Claude tem 80% do código escrito por si próprio, Anthropic pede "mecanismo de freio global de design" será levado a sério?

Instituto Anthropic publicou em 4 de junho um artigo de cinco mil palavras intitulado "When AI Builds Itself". Logo de cara, revelou um número: até maio de 2026, Claude escreveu mais de 80% do código de fusão dos produtos da Anthropic. Antes do lançamento do Claude Code no início de 2025, essa proporção era de um dígito.

Depois, o artigo também faz um apelo: "Acreditamos que o melhor seria ter uma opção no mundo para reduzir ou pausar temporariamente o desenvolvimento de IA de ponta, quando necessário."

A IA está se autoevoluindo

A Anthropic explica no artigo a curva de capacidade de autoatualização do Claude.

Em março de 2024, Claude Opus 3 conseguiu lidar de forma independente com uma tarefa de software que levaria cerca de quatro minutos para um humano.

Em março de 2025, Claude Sonnet 3.7 elevou esse número para noventa minutos.

Em março de 2026, Claude Opus 4.6 atingiu doze horas.

Não é um crescimento linear; o ciclo de multiplicação do tempo de tarefas foi comprimido de sete para quatro meses.

A Anthropic realizou uma pesquisa interna com 130 membros da equipe de pesquisa, pedindo que estimassem a multiplicação de produtividade trazida pelo Mythos Preview, com uma mediana de quatro vezes.

Quantificando do lado da engenharia, a média de linhas de código mescladas por engenheiro por trimestre aumentou oito vezes de segunda metade de 2024 até segunda metade de 2026. A produção de código permaneceu quase estável entre 2021 e 2024, mas começou a subir drasticamente em 2025.

Em abril de 2026, Claude corrigiu mais de 800 erros de API, reduzindo a taxa de ocorrência de um tipo de erro em mil vezes. Um engenheiro estimou que, para fazer o mesmo trabalho, levaria quatro anos se fosse feito por humanos.

Os números do lado da pesquisa também são surpreendentes: dois pesquisadores humanos levariam uma semana para recuperar 23% da eficiência perdida em uma questão de segurança de IA. O grupo de Claude gastou 800 horas acumuladas, usando cerca de 18 mil dólares em computação, para recuperar 97%.

Até maio de 2026, a qualidade do código gerado por Claude já está equiparada à de engenheiros humanos. Segundo a Anthropic, "no final de 2025, o código escrito por Claude ainda era inferior ao humano, mas agora está equilibrado, e espera-se que em um ano seja rigorosamente superior."

A última vez que pediram uma pausa foi em 2019, com o GPT-2

Em fevereiro de 2019, a OpenAI lançou o GPT-2, anunciando que era "perigoso demais, não totalmente divulgado". O modelo tinha 1,5 bilhão de parâmetros e podia gerar parágrafos em inglês com metade da fluência.

Sete anos depois, aquele modelo considerado perigoso equivale aproximadamente às funções básicas de um aplicativo móvel gratuito.

Cada vez que um laboratório de ponta pede pausa ou alerta para perigo, duas coisas se confirmam: primeiro, o perigo é real. Segundo, quem pede pausa não para de fato.

Nove meses após o lançamento do GPT-2, a OpenAI lançou o modelo completo. Em 2023, após a Google anunciar a necessidade de uma "pausa responsável" na IA, lançou o Gemini Ultra em menos de um ano.

Mas a Anthropic deu um número concreto desta vez: cofundador Jack Clark acredita que a IA atingirá uma capacidade de autoaperfeiçoamento recursivo com 60% de chance até o final de 2028.

IPO e a consciência?

Críticos não pouparam palavras: Noah Giansiracusa, professor de matemática na Bentley University, disse à Scientific American: "Não acho que a Anthropic realmente queira desacelerar." Ele aponta que a posição de Dario Amodei é de avanço total, pois "pausar na prática é impossível, zero chance."

E além disso, a IA já está em "autoevolução", então por que parar?

Mark Riedl, professor do Georgia Tech, foi mais direto: grandes empresas de IA estão todas embarcando na especulação de "autoaperfeiçoamento recursivo".

Uma leitura mais agressiva é que, se a Anthropic realmente pedir uma pausa global, ela estaria congelando a vantagem que já conquistou na corrida. Isso só faria sentido se fosse uma decisão de uma empresa listada, com boas intenções, ou uma jogada de relações públicas. Sabemos que a primeira hipótese é pouco provável.

Uma ferramenta mais rápida não decide o que pregar

Gary Marcus, professor da NYU, é um dos críticos mais severos. Em um artigo no Substack, ele disse que a Anthropic fez um "troca de conceito" (bait and switch), misturando duas coisas distintas.

A primeira é a AGI (Inteligência Artificial Geral), que supõe uma IA capaz de fazer tudo que um humano faz de forma autônoma. A segunda é a realidade atual: IA como uma ferramenta de codificação rápida e eficiente, que multiplica a produção de engenheiros humanos.

