Modelele de inteligenţă artificială dezvoltate de Anthropic îşi îmbunătăţesc performanţele de aproape două ori mai rapid decât anterior, pe măsură ce tehnologia este utilizată tot mai mult pentru crearea unor versiuni mai avansate ale sale. Concluzia aparţine unui studiu independent publicat joi, care ridică noi întrebări privind capacitatea cercetătorilor de a evalua şi controla riscurile asociate progresului accelerat al AI, transmite Reuters.
Cercetarea realizată de organizaţia nonprofit METR (Model Evaluation and Threat Research), specializată în siguranţa inteligenţei artificiale, arată că ritmul de îmbunătăţire a capacităţilor modelelor Anthropic a crescut de 1,9 ori începând din octombrie 2025.
Potrivit estimărilor cercetătorilor, utilizarea inteligenţei artificiale în procesul de dezvoltare ar putea explica aproximativ 80% din această accelerare, deşi organizaţia avertizează că estimarea este incertă. Studiul nu a identificat obstacole majore care să încetinească semnificativ progresul în următorul an.
”Suntem convinşi că accelerarea nu a fost determinată de o creştere mai rapidă a capacităţii de calcul utilizate pentru antrenarea modelelor”, au precizat cercetătorii METR.
Rezultatele oferă unele dintre cele mai clare indicii de până acum privind posibilitatea ca inteligenţa artificială să îşi accelereze propria dezvoltare. Fenomenul ar putea reprezenta o etapă către aşa-numita autoîmbunătăţire recursivă, în care sistemele AI ar putea crea versiuni tot mai performante ale lor, fără intervenţie umană.
METR subliniază însă că modelele actuale nu sunt încă suficient de avansate pentru a aduce contribuţii autonome majore în cele mai importante etape ale procesului de antrenare.
Perspectiva autoîmbunătăţirii recursive a provocat avertismente din partea cercetătorilor în domeniul siguranţei AI, care se tem că sistemele viitoare ar putea deveni tot mai dificil de monitorizat, controlat şi aliniat obiectivelor umane.
Studiul METR s-a desfăşurat pe parcursul a 11 săptămâni şi a utilizat cercetări confidenţiale, interviuri şi date de performanţă provenite inclusiv de la modele care nu au fost încă lansate public. Concluziile ar putea avea implicaţii majore pentru o industrie care a investit sute de miliarde de dolari în infrastructura de calcul necesară dezvoltării inteligenţei artificiale.
Medikatv.ro
