אנתרופיק מאיצה פי 1.5, לפי מדידה של METR

ארגון המדידה METR מעריך שאנתרופיק הגיעה לקצב האצה של פי 1.5 במחקר ופיתוח מונע בינה מלאכותית. ההגדרה שמאחורי המספר מחמירה: לא מדובר בסיוע נקודתי אלא בכך שרוב הקוד, הניסויים וההחלטות הניסיוניות נכתבים ומוגדרים על ידי מודלים, עם תרומה אנושית שהולכת ומצטמצמת להיגוי ברמה גבוהה בלבד.

איך מודדים האצה כזו

METR, גוף שמתמחה בהערכת יכולות מודלים וסיכונים, משתמש במתודולוגיה שמתייגת כל קומיט בציון ביטחון (confidence score) שמקצה LLM, מתעדפת אוטומטית ניסויים שחוצים סף השפעה חזוי, ומנתבת קוד בסיכון נמוך דרך צינור יצירה רציף (continuous generation pipeline). התוצאה, לטענתם, היא סדרי גודל יותר שורות קוד וניסויים שמקורם במודל מאשר כאלה שנכתבו בידי אדם מתחילה ועד סוף.

הספקנות מצד הקהילה

לא כולם קונים את המספר. החוקר Aifp מציין ש-1.5x תואם בערך את אבן הדרך AC במודל AI Futures, אבל מעריך שהקצב האמיתי עדיין רחוק מכך. שני הצדדים מסכימים שרשימת הסייגים ארוכה מהרגיל: המדידה עדיין לא פורסמה במלואה, ההגדרות משתנות בין מעבדות, ואין עדיין בנצ'מרק מוסכם שמאפשר השוואה ישירה בין חברות.

מה חסר כדי לקבל תמונה מלאה

הפרטים הטכניים שדלפו, תיוג קומיטים, תעדוף ניסויים, צינור יצירה אוטומטי, מצביעים על תשתית הנדסית בשלה, אבל בלי דוח מלא של METR אי אפשר לדעת כמה מההאצה נובעת מאוטומציה של משימות חוזרות לעומת פריצות דרך מדעיות אמיתיות. הציפייה כעת היא לפרסום מסודר של "צוות מדידת האצת מו"פ בינה מלאכותית" שאמור לספק מתודולוגיה שקופה ונתונים בני השוואה.

המשמעות המעשית

אם המספר יחזיק מים בבדיקה חיצונית, המשמעות היא שאנתרופיק מצליחה לדחוס מחזור פיתוח של חודשיים לשלושה שבועות, קפיצה שמשנה את כלכלת המחקר במודלי שפה גדולים. עד אז, 1.5x נשאר הערכה פנימית עם מתודולוגיה מבטיחה אבל לא מאומתת, ובקהילה המחקרית ממתינים לנתונים שאפשר לבחון בעין ביקורתית.