METR: da Anthropic il ritmo dei progressi nell'IA è quasi raddoppiato, soprattutto grazie all'IA stessa

METR, ente statunitense indipendente di valutazione dei sistemi di IA, ha pubblicato il 5 novembre 2026 i risultati pubblici di un audit condotto internamente presso Anthropic: l’IA sta già accelerando la ricerca e lo sviluppo dell’IA per lo sviluppatore di Claude? La risposta, formulata con forti riserve e a seguito di un’ampia censura, è affermativa: di un fattore di circa 2 su compiti ben definiti, in gran parte grazie all’uso interno dei modelli.

L’annuncio si ricollega al passaggio del prospetto S-1/A di Anthropic in cui l’azienda dichiarava di poter avvicinare «in modo imminente» la soglia di accelerazione della propria Responsible Scaling Policy.

Cosa afferma di aver visto METR

Da metà agosto a fine ottobre, un team di METR (circa 2,5 equivalenti a tempo pieno) ha avuto accesso a dati interni: punteggi di benchmark interni e AECI, metriche di pre-addestramento e di RL, calcolo per l’addestramento per settore, indagini sull’incremento della produttività, interviste a una quindicina di persone, analisi di velocità. Anthropic aveva facoltà di respingere le richieste e ha censurato a posteriori un’ampia parte del rapporto pubblico. METR non ha ricevuto alcun compenso; Anthropic ha fornito computer e token.

Il testo è articolato su tre conclusioni soggettive:

1. Ritmo — Al 29 ottobre 2026, Anthropic sta probabilmente migliorando le capacità dei suoi modelli su compiti ben definiti a circa il doppio del ritmo tenuto tra marzo 2024 e ottobre 2025. METR non sarebbe sorpresa se la cifra reale si attestasse intorno a 1,3× o 3×.
2. Attribuzione — La maggior parte dell’accelerazione attuale sarebbe dovuta all’IA impiegata per la R&S (ordine di grandezza soggettivo: ≈ 80%), sebbene altri fattori abbiano inciso a fine 2025.
3. Colli di bottiglia — METR non ha riscontrato evidenti colli di bottiglia (algoritmi, calcolo per l’addestramento, calcolo per gli esperimenti, dati) in grado di frenare un’ulteriore accelerazione nei successivi 12 mesi, pur esprimendo una confidenza limitata.

Sull’indice AECI, i punteggi hanno accelerato di un fattore stimato a 1,9× da ottobre 2025 (IC 95%: 1,5–2,8×). In altri termini, un anno recente equivarrebbe a circa due anni di progressi storici su tale indice. METR ribadisce: l’accelerazione non dipende da un incremento della scala del calcolo per l’addestramento — punto che sostiene di poter confermare con certezza, anche se i dettagli sono stati censurati.

Le interviste e i sondaggi interni puntano nella stessa direzione, ma METR li valuta con prudenza: i sondaggi Slack auto-dichiarati mostrano un incremento medio fino a circa 12× a ottobre 2026 per il modello interno più avanzato, una prova considerata «molto debole». I contributi del tutto autonomi dell’IA alle parti più critiche della pipeline di addestramento non sarebbero ancora rilevanti, pur mostrando alcuni «segnali di vita».

Cosa ha censurato Anthropic

Il rapporto pubblico lo chiarisce sin dall’introduzione: Anthropic ha rimosso la maggior parte delle prove che METR considerava più informative, con la motivazione di tutelare informazioni riservate che avrebbero potuto avvantaggiare altri sviluppatori. METR ha potuto preservare il diritto di renderlo noto. Conseguenza dichiarata: il pubblico deve fare affidamento più sul giudizio di METR che su una piena trasparenza dei dati probatori.

Sono state oscurate, in particolare, le stime dettagliate di accelerazione e di attribuzione per ogni fase della pipeline, una parte dell’analisi dei colli di bottiglia e le proiezioni delle metriche per i modelli futuri. Alcuni modelli interni non rilasciati (indicati nel testo come «Model 2», «Model 3», «Model 4») rientrano nelle tendenze AECI: è in parte per questo che l’accelerazione stimata (1,9×) supera quella della system card di Haiku 5.5 (1,7×).

Anthropic ha inoltre cancellato durante lo svolgimento la parte prevista sulla verifica dell’allocazione del calcolo (capacità rispetto alla sicurezza), prima di raggiungere conclusioni sostanziali, con l’obiettivo di concentrare l’attività sulla valutazione dei rischi.

La revisione del Risk Report di agosto

Nello stesso giorno, METR ha pubblicato una revisione della sezione «Risks from automated R&D» del Risk Report di agosto 2026 di Anthropic, disponendo dell’accesso alla versione riservata. I due documenti vanno letti congiuntamente.

METR concorda con Anthropic nel ritenere che, al 15 luglio 2026, il rischio di catastrofe derivante dall’automazione diretta della R&S fosse basso. Ritiene invece plausibile che la soglia di allerta precoce di 2× della RSP fosse già stata superata a quella data, e considera che il rapporto pubblico abbia sottostimato il tasso di accelerazione nonché l’incertezza comunicata privatamente (un indicatore privato che implicava circa 1,97× veniva riassunto pubblicamente come «inferiore a un fattore 2»).

Gli aspetti ancora aperti

• Prove censurate: non è possibile ricostruire autonomamente l’analisi dettagliata.
• AECI ≠ impatto reale: METR ricorda che l’indice valuta soprattutto compiti ben definiti e prossimi alla saturazione; l’impatto al di fuori del laboratorio potrebbe differire.
• Sviluppi futuri: METR rileva un rischio concreto che l’accelerazione aumenti ulteriormente, senza poter provare una crescita iperbolica basandosi solo sui dati AECI pubblici.