Claude自我进化加速：发展从1%跃升至26%

近年来，人工智能（AI）领域对于递归自我优化（RSI）的讨论愈发热烈。在过去，除了观察一些间接的指标外，我们很难获得具体的数据。但是，Anthropic 最近提供了一个有意义的数字：截至8月，Claude在内部AI研发项目中主导了26%的工作。同时，超过90%的研发过程也至少达到了“AI协作”的阶段。

近日，Anthropic在博客中公开了Claude在自动化研发方面的进展。现今的先进AI已经将自我改进视为一种常规手段。在过去的六个月里，Anthropic内部的自动化进程加速发展，内部的Agent平台上随时都有大约3万个AI Agent在进行各类研究和工程任务。今年8月，这些Agent已作出超过10亿次的决策，形成了一个由人类研究员与这些AI Agent协作的自动化实验室。

Claude的角色已经不仅限于“代码助手”。Anthropic采用了一种将AI参与工作划分为AL0到AL5六个级别的自动化等级框架，其中AL0表示完全不涉及AI，而AL4（即AI主导）则显示人类只需给出大致目标，AI便可自主完成大多数工作。人类的角色转变为监督、审查和最终的决策。举个例子，在AL3阶段，工程师可能需要介入检查日志并提出解决方案，而在AL4下，工程师只需告知Claude“请修复此问题”，后续的故障检测和修复工作则由Claude自主完成。 球友会

更高级别的AL5则进一步发展，AI能够自己识别问题并进行全自动的故障调查和修复。尽管Anthropic对过快的发展速度表示关切，仍然指出目前没有任何AI研发工作达到AL5级别。因此，26%的研发由AI主导并不意味着完全没有人类干预，变化速度已是显著。

到2026年2月，进入AL4的项目还不足1%，而到8月已经达到26%。同时，超过90%的研发工作已达到AL3水平，表明AI在人的指导下完成了大部分工作。相比于“Claude生成了多少代码”，这一比例更能代表AI研发的自动化程度，因为编写代码只是研发过程中的一环。

Anthropic在6月份曾透露，至今年5月，其代码库中超过80%代码归因于Claude。2026年第二季度，一名典型工程师每天所合并的代码量是2024年的八倍。但这还不能完全说明研发过程的自动化，因为工程师依旧需决策任务和系统设计，然后由Claude将已定方案转化为代码。 球友会

Anthropic讨论了在研发过程中人类仍需承担的责任，建立了一个“研发自动化指数”，从公司内部的Slack及各种研发文档入手，随机抽取参与模型研发的员工，让Claude分析他们一周内的工作，最终整理出约1.5万项具体的研发任务，并将其构建为一棵包含542个节点的研发工作树。