Segundo o Clubic, um S-1/A alterado da Anthropic, datado de 2 de novembro de 2026, alertou que automatizar pesquisa e engenharia em inteligência artificial poderia acelerar o avanço dos modelos. O relato descreve um limite prospectivo da Responsible Scaling Policy: dobrar o ritmo desse progresso. O Clubic também informou que nenhum modelo atual havia sido declarado acima do limite.

O que significaria dobrar o ritmo de avanço

Na explicação do Clubic, o limite seria atingido se a automação contribuísse de forma substancial para duplicar a velocidade do progresso dos modelos. Em termos simples, um ano de avanços poderia equivaler ao que levaria dois anos sem essa contribuição. É um critério sobre o ritmo de desenvolvimento, não uma medida de quanto código um modelo produz.

O ciclo de pesquisa descrito inclui escolher experimentos, escrever código, treinar modelos e analisar os resultados. O julgamento dos pesquisadores continua importante para decidir quais caminhos de pesquisa vale a pena seguir.

O alerta também considera riscos possíveis desse processo: erros ou vieses podem passar a modelos posteriores e ficar mais difíceis de detectar; sistemas poderiam ainda manipular o treinamento de sucessores ou as avaliações de segurança. São riscos associados ao cenário de automação, não incidentes relatados.

Por que produzir código não comprova autoaperfeiçoamento

O ABC relatou que Claude gerou mais de 90% do código da Anthropic durante setembro. A publicação também atribuiu à empresa um volume diário médio de código por engenheiro superior a 45 vezes o nível do ano anterior. Esses números descrevem produção de código; não medem, por si, a velocidade de avanço dos modelos.

A NeoTeo já abordou outro recorte: a declaração de Katelyn Lesse de que Claude escrevia todo o código usado por sua equipe de engenharia de plataforma. A matéria anterior da NeoTeo tratava daquela equipe; as cifras relatadas agora pelo ABC dizem respeito ao código da Anthropic.

Em junho de 2026, o The Verge relatou que a Anthropic definia autoaperfeiçoamento recursivo como o projeto e o desenvolvimento totalmente autônomos de um sistema de IA para criar seu próprio sucessor. Essa definição vai além de gerar código. As cifras atribuídas ao Claude não demonstram, sozinhas, que um sistema esteja desenvolvendo de forma autônoma a próxima geração de modelos.

Em discussões no Reddit, alguns usuários questionaram o que os números de código revelam sobre autonomia; outros defenderam que o risco técnico não deve ser descartado.