METR: i modelli di Anthropic migliorano quasi il doppio più in fretta
L'organizzazione indipendente METR ha analizzato per undici settimane i dati interni di Anthropic e conclude che il ritmo di miglioramento dei suoi modelli è quasi raddoppiato, con circa l'80% dell'accelerazione attribuibile all'uso dell'intelligenza artificiale nella ricerca dell'azienda stessa. Secondo la stima, già a luglio sarebbe stata superata una soglia di allerta che Anthropic si è data da sola.
- I modelli di Anthropic migliorano circa 1,9 volte più in fretta rispetto al periodo precedente.
- Circa l'80% dell'accelerazione deriva dall'uso dell'IA nella ricerca interna dell'azienda.
- Secondo METR la soglia di allerta prevista dalle regole di Anthropic sarebbe stata superata a luglio.
Due anni di progressi concentrati in uno
METR è un ente senza scopo di lucro che studia, tra le altre cose, il rischio che gli sviluppatori perdano il controllo dei propri sistemi di IA. Dal 12 agosto al 29 ottobre 2026 un gruppo equivalente a 2,5 persone a tempo pieno ha ottenuto un accesso che definisce senza precedenti: risultati di benchmark (test standardizzati per misurare le capacità dei modelli) di modelli non ancora pubblicati, metriche di addestramento, sondaggi interni ai dipendenti e circa quindici interviste a ricercatori. METR non ha ricevuto denaro da Anthropic, ma per motivi di sicurezza ha lavorato su dispositivi forniti dall'azienda.
Il risultato: da ottobre 2025 i punteggi dei modelli di Anthropic salgono circa 1,9 volte più in fretta rispetto al periodo tra marzo 2024 e ottobre 2025. La misura si basa sull'AECI, un indicatore composito che unisce molti benchmark. In un anno l'azienda ha ottenuto quello che prima richiedeva due anni, un salto paragonabile a quello da Claude 2.1 a Sonnet 4.5: prima circa 15 punti AECI all'anno, oggi 29. Nell'analisi sono entrati anche tre modelli non ancora rilasciati, il cui addestramento si è concluso tra luglio e ottobre 2026.
La soglia che Anthropic si era data da sola
Nella sua Responsible Scaling Policy, il documento con cui l'azienda definisce i propri impegni di sicurezza, Anthropic indica proprio questo come indicatore di rischio: se il ritmo del progresso raddoppia per effetto della ricerca automatizzata, deve scattare un livello di allerta. METR stima che la soglia sia stata superata già a luglio. Il timore è la formazione di un circolo in cui i modelli migliorano i propri successori sempre più in fretta, con quella che METR chiama una possibile "comparsa improvvisa di capacità estreme e rischiose".
Gli stessi auditor invitano alla cautela. Il fattore reale di accelerazione potrebbe andare da 1,3 a 3, e considerando anche i modelli di OpenAI, Google e xAI il dato di settore scende a 1,4, forse perché Anthropic era rimasta indietro nel 2025 e sta recuperando. I dipendenti dichiarano in sondaggi informali su Slack di essere circa dodici volte più produttivi con l'ultimo modello interno, ma METR considera queste autovalutazioni "prove molto deboli". Un ricercatore interno attribuisce all'IA solo il 15-20% dei guadagni. Anthropic, inoltre, ha oscurato parte delle prove più rilevanti.
Perché conta
L'idea che l'IA acceleri lo sviluppo di se stessa è uno dei segnali d'allarme centrali nel dibattito sulla sicurezza: se confermata, ridurrebbe i tempi a disposizione di governi e autorità, Unione Europea compresa, per scrivere regole che restino al passo. È anche il primo caso in cui un ente esterno verifica dall'interno gli impegni volontari di un laboratorio: un modello di controllo indipendente che potrebbe diventare uno standard. METR non ha individuato colli di bottiglia capaci di rallentare il ritmo nei prossimi dodici mesi e parla di un "rischio significativo" che l'accelerazione continui a crescere.
