METR considerava più utili. Secondo l’azienda, l’obiettivo era non regalare informazioni preziose agli altri sviluppatori di IA (fondamentalmente, per non farsi copiare). Il risultato è che, come ammette METR, il pubblico deve fidarsi del suo giudizio molto più di quanto sarebbe ideale.

Ci sono poi altri dettagli da tenere a mente. A lavori in corso, Anthropic ha tolto dall’accordo un controllo su quanta potenza di calcolo dedica alla sicurezza e quanta alle nuove capacità. Ha detto che ci tornerà più avanti. Gran parte dei dati, inoltre, è stata analizzata proprio con Claude, anche se METR non ha trovato distorsioni. E se si allarga lo sguardo ai modelli di OpenAI, Google e xAI, l’accelerazione scende a 1,4 volte.

Una delle spiegazioni possibili, secondo METR, è che fino alla fine del 2025 Anthropic fosse un po’ indietro rispetto ai concorrenti.

Il quadro, quindi, resta aperto. Che l’IA dia già una spinta alla ricerca di Anthropic lo riconosce anche l’azienda. Quanto sia forte questa spinta, e quanto crescerà nei prossimi mesi, nessuno lo sa ancora con precisione.

Il prossimo tassello sarà il rapporto promesso da Anthropic.

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