Techinfo
La investigación de METR indica que el ritmo al que los modelos de Anthropic están mejorando ha aumentado aproximadamente al doble, y alrededor del 80 por ciento de esta aceleración se atribuye al uso de inteligencia artificial en la investigación interna de la empresa. Sin embargo, Anthropic ha redactado la evidencia más importante relacionada con estos hallazgos. La cuestión de si la IA está acelerando el desarrollo de mejores sistemas de IA se considera una señal temprana clave en el debate sobre la seguridad. Existe la preocupación de que se forme un bucle de retroalimentación en el que los modelos mejoren a sus sucesores cada vez más rápido, lo que, según METR, podría llevar a una "emergencia repentina de capacidades extremas y arriesgadas". Anthropic señala este tipo de aceleración como un indicador de riesgo en su Política de Escalado Responsable: si el ritmo de progreso de la IA se duplica debido a la investigación automatizada, eso debería activar un nivel de advertencia.
METR se propuso verificar esta situación. La organización estudia, entre otras cosas, si los desarrolladores de IA podrían perder el control sobre sus sistemas. Desde el 12 de agosto hasta el 29 de octubre de 2026, un equipo de 2.5 empleados a tiempo completo tuvo lo que describen como un acceso sin precedentes a resultados de referencia de modelos no publicados, métricas de entrenamiento, encuestas a empleados y análisis internos, además de aproximadamente 15 entrevistas con investigadores de Anthropic. METR no recibió dinero de Anthropic, pero trabajó en dispositivos de la empresa por razones de seguridad.
Dario Amodei, CEO de Anthropic, se comprometió recientemente a incorporar auditores externos a la compañía. En octubre, Anthropic anunció una colaboración con METR que implicaba un "acceso similar al de los empleados". Según METR, la auditoría actual es un proyecto separado con un alcance más limitado. Desde octubre de 2025, las puntuaciones de prueba de los modelos de Anthropic han estado aumentando aproximadamente 1.9 veces más rápido que entre marzo de 2024 y octubre de 2025. Esta medición se basa en el AECI, una métrica compuesta que agrupa varios benchmarks. Anthropic logró en un año lo que anteriormente le tomó dos, comparable al salto de Claude 2.1 a Sonnet 4.5. El análisis también incluyó tres modelos no publicados que finalizaron su entrenamiento entre julio y octubre de 2026. Antes de octubre de 2025, los modelos de Anthropic ganaban aproximadamente 15 puntos AECI por año; desde entonces, la tasa ha alcanzado los 29 puntos.
METR confía en que la aceleración no se debe a un crecimiento más rápido en el cómputo de entrenamiento. En cambio, los auditores estiman que aproximadamente el 80 por ciento del aumento actual proviene del uso de la inteligencia artificial en la propia investigación de Anthropic. Un empleado comentó en las entrevistas: "Ahora solo estamos limitados por ideas y cómputo, ya no estamos limitados por el código". Otros informaron que los experimentos que solían tardar entre uno y dos días en configurarse ahora son "prácticamente gratuitos". En encuestas informales realizadas en Slack en octubre de 2026, los empleados indicaron que, en promedio, el último modelo interno los hizo aproximadamente doce veces más productivos. METR considera estas autoevaluaciones como "evidencia muy vaga", señalando que son poco representativas y probablemente exageran las ganancias reales.
Las ganancias de productividad autoinformadas aumentaron de 1.2 veces con Claude 3.7 Sonnet a 12 veces con el Modelo 4 interno. La inteligencia artificial aún no está realizando investigaciones completamente autónomas. La aceleración proviene principalmente de la IA actuando como asistente, pero hay "signos de vida" que sugieren que las contribuciones independientes podrían desempeñar un papel más importante pronto. METR no encontró cuellos de botella que ralentizaran el ritmo en los próximos doce meses, lo que significa que existe un "riesgo significativo" de que la aceleración continúe creciendo durante el próximo año.
Gran incertidumbre y voces disidentes. METR también enfatiza cuán imprecisos son los resultados. El verdadero factor de aceleración podría ser tan bajo como 1.3 o tan alto como 3. Cuando se incluyen los modelos de OpenAI, Google y xAI, el número a nivel de la industria cae a solo 1.4, posiblemente porque Anthropic se quedó atrás de sus competidores en 2025 y un efecto de recuperación está distorsionando las cifras. Las opiniones dentro de Anthropic tampoco son uniformes. Un investigador estima que la participación de la IA en las ganancias de productividad es solo del 15 al 20 por ciento y desconfía de los autoinformes de sus colegas. Otro considera que las nuevas contrataciones son el factor más importante en los últimos meses.
La evidencia redactada debilita la auditoría. Anthropic tenía derechos de redacción unilaterales sobre toda la información no pública y los utilizó en gran medida. Según METR, la mayoría de la evidencia que los auditores consideraron más informativa fue eliminada, incluyendo pronósticos para modelos futuros, desgloses por pasos de entrenamiento y el análisis de cuellos de botella. Anthropic describe las redacciones como "destinadas a eliminar información confidencial que podría acelerar a otros desarrolladores de IA".
Como resultado, el público debe confiar en el juicio de METR "mucho más de lo que sería ideal", señala la organización, y cualquier conversación sobre la transparencia en torno a la evidencia queda descartada. Un gráfico en el informe de METR presenta, por lo tanto, las palabras "DATOS FALSOS" en letras grandes, lo que resalta la seriedad de la situación y la falta de confianza en la información proporcionada.
En una revisión complementaria, METR también examina el informe de riesgos de Anthropic de agosto de 2026. En ese informe, la empresa declaró públicamente que la aceleración era "menos de un factor de 2". Sin embargo, la versión interna y no redactada sugiere un valor de 1.97, lo que implica que la situación podría ser más grave de lo que se ha admitido. Anthropic mismo considera "plausible" que se haya superado el umbral de advertencia. METR considera posible que el nivel de advertencia ya se alcanzara el 15 de julio y acusa al informe público de subestimar tanto la aceleración como la incertidumbre que la rodea, lo que genera preocupación sobre la transparencia de la empresa.
Actualmente, METR comparte la evaluación de Anthropic de que el riesgo catastrófico agudo es "bajo", pero la organización no puede descartar otra aceleración brusca en los próximos seis meses, lo que podría elevar rápidamente la calificación de riesgo. Esta advertencia sugiere que, aunque la situación parece controlada en este momento, hay factores que podrían cambiar drásticamente el panorama en un futuro cercano.
Originalmente, METR también debía verificar cómo Anthropic divide su capacidad de cómputo entre la investigación de capacidades y la investigación de seguridad. Sin embargo, Anthropic canceló esa parte del proyecto a mitad de camino, afirmando que quería centrarse primero en la evaluación de riesgos y volver a abordar la auditoría de cómputo más adelante. Esta decisión ha generado dudas sobre el compromiso de la empresa con la transparencia y la responsabilidad en sus prácticas de investigación.
Daniel Kokotajlo, el investigador detrás del escenario "AI 2027", respondió de manera contundente en X, argumentando que auditar la asignación de cómputo es la base para hacer compromisos de desaceleración que sean verificables en primer lugar. Su declaración subraya la importancia de la rendición de cuentas en el desarrollo de la inteligencia artificial y la necesidad de establecer estándares claros para garantizar que las promesas de seguridad y ética se cumplan de manera efectiva.
Fuente original: The Decoder.
