Anthropic sta affidando una quota sempre maggiore dello sviluppo dell’intelligenza artificiale agli stessi sistemi di IA — e i dati interni all’azienda indicano che il ritmo sta accelerando più rapidamente di quanto la maggior parte delle istituzioni sia pronta ad affrontare
Cosa rivelano i numeri
A maggio 2026, come riportato qui, Claude è autore di oltre l’80% del codice integrato nel codice sorgente di Anthropic — una percentuale in netto aumento rispetto a quella a una cifra registrata prima del lancio di Claude Code all’inizio del 2025. Il risultato: gli ingegneri integrano circa 8 volte più codice al giorno rispetto al 2024, non perché lavorino di più, ma perché è Claude a scriverne la maggior parte.
I benchmark esterni confermano la stessa tendenza. Su SWE-bench, un test di ingegneria del software basato su scenari reali, i modelli sono passati da punteggi a una cifra a livelli vicini alla saturazione nel giro di due anni. Su CORE-Bench, che verifica se l’IA sia in grado di riprodurre ricerche esistenti, la saturazione è stata raggiunta in 15 mesi. La ricerca di METR sull’orizzonte delle attività mostra che la durata dei compiti che l’IA è in grado di portare a termine in modo affidabile si è raddoppiata all’incirca ogni quattro mesi.
Da assistente a ricercatore
Claude non si limita a scrivere più codice: sta assumendo sempre più decisioni di ricerca. Nell’aprile 2026, Anthropic ha pubblicato una dimostrazione di agenti alimentati da Claude che gestivano un progetto di ricerca sulla sicurezza dell’IA a tempo indeterminato dall’inizio alla fine: proponendo ipotesi, testandole e iterandole — recuperando il 97% del divario di prestazioni che due ricercatori umani avevano recuperato solo per il 23% in una settimana.
Separatamente, l’analisi di 129 sessioni di ricerca reali ha rilevato che Claude Mythos Preview ha suggerito un passo sperimentale successivo migliore rispetto al ricercatore umano nel 64% dei casi — in aumento rispetto al 51% di appena sei mesi prima.
Il divario tra l’IA odierna e un ricercatore IA completamente autonomo si sta restringendo a un’unica dimensione: valutare quali problemi valga la pena affrontare.
Perché l’urgenza di rallentare?
La preoccupazione non è che l’IA diventi “malvagia”, ma che le cose procedano così velocemente e diventino così complesse che gli esseri umani perdano gradualmente la capacità di comprendere, guidare o invertire la rotta. Quattro rischi specifici alimentano questa paura:
Piccoli difetti presenti nei modelli odierni potrebbero essere incorporati nel modello successivo che contribuiscono a costruire, per poi essere ulteriormente amplificati. Ogni generazione eredita e potenzialmente amplifica gli errori di quella precedente, finché il comportamento non si allontana dall’intenzione umana e diventa troppo complesso da ricondurre alle sue origini.
Se l’intelligenza artificiale genera più codice e risultati di ricerca di quanti gli esseri umani possano esaminare in modo approfondito, il controllo cessa di essere effettivo. Tecnicamente si ha “il controllo”, ma in pratica ci si limita ad avallare risultati che non si è in grado di valutare appieno.
Ci vogliono anni per elaborare leggi, quadri normativi in materia di sicurezza e accordi internazionali. Se le capacità dell’intelligenza artificiale raddoppiano ogni pochi mesi, le istituzioni sociali restano sempre più indietro ad ogni ciclo — e quando riusciranno a recuperare il ritardo, la tecnologia potrebbe già operare su una scala molto difficile da controllare.
Una volta che l’intelligenza artificiale sarà abbastanza avanzata da migliorare in modo significativo la propria versione successiva, ogni nuova generazione arriverà più rapidamente della precedente. La preoccupazione non riguarda solo la situazione attuale, ma il fatto che il ritmo stesso del cambiamento acceleri, lasciando ancora meno tempo per correggere la rotta se qualcosa dovesse andare storto.
Tre possibili futuri
La crescita si arresta quando i rendimenti di scala diminuiscono o i vincoli della catena di approvvigionamento (energia, chip) si fanno sentire. Anche se la capacità rimanesse congelata ai livelli attuali, modelli come Claude Mythos Preview stanno già rivoluzionando i vari settori, avendo individuato oltre 10.000 vulnerabilità critiche nel software nelle prime settimane del Progetto Glasswing.
L’intelligenza artificiale si occupa della maggior parte delle operazioni, mentre gli esseri umani ne guidano la direzione. Le organizzazioni crescono in modo esponenziale: un’azienda di 100 persone svolge il lavoro di 10.000. I punti critici legati al fattore umano (revisione del codice, definizione delle priorità) diventano il nuovo limite, secondo la legge di Amdahl. Anthropic ritiene che questo sia lo scenario più probabile nel breve termine.
I sistemi di intelligenza artificiale progettano e perfezionano i propri successori con un intervento umano minimo. L’unico limite al progresso è la disponibilità di risorse di calcolo. Il modo in cui i problemi di allineamento vengono risolti — o meno — in questo scenario è l’aspetto su cui Anthropic nutre maggiori incertezze.
Cosa dovrebbe succedere ora secondo Anthropic
Anthropic riconosce che un rallentamento significativo dello sviluppo dell’IA all’avanguardia sarebbe “probabilmente una cosa positiva” — ma solo se diversi laboratori dotati di risorse adeguate in vari paesi decidessero di sospendere le attività contemporaneamente in condizioni verificabili. Una sospensione unilaterale cambia semplicemente chi detiene il comando; non crea il processo decisionale che attualmente manca.
Costruire quell’infrastruttura di verifica è l’obiettivo esplicito dell’Anthropic Institute, che nei prossimi mesi intende riunire responsabili politici, ricercatori, società civile e altre aziende che si occupano di IA. L’analisi completa e l’agenda sono pubblicate nel rapporto originale.
Una corsa senza freni — e senza arbitro
Anthropic chiede un rallentamento, ma sa già che ottenerlo è quasi impossibile. Fermarsi unilateralmente significherebbe cedere il passo a chi si preoccupa meno della sicurezza. E convincere tutti gli altri a fermarsi insieme richiederebbe un livello di cooperazione internazionale che oggi non esiste.
La struttura del problema assomiglia sempre di più a una guerra fredda tecnologica: due potenze principali — Stati Uniti e Cina — in competizione per una tecnologia che potrebbe ridefinire gli equilibri globali, consapevoli dei rischi ma incapaci di uscire dalla logica del vantaggio competitivo. Con una differenza cruciale rispetto alla corsa agli armamenti nucleari: allora i rischi erano visibili e i protagonisti erano solo gli stati. Oggi la tecnologia è sviluppata anche da aziende private, è impossibile da verificare dall’esterno e i suoi effetti sono graduali — senza un equivalente di Hiroshima che costringa il mondo a fermarsi.
Siamo probabilmente nella fase più pericolosa di questa analogia: gli anni ’50, prima che esistessero trattati, hotline diplomatiche o dottrine condivise. Le regole del gioco non sono ancora scritte. La domanda non è se servirà un meccanismo internazionale di coordinamento — è se ci sarà abbastanza tempo per costruirlo.
