知名 AI 新創大廠 Anthropic 最近除了 IPO 議題倍受矚目外，該公司旗下研究機構發表了一篇名為 When AI builds itself 的報告，詳細說明該公司在遞迴自我提升（Recursive Self-Improvement）方面的最新進展與潛在影響。報告中指出，AI 協助自我開發的比例目前正以驚人的速度成長。
Photo Credit by When AI builds itself
AI 開始加速自身開發進程
過去 AI 的研發完全依賴人類工程師主導每一個步驟，但如今 Anthropic 正將越來越多研發工作交由 AI 系統自行處理。根據該公司發布的最新統計資料，截至 2026 年 5 月，Anthropic 正式採用的新程式碼中超過 80% 是由 Claude 撰寫。而在 2025 年 2 月 Claude Code 推出研究預覽版之前，這個比例僅有低個位數。
目前 Anthropic 工程師平均每季合併的程式碼數量，是 2021 年至 2025 年期間的 8 倍。特別是在面對最複雜、定義最模糊的程式撰寫任務時，Claude 在 2026 年 5 月的成功率達到了 76%，與半年前相比提升了 50 個百分點。而在程式錯誤修正方面，Claude 在 2026 年 4 月產出超過 800 項修正，將某類 API 錯誤降低至大約千分之一 。負責監督的工程師估計，同樣的任務若交由人類完成，可能需要花費四年。
任務處理能力每四個月翻倍
除了寫程式，AI 在自主執行任務的長度與複雜度上也有顯著的成長。以 Claude 來說，2024 年 3 月的 Claude Opus 3，能完成約等於人類 4 分鐘工作量的軟體任務；一年後，Claude Sonnet 3.7 已能處理約 1.5 小時等級的任務；再過一年，Claude Opus 4.6 則能處理約 12 小時等級的任務。若這項趨勢持續，Anthropic 認為，若這樣的進步速度持續下去，今年 AI 可能就能接手一些原本需要專業人員花好幾天完成的工作。；到了 2027 年，AI 系統甚至可能具備處理人類需要花費數週才能完成的任務能力。
若這項趨勢持續發展，過去需要高技術人員花費數天才能完成的工作，在今年內就可能透過 AI 自主完成；到了 2027 年，AI 甚至有能力處理需要人類花費數週時間的複雜研發任務。至於在科學研究與最佳化工作上，在一項程式最佳化的測試中，Claude Mythos Preview 到 2026 年 4 月已能讓起始程式碼達到約 52 倍加速，高於 2025 年 5 月 Claude Opus 4 的約 3 倍，展現出超越人類的表現。對於此結果，Anthropic 也特別提醒，這不應被直接解讀為真實世界模型訓練速度提升 52 倍。
這項科技趨勢的最終指向，就是一個能夠完全自主設計與開發其後續升級模型的 AI 系統，也就是所謂的遞迴自我提升。但是 Anthropic 在報告中強調，目前 AI 還未達到完全自主的階段，AI 遞迴自我提升也並非必然會發生。
人類在研發體系中的核心價值
隨著 AI 模型在具體實驗與建構上達到超越人類的水準，人類在研發過程中的角色也有了根本性的轉變。若 AI 與人類撰寫程式碼的品質達到同等水準，人類角色可能從親自撰寫程式碼，逐步轉向審查、驗證與設定方向；若未來進一步走向完整的遞迴自我提升，人類則可能把更多工作放在監督與驗證由 AI 系統運作的虛擬實驗室。
Anthropic 分析指出，雖然 AI 能用驚人的速度產出成果，但人類仍擁有不可替代的比較優勢，例如對於研究品味的掌握、判斷哪些問題真正值得被研究、評估研究結果是否值得信賴，以及無法被複製的跨組織人際關係，因此決定「應該研究什麼」的核心決策，還是掌握在人類手中。
但是一旦完整的遞迴自我提升得以實現，可能將對全球科技與經濟帶來重大衝擊。AI 自主開發的技術被應用於科學和醫療領域，能為人類社會帶來巨大的福祉，但同時也伴隨著人類可能失去對 AI 控制權的風險。
呼籲應建立協調與暫緩機制
面對可能提早到來的 AI 自我提升系統，Anthropic 呼籲各界必須做好準備。報告中還呼籲各國政府與頂尖 AI 實驗室應保留在必要時放慢或暫時停止開發的選擇，並提早建立具備公信力的基礎設施。
Anthropic 還提到，單一實驗室進行片面且缺乏協調的停滯，只會讓其他較缺乏安全防護意識的團隊取得領先位置，並無法真正提升整體的安全性。唯有在多個資源豐富的 AI 開發大廠達成共識，且具備可信任的國際驗證機制下，這種暫緩開發的政策才有可能成功實施。
AI 自主打造自己的時代正在開啟，這不僅是技術研發效率的提升，更需要各界在安全架構、監控機制及治理政策上同步推進，才能確保 AI 技術在跨越關鍵節點時，依然是以人類福祉為優先。
首圖由 Nano Banana AI 生成
