Claude tem 80% do código escrito por si próprio, Anthropic apela a uma «mecanismo de travagem global de design» a sério?

Anthropic Instituto de Pesquisa publica em 4 de junho um longo artigo intitulado «When AI Builds Itself». Começando com um número, até maio de 2026, Claude escreveu mais de 80% do código de integração dos produtos da Anthropic. Antes do lançamento do Claude Code no início de 2025, essa proporção era de um dígito.

Depois, o artigo também apela: «Acreditamos que o mundo deveria ter uma opção para desacelerar ou pausar temporariamente o desenvolvimento de IA de ponta, quando necessário.»

A IA está evoluindo por si própria

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

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

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

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

Isso não é 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 integradas por engenheiro por trimestre aumentou oito vezes de segunda trimestre de 2024 a segunda de 2026. A produção de código permaneceu quase estável entre 2021 e 2024, mas começou a subir acentuadamente em 2025.

Em abril de 2026, Claude corrigiu mais de 800 erros de API de forma autônoma, 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 impressionantes: 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 18.000 dólares em poder de processamento, recuperando 97%.

Até maio de 2026, a qualidade do código gerado pelo Claude 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 nivelado, e espera-se que dentro de um ano seja rigorosamente superior ao humano.»

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 «perigosamente incompleto para divulgação total». O modelo tinha 1,5 bilhões de parâmetros e podia gerar parágrafos em inglês com metade da fluência.

Sete anos depois, esse 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 nunca realmente para.

Após o lançamento do GPT-2, a OpenAI lançou o modelo completo nove meses depois. A Google, em 2023, anunciou a necessidade de «pausa responsável» na IA e, em menos de um ano, lançou o Gemini Ultra.

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

A consciência após IPO?

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 real de Dario Amodei é de avanço total, pois «uma pausa na prática é praticamente impossível, com zero chance de acontecer.»

Além disso, o modelo já está em «autoevolução», então por que parar?

Mark Riedl, professor do Georgia Tech, foi mais direto: grandes empresas de IA estão todas a bordo da especulação de «autoaperfeiçoamento recursivo».

Uma leitura mais agressiva é que, se a Anthropic pedir uma pausa global, e ela for bem-sucedida, estará congelando o avanço de uma posição de liderança que já possui. Isso pode ser uma ação de boa vontade repentina de uma empresa listada ou uma jogada de relações públicas, sendo que a probabilidade do primeiro é baixa.

Uma ferramenta mais rápida não decide por si qual pregar

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

A primeira é a AGI (Inteligência Artificial Geral), assumindo que a IA pode autonomamente realizar tudo que um humano faz. A segunda é a realidade atual, onde a IA é uma ferramenta de codificação extremamente 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, definição de objetivos e revisão por humanos. É uma ferramenta extremamente rápida, mas não decide por si 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 ao «escolher o próximo passo de pesquisa» aumentou de 51% em novembro de 2025 para 64% em abril de 2026. Houve progresso, mas 64% ainda significa que, a cada três escolhas, uma está errada.

A verdadeira autoaperfeiçoamento recursivo não é apenas escrever código mais rápido, mas decidir melhor «o que escrever». O Claude já faz isso melhor que a maioria dos humanos. Ainda assim, essa é uma área onde os humanos mantêm uma «vantagem relativa».

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

Por quanto tempo essa vantagem será mantida?

A Anthropic não acredita que esse cenário vá acontecer

O artigo apresenta três futuros possíveis.

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 realiza tarefas de uma organização de 10.000 a 100.000. 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 de avanço totalmente dependente de poder computacional. Os 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 na situação de autoaperfeiçoamento recursivo.»

Entendemos essa afirmação como que, atualmente, a IA às vezes age de forma não alinhada à intenção humana, mas podemos detectar isso. Quando a IA melhora a si própria, essas discrepâncias podem se multiplicar, tornando cada vez mais difícil compreender para onde ela está indo.

Essa pode ser a frase mais importante na autoevolução da IA: «mais frequentes, e ao mesmo tempo mais difíceis de entender». A IA se tornará uma ameaça para a humanidade?

Tratado de Proibição 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 dez anos para ser negociado e assinado, envolvendo apenas dois países. Pode ser verificado por satélites que detectam lançamentos de mísseis.

Treinar modelos de IA não é como lançar mísseis, que requerem silos específicos; basta um espaço de escritório, e a infraestrutura de computação pode estar remota, quase impossível de detectar.

A Anthropic acrescenta uma condição-chave: «Esperamos que, quando outros desenvolvedores de ponta também puderem fazer isso de forma verificável, desaceleraremos ou pausaremos temporariamente.»

Querem dizer que, se todos pararem, eles também param. Se alguém continuar, eles também continuam. É um jogo de teoria dos jogos, onde o equilíbrio atual é de todos continuarem, pois 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% do seu próprio código, mas ainda precisa de orientação humana para definir objetivos e revisar resultados. Ainda não é totalmente autônomo, e 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 da Guerra Fria, mas condicionado à cooperação de outros laboratórios de ponta. Críticos apontam que o anúncio foi feito apenas três dias após a IPO de 9.650 bilhões de dólares, levantando dúvidas se a intenção real é mais de segurança ou de estratégia de mercado.