Если этот сценарий реализуется, последствия выйдут далеко за пределы технологической индустрии. Речь идет уже не о новом продукте или очередном скачке производительности. Речь идет о возможном изменении самой скорости экономического развития и роли человека в нем.
Когда программистом становится сама машина
Термин «рекурсивное саморазвитие» еще недавно звучал как научная фантастика. Сегодня он все чаще появляется в отчетах крупнейших ИИ-компаний.
Суть проста: система искусственного интеллекта не просто помогает инженерам писать код, а самостоятельно проектирует, обучает и улучшает следующее поколение моделей. После этого новая версия делает то же самое еще быстрее. Каждый цикл ускоряет следующий.
4 июня 2026 года Anthropic опубликовала доклад When AI Builds Itself («Когда ИИ строит себя»), написанный сооснователем компании Джеком Кларком и Мариной Фаваро, руководителем внутреннего аналитического подразделения Anthropic Institute. Доклад впервые раскрывает внутреннюю статистику, которую компания прежде не публиковала.
Фактически человечество впервые приближается к созданию технологии, которая способна стать собственным разработчиком.
Четыре ступени эволюции – и пятая, которой еще нет
Компания описывает собственную историю как последовательность этапов, каждый из которых сокращает роль человека в производстве ИИ.
- 2021–2023: строительство первого Claude. Работа выглядела, как в любой технологической компании: инженеры сами пишут код на ноутбуках.
- 2023–2025: чатботы. Люди начали использовать ранних чатботов для помощи с отдельными фрагментами: генерировать короткие сниппеты и вставлять их в редактор вручную.
- 2025–2026: агенты-кодировщики. Модели научились самостоятельно писать и редактировать код, иногда целые файлы.
- Сегодня: автономные агенты. Агенты сами запускают код и делегируют часы работы другим агентам.
- 20XX?: замкнутая петля. Агенты могут стать достаточно способными, чтобы самостоятельно создавать и обучать новые модели. В этом случае будущие версии Claude будут непрерывно улучшаться самим Claude.
Именно последний шаг и есть рекурсивное саморазвитие. По словам Кларка, вероятность того, что к концу 2028 года какая-либо модель полностью обучит своего преемника, оценивается в 60% и выше.
Цифры, которые компания раньше не раскрывала
Доклад примечателен прежде всего тем, что Anthropic впервые показывает внутренние данные о темпах собственной автоматизации.
Код. По состоянию на май 2026 года более 80% кода, влитого в производственную среду Anthropic, написано Claude. До выхода Claude Code в феврале 2025 года этот показатель был в районе единиц процентов. Рост производительности на инженера составил восемь раз по сравнению с 2021–2025 годами. При этом сама компания оговаривается: количество строк кода – несовершенная метрика, скорее всего завышающая реальный прирост производительности. Тем не менее нарастающая динамика неоспорима.
Качество кода. Сотрудники Anthropic в опросе марта 2026 года (130 человек из исследовательских команд) в медиане оценивали прирост своей продуктивности с Mythos Preview в четыре раза по сравнению с работой без ИИ. В апреле 2026 года Claude самостоятельно выкатил более 800 исправлений, сократив класс API-ошибок в тысячу раз. По оценке куратора, человеку понадобилось бы четыре года на ту же работу.
Сложные задачи. На самых открытых, наименее специфицированных задачах Claude в мае 2026 года справлялся в 76% случаев – рост на 50 процентных пунктов за шесть месяцев. Для сравнения: еще в марте 2024 года Claude Opus 3 мог выполнять задачи, на которые человеку требовалось около четырех минут. В марте 2025-го Claude Sonnet 3.7 справлялся с полуторачасовыми задачами. Сегодня Claude Opus 4.6 закрывает задачи продолжительностью в 12 ч. По данным METR (организация, которая измеряет способность моделей выполнять длительные задачи), Claude Mythos Preview может работать автономно «не менее 16 ч.».
