用 AI 造 AI 真有效？METR：Anthropic 模型進步速度翻倍

AI 安全研究組織 METR 的最新報告指出，Anthropic 正用 AI 協助打造更強大的 AI，而且這套做法看起來真的有效：公司模型進步的速度大約是一年前的兩倍，目前還看不到明顯趨緩的跡象。這個結果之所以受到關注，是因為它意味著 AI 本身正在成為 AI 研究的實質加速器。 研究界長期把「遞迴式自我改進」視為必須緊盯的門檻，也就是 AI 系統以可能複利累積的方式加快 AI 研究，讓外界更難進行監督。不過 METR 的報告並沒有宣稱出現突然的突破，也沒有描述系統失控，而是指出一個可量化的加速現象：AI 工具讓研究人員做得更快，而這樣的速度反映在模型改進上。 這個區別很重要。研究循環變快，並不等於智慧爆炸失控，但它仍會改變安全上的盤算。如果企業能更快迭代，那麼評估、治理與風險判斷就必須跟上；否則能力的推進速度可能超過負責監督的機構。 這項發現也為前沿實驗室之間的競爭補上背景：速度既是商業優勢，也是疑慮來源。對 Anthropic 而言，報告可能反而強化它對安全研究的投入，即使同時追求更強的模型。對政策制定者和外部研究者來說，重點在於「AI 協助開發 AI」已經不再只是理論情境；討論正從「加速有沒有可能發生」，轉向「它已經多快在發生，以及該搭配什麼防護措施」。