Marcus argumenta que os dados apresentados pela Anthropic refletem apenas a segunda categoria. Claude realmente escreveu 80% do código, mas esses 80% foram feitos sob a orientação de humanos, com objetivos definidos, direções indicadas e resultados revisados. É uma ferramenta extremamente rápida, mas não decide por si só qual prego pregar.

Uma ferramenta de codificação mais rápida provavelmente não destruirá o mundo.

Essa crítica faz sentido? Parcialmente, sim. Os próprios dados da Anthropic também apoiam a visão de Marcus: a taxa de acerto do Claude na "escolha do próximo passo de pesquisa" aumentou de 51% em novembro de 2025 para 64% em abril de 2026. Houve progresso, mas 64% ainda significa que, em mais de um terço das vezes, ele escolhe errado.

A verdadeira autoaperfeiçoamento recursivo não é apenas escrever código mais rápido, mas decidir melhor "o que escrever". O primeiro já é feito melhor por Claude do que a maioria dos humanos. O segundo ainda é uma vantagem humana.

Um funcionário anônimo da Anthropic afirmou: "A vantagem atual dos humanos é ver o quadro geral, pensar além da tarefa atual."

Por quanto tempo essa vantagem vai durar, ninguém sabe.

A Anthropic não acredita que isso vá acontecer

O artigo apresenta três cenários futuros.

Cenário 1: Estagnação. As capacidades da IA encontram obstáculos, possivelmente por limitações na cadeia de suprimentos de energia, computação ou chips. A Anthropic comenta: "Acreditamos que isso é pouco provável."

Cenário 2: Crescimento contínuo de eficiência. O desenvolvimento de IA se automatiza bastante, mas os humanos ainda orientam a pesquisa. Uma equipe de 100 pessoas consegue fazer o trabalho de uma organização de 10 mil a 100 mil. A revisão de código por humanos se torna um novo gargalo. A Anthropic acredita que "podemos estar caminhando para esse cenário".

Cenário 3: Autoaperfeiçoamento recursivo completo. A IA projeta e treina sua próxima geração de forma autônoma, com o ritmo totalmente determinado pela capacidade computacional. Humanos passam a atuar como supervisores, verificadores e reguladores.

A descrição dos riscos do terceiro cenário pela Anthropic é literal: "As discrepâncias de alinhamento que às vezes aparecem nos modelos hoje podem se tornar mais frequentes e mais difíceis de entender em um ambiente de autoaperfeiçoamento recursivo."

Entendemos essa afirmação como uma evolução do comportamento da IA, que às vezes age de forma não alinhada à intenção humana, mas ainda podemos detectar esses desvios. Quando a IA melhora a si mesma, esses desvios podem se multiplicar, tornando cada vez mais difícil compreender para onde ela está indo.

Essa pode ser a frase mais importante na autoaperfeiçoamento da IA: "mais frequente, e ao mesmo tempo mais difícil de entender". A IA pode se tornar uma ameaça maligna para os humanos?

Tratado de não proliferação de armas nucleares na era da IA

A solução proposta pela Anthropic é um "mecanismo verificável de desaceleração global", inspirado no Tratado de Forças Nucleares de Alcance Intermediário (INF Treaty) da Guerra Fria.

Essa analogia já indica a escala do problema: o INF levou quase uma década para ser negociado e assinado. Envolve apenas dois países. Pode ser verificado por satélites que detectam silos de mísseis.

Treinar modelos de IA não é como detectar lançamentos de mísseis; basta um espaço de escritório para isso, e instalações de computação podem estar remotamente localizadas, quase impossíveis de monitorar.

A Anthropic acrescenta uma condição-chave: "Esperamos que, quando outros desenvolvedores de ponta também puderem fazer isso de forma verificável, possamos desacelerar ou pausar temporariamente."

A ideia é que, se todos pararem, nós também pararemos. Se alguém continuar, todos continuam. É um jogo de teoria dos jogos: o equilíbrio de Nash atual é de todos continuarem, porque ninguém acredita que os outros vão parar.

O impulso do capital é de fluxo contínuo; sem capital, não há pausa.

Perguntas frequentes

O que é autoaperfeiçoamento recursivo (Recursive Self-Improvement)?

Refere-se a um sistema de IA capaz de projetar e desenvolver completamente sua próxima geração de forma autônoma. Os dados da Anthropic mostram que Claude já escreveu 80% de seu próprio código, mas ainda precisa de orientação humana para definir objetivos, direções e revisar resultados. Ainda não é uma autoatualização totalmente autônoma; Jack Clark estima uma probabilidade de 60% de alcançar isso até o final de 2028.

Qual é o motivo do apelo da Anthropic para pausar o desenvolvimento de IA?

A Anthropic propõe criar um "mecanismo verificável de desaceleração", semelhante ao tratado de armas nucleares, mas sob a condição de que outros laboratórios também possam fazer o mesmo de forma verificável. Críticos apontam que o anúncio veio apenas três dias após a solicitação de IPO de 9.65 bilhões de dólares, levantando dúvidas se o apelo é mais uma estratégia de controle de competição do que uma preocupação de segurança real.