Скорость обучения нового поколения моделей. Есть один показательный внутренний тест: каждый раз при выпуске новой модели Anthropic дает Claude задачу – ускорить работу тренировочного кода, не меняя его корректность. В мае 2025 года Claude Opus 4 в среднем достигал ускорения в три раза. В апреле 2026 года Claude Mythos Preview показал 52-кратное ускорение. Квалифицированному человеку на четырехкратный результат требуется четыре – восемь часов.
Автономные исследования. В апреле 2026 года Anthropic опубликовала первый пример полного конец в конец исследовательского проекта, выполненного агентами Claude. Агентам дали открытую задачу в области AI Safety: может ли слабая модель надежно контролировать более сильную? Два человека-исследователя за неделю закрыли примерно 23% разрыва между минимальным и максимальным результатом. Агенты за 800 суммарных часов и $18000 затрат на вычисления – 97%.
Скорость растет быстрее, чем предполагалось
За пределами Anthropic данные о темпах прогресса столь же тревожны.
По оценке METR, длина задач, которые модели могут надежно выполнять самостоятельно, удваивается примерно каждые четыре месяца против прежнего тренда в семь месяцев на удвоение.
SWE-bench, стандартный тест на реальные задачи разработки ПО, модели прошли от единиц процентов до насыщения за два года. CORE-Bench, проверяющий способность воспроизводить научные исследования (необходимое условие для самостоятельного исследования), был «насыщен» за 15 месяцев с ~20% правильных воспроизведений в 2024 году до близкого к 100% сегодня. Если тенденция сохранится, задачи уровня «несколько дней для квалифицированного специалиста» станут доступны ИИ в этом году. К 2027-му – задачи уровня «несколько недель».
Экономика без людей – мечта инвесторов или системный риск?
Большинство обсуждений ИИ сегодня сосредоточено вокруг замещения отдельных профессий. Однако рекурсивное обучение ставит вопрос принципиально иного масштаба.
На протяжении всей истории человечества скорость технологического прогресса ограничивалась числом ученых, инженеров и предпринимателей. Даже самые революционные открытия требовали времени, чтобы люди разработали новые продукты и внедрили их в экономику.
Если же создавать инновации начнут сами машины, главным ограничителем станет уже не человеческий интеллект, а объем доступных вычислительных мощностей и энергии.
При этом картина рынка труда уже сейчас неоднозначна. Согласно мартовскому отчету Anthropic о влиянии ИИ на рынок труда, наиболее подверженными замещению оказались не низкооплачиваемые работники, а высококвалифицированные специалисты: программисты (75% задач уже доступны для ИИ), операторы ввода данных (67%), специалисты по обслуживанию клиентов (65%), финансовые аналитики. Исследование MIT, процитированное Anthropic, оценивало, что ИИ уже способен выполнять работу, соответствующую 11,7% рынка труда США, с потенциальной экономией $1,2 трлн в год на зарплатах.
Пока явных всплесков безработицы не наблюдается. Но Anthropic фиксирует ранние сигналы: для работников в возрасте 22–25 лет темп найма на должности с высокой «экспозицией к ИИ» снизился примерно на 14% с момента запуска ChatGPT. Наем в таких профессиях замедляется при сохраняющемся уровне занятости – рынок подстраивается медленно, но адаптация уже идет.
Технологическая революция всегда создавала новые рабочие места быстрее, чем уничтожала старые. Рекурсивный ИИ может стать первым исключением из этого правила. Впервые под угрозой оказывается не отдельная профессия, а сама экономическая роль человека как производителя знаний.
Главный страх не восстание машин, а потеря контроля
Самый тревожный тезис Anthropic связан не с фантастическими сценариями, а с гораздо более приземленной проблемой выравнивания (alignment).
Каждое новое поколение моделей наследует особенности предыдущего. Если ошибки, искажения или рассогласование целей сохраняются и усиливаются на каждом цикле самоулучшения, человечество может столкнуться с системой, принципы работы которой уже никто не способен полностью понять и проконтролировать. В докладе это сформулировано прямо: «Несоответствие, которое сегодня редко встречается и остается управляемым, может нарастать от поколения к поколению, пока контроль окончательно не будет утрачен».
