आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) अपने स्वयं के विकास को बढ़ावा दे सकता है। गैर-लाभकारी संगठन मॉडल इवैल्यूएशन एंड थ्रेट रिसर्च (METR) द्वारा किए गए एक स्वतंत्र विश्लेषण से पता चला है कि एंथ्रोपिक द्वारा विकसित मॉडल पहले की तुलना में लगभग दोगुना तेजी से प्रगति कर रहे हैं। इसका एक हिस्सा इसलिए है क्योंकि कंपनी स्वयं अपनी तकनीक के अधिक शक्तिशाली संस्करण बनाने के लिए एआई सिस्टम का उपयोग करती है।
गुरुवार (5) को प्रकाशित अध्ययन में गणना की गई है कि अक्टूबर 2025 से विशिष्ट कार्यों में एंथ्रोपिक मॉडल की क्षमताओं में वृद्धि पिछली दर की तुलना में 1.9 गुना बढ़ी है।
METR के अनुसार, इस वर्तमान त्वरण का लगभग 80% हिस्सा कंपनी की अनुसंधान और विकास गतिविधियों में एआई के अनुप्रयोग से जुड़ा हुआ है। हालांकि, इस अनुमान में उच्च स्तर की अनिश्चितता है।
यह मूल्यांकन अगस्त से अक्टूबर 2026 तक 11 सप्ताह की अवधि के दौरान किया गया था। शोधकर्ताओं को एंथ्रोपिक के आंतरिक डेटा तक पहुंच प्राप्त हुई, उन्होंने कर्मचारियों के साथ साक्षात्कार किए और उन मॉडलों के प्रदर्शन पर जानकारी का विश्लेषण किया जो अभी तक सार्वजनिक नहीं किए गए थे।
संगठन ने यह भी पाया कि प्रशिक्षण में उपयोग की जाने वाली कम्प्यूटेशनल क्षमता में वृद्धि देखी गई त्वरण को सही नहीं ठहराती है। अध्ययन एक महत्वपूर्ण अंतर स्थापित करता है: अधिकांश प्रगति अभी भी विशेषज्ञों को एआई द्वारा प्रदान की गई सहायता से आती है, न कि पूरे विकास चक्र के स्वायत्त निष्पादन से।
METR ने घोषणा की कि उन्हें यह साबित करने का कोई सबूत नहीं मिला कि वर्तमान सिस्टम प्रशिक्षण के सबसे महत्वपूर्ण चरणों में अत्यधिक प्रासंगिक और पूरी तरह से स्वतंत्र योगदान दे सकते हैं। इसके बावजूद, शोधकर्ताओं ने संकेतों का पता लगाया है कि भविष्य में ऐसी भागीदारी अधिक प्रमुख हो सकती है।
METR द्वारा देखा गया यह विकास स्व-सुधार पुनरावृत्ति (RSI) नामक अवधारणा से जुड़ा है, जो पुनरावर्ती आत्म-सुधार के रूप में जानी जाती है। इस विचार में यह धारणा शामिल है कि एआई सिस्टम नए मॉडल संस्करणों के निर्माण में लगातार योगदान दे सकते हैं। अधिक सक्षम सिस्टम के साथ अपने उत्तराधिकारियों के विकास में सहायता करके, प्रक्रिया धीरे-धीरे तेज होने की प्रवृत्ति रखती है।
हालांकि यह परिदृश्य अभी तक पूरी तरह से स्वायत्त रूप से प्राप्त नहीं किया गया है, लेकिन यह तकनीकी विकास की गति के बारे में महत्वपूर्ण प्रश्न उठाता है। METR द्वारा उजागर किया गया एक चिंता का विषय यह है कि यह त्वरण संचयी हो सकता है, जहां अधिक उन्नत मॉडल और अधिक सक्षम प्रणालियों के विकास में सहायता करते हैं, जो बदले में प्रक्रिया को तीव्र करेंगे।
संगठन ने यह भी नहीं पहचाना कि कंप्यूटिंग शक्ति, डेटा उपलब्धता या ऐसे प्रयोगों से संबंधित कोई स्पष्ट बाधाएं हैं जो अगले बारह महीनों में नई प्रगति को रोकेंगी। हालांकि, शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि यह विश्लेषण भी अनिश्चितताओं के अधीन है।
निष्कर्षों के बावजूद, METR महत्वपूर्ण सीमाओं को स्वीकार करता है। 1.9 गुना त्वरण को अच्छी तरह से परिभाषित कार्यों में प्रदर्शन संकेतकों के आधार पर गणना की गई थी, जिनका मूल्यांकन स्वचालित परीक्षणों या भाषा मॉडल के माध्यम से किया जा सकता है। इसका मतलब यह नहीं है कि एआई की सभी क्षमताएं एक ही गति से विकसित हो रही हैं।
इसके अतिरिक्त, एंथ्रोपिक को रिपोर्ट से गोपनीय जानकारी हटाने का अधिकार था। METR के अनुसार, उनके निष्कर्षों के लिए सबसे प्रासंगिक माने जाने वाले सबूतों का एक बड़ा हिस्सा छोड़ दिया गया था, जिससे सभी बारीकियों का स्वतंत्र मूल्यांकन जटिल हो जाता है।
संगठन इस बात पर भी प्रकाश डालता है कि त्वरण के किस हिस्से को सीधे एआई के उपयोग के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है, खासकर 2025 के अंत में दर्ज की गई प्रगति के संबंध में, इस पर अनिश्चितता है।
ये परिणाम ऐसे समय में सामने आते हैं जब एंथ्रोपिक के सीईओ डारियो अमोडेई, तेजी से परिष्कृत प्रणालियों के विकास में सावधानी बरतने की वकालत करते हैं। सितंबर में, कार्यकारी ने क्षेत्र से आग्रह किया कि वह तकनीकी क्षमताओं की प्रगति की गति धीमी करे ताकि सुरक्षा उपाय सुधारों की गति का मुकाबला कर सकें।
अध्ययन स्वयं इंगित करता है कि इस विकास की गति को समझना जोखिम मूल्यांकन के लिए महत्वपूर्ण है। यदि सिस्टम अपने प्रतिस्थापकों के विकास में उत्तरोत्तर अधिक महत्वपूर्ण तरीके से सहयोग करना शुरू कर देते हैं, तो निगरानी और नियंत्रण का कार्य भी अधिक जटिल हो सकता है।