Именно поэтому компания призывает ведущие лаборатории мира обсудить возможность временного замедления разработки фронтирного ИИ.
Проблема в том, что такой сценарий почти невозможно реализовать на практике. Искусственный интеллект превратился в глобальную гонку между корпорациями и государствами. Любой игрок, отказавшийся от паузы, получает шанс вырваться вперед и забрать рынок. Anthropic прямо признает: для реального замедления потребуется, чтобы несколько хорошо финансируемых лабораторий из разных стран одновременно согласились остановиться на одинаковых условиях.
Ситуация напоминает ядерную гонку середины XX века с одним существенным отличием. Строительство ракетных шахт можно обнаружить со спутника, а обучение новой модели скрыть несравнимо проще. Механизма верификации, который позволил бы убедиться, что кто-то действительно остановился, пока не существует. Anthropic обещает в ближайшие месяцы организовать диалог политиков, ученых, гражданского общества и конкурирующих компаний именно для того, чтобы такой механизм разработать.
Кларк, выступая на BBC Newsnight, сформулировал проблему кратко: «Сейчас у ИИ-отрасли есть педаль газа, но нет педали тормоза. Мы хотим помочь ее построить».
Триллион долларов и «ответственный разработчик»
Именно поэтому заявление Anthropic выглядит столь необычно. 1 июня 2026 года компания подала конфиденциальный черновик S-1 в SEC – заявку на IPO, ставшую одной из крупнейших в истории технологического сектора. Последний раунд Series H на $65 млрд поднял оценку до ~$965 млрд, обогнав OpenAI ($852 млрд) впервые в истории. Аналитики ожидают, что дебют на бирже, предположительно запланированный на осень 2026 года, закрепит оценку выше $1 трлн. Годовая выручка компании достигла $47 млрд, примерно в пять раз больше, чем год назад.
Иными словами, компания стоимостью почти триллион долларов, готовящаяся к крупнейшему IPO года, фактически предупреждает инвесторов и правительства, что технология, принесшая ей рекордную оценку, может развиваться быстрее, чем общество успевает адаптироваться к ее последствиям.
Скептики уже отреагировали. Дэвид Сакс, венчурный инвестор и неформальный советник президента Трампа, обвинил Anthropic в «регуляторном захвате» – попытке задушить конкурентов, прежде всего разработчиков открытых моделей, руками государства. Пресс-конференция Anthropic в Оксфордском университете за две недели до публикации доклада, где Кларк предсказывал «ненулевую» вероятность полной катастрофы и говорил о том, что следующие несколько лет принесут больше потрясений, чем любые предшествующие, дала дополнительный повод для подобных интерпретаций.
Anthropic, со своей стороны, последовательно выстраивает образ наиболее ответственного игрока в отрасли. Компания предупреждала о разрушительном воздействии физических ИИ-агентов на рынок труда, предостерегала о рисках автономного военного ИИ и теперь первой публично раскрывает внутреннюю статистику, которая делает угрозу рекурсивного саморазвития не умозрительной, а измеримой.
Главный вопрос уже не «сможет ли»
Главный вопрос уже давно не в том, сможет ли искусственный интеллект учиться быстрее человека. Судя по текущей динамике, это лишь вопрос времени, причем более близкого, чем казалось.
Anthropic сама описывает ситуацию через ироничный парадокс: компания, которая громче всех предупреждает об опасности рекурсивного саморазвития, одновременно является лидером в его приближении. Более 80% ее собственного кода уже пишет та самая система, которую она называет потенциально неуправляемой.
Главный вопрос: сохранит ли человек право определять направление этого обучения? И есть ли у него достаточно времени, чтобы ответить на него раньше, чем машина начнет делать это сама.
Автор – директор по стратегии ИК «Финам»
