Anthropic은 이번 주 자체 개발 파이프라인 내부에 대한 최초의 보고서를 발표하여 Claude 모델이 이제 회사의 AI 연구 및 개발 작업의 26%를 "주도"하고 있음을 밝혔습니다. 이는 2026년 2월의 1% 미만에서 증가한 수치입니다. 이 수치는 Anthropic이 9월 17일 게시하고 Reuters, The Washington Post에서 보도한 "프론티어 연구소 내부의 AI 개발 속도를 이해하기 위한 측정"이라는 제목의 회사 블로그 게시물에 나타났습니다. 그리고 다른 매장.

이 게시물은 부분적으로는 투명성을 행사하고 부분적으로는 주장입니다. Anthropic은 다른 개척 연구소에서도 동일한 종류의 수치를 공개하여 대중과 정부가 AI 구축의 핵심이 얼마나 빨리 AI에 전달되는지 추적할 수 있기를 원합니다. 이 이야기에 대한 자세한 내용은 최신 AI 동향를 참조하세요.

AI 개발을 추적하는 세 가지 숫자

회사는 프론티어 랩 내부의 개발 속도를 조명하는 세 가지 측정 방법을 제안했습니다. AI 자체에서 AI R&D가 얼마나 많이 수행되는지, AI 에이전트의 작업이 얼마나 잘 감독되는지, 역량 작업과 안전 작업 사이에 컴퓨팅이 할당되는 방식입니다.

헤드라인 번호는 Anthropic이 R&D 자동화 지수라고 부르는 것에서 나옵니다. 회사는 회사에서 수행되는 모든 종류의 AI R&D 작업을 목록화하고, 각 작업이 현재 얼마나 자동화되어 있는지 평가하고, 연구 그룹인 Epoch AI가 개발한 척도를 사용하여 결과를 집계했습니다. 규모는 AL0(AI 개입 없음)부터 AL5(AI가 인간이 루프에 개입하지 않고 완전히 자율적으로 작동함)까지 이어집니다. AL3은 AI가 인간의 긴밀한 지시에 따라 대규모 작업을 "협업"한다는 의미이고, AL4는 AI가 "리드"하여 인간이 감독하는 동안 높은 수준의 프롬프트에서 엔드투엔드 작업 대부분을 완료한다는 의미입니다.

Anthropic은 2026년 8월 현재 Claude가 회사 AI R&D 작업의 26%를 이끌고 있다고 보고했습니다. 'AI 협업' 수준 이상의 업무 비중이 90% 이상이다. Claude는 AI R&D 작업의 측정된 하위 집합을 완전히 자율적으로 운영하지 않습니다.

에이전트 30,000개, 모니터 1개

두 번째 측정은 감독에 관한 것입니다. Anthropic은 2026년 8월 현재 가장 많이 사용되는 내부 플랫폼에서 언제든지 회사에서 연구 및 엔지니어링 작업을 수행하는 약 30,000명의 에이전트가 있다고 밝혔습니다.

게시물에 따르면 해당 에이전트가 취하는 모든 작업은 일반적으로 몇 초 내에 실행되기 전에 온라인 모니터를 통과합니다. Anthropic은 8월 동안 연구 및 엔지니어링 에이전트의 10억 개가 넘는 결정을 분석한 결과 모니터에 의해 차단되거나 에스컬레이션된 활동의 비율이 0.002%인 것으로 나타났습니다.

세 번째 측정인 컴퓨팅 할당에 대해 회사는 조사한 주 동안 AI R&D에 사용된 컴퓨팅의 약 6%가 안전에 할당되었다고 밝혔습니다.

자체 후계자 구축 — 인간 감독

인물만큼 프레임도 중요합니다. Anthropic의 모델은 동일한 모델의 차세대 구축에 점점 더 많이 참여하고 있습니다. 연구자들은 이것을 재귀적 자기 개선이라고 부르며, Washington Post의 헤드라인에서는 "자체 후속 모델 구축 작업을 인계받는" 챗봇으로 더 직설적으로 설명했습니다.

Anthropic은 "AI가 주도한다"와 "AI가 대체한다" 사이에 선을 긋는 데 신중을 기합니다. AL4에서는 여전히 인간이 감독하고 개입할 수 있습니다. 회사는 R&D 작업의 측정된 하위 집합이 AL5에서 실행되지 않는다고 명시적으로 보고했습니다. 그러나 그 궤도는 가파르다. 약 7개월 만에 1% 미만에서 26%로 증가한다는 것은 현재 추세가 유지된다면 AI 주도 작업의 비중이 10년이 끝나기 훨씬 전에 절반을 넘어설 수 있음을 시사한다.

방법론에는 실질적인 한계가 있으며 Anthropic은 그렇게 말합니다. 자동화 등급은 Slack 메시지 및 내부 문서를 포함한 회사 자체 작업 기록을 샘플링하고 사람과 판사 모델이 각 작업이 얼마나 자동화되었는지 평가하여 생성되었습니다. 블라인드 테스트에서 직원은 모델이 어떤 증거를 수집했는지 알지 못한 채 작업을 평가했습니다. 회사는 모델 판사가 인간이 서로 동의하는 만큼 자주 인간과 동의한다고 보고했습니다. 모델과 인간의 정확한 일치는 59%인 반면, 인간과 인간의 합의는 35%에 불과했으며, 모델과 인간의 평가는 97%의 경우 서로 한 수준 내에 있었습니다.

회사는 또한 자체 방법론에서 자기 참조 위험을 인정했습니다. Anthropic은 자체 모델을 사용하여 시스템을 평가하는 데 도움을 주었습니다. 이는 판사 모델이 확인 중인 모델과 동일한 종류의 오류를 범할 수 있음을 의미할 수 있습니다. 제3자 검증이 진정한 답이라고 주장합니다.

외부의 눈이 온다

이를 위해 Anthropic은 회사 내부에 여러 조직의 독립적인 제3자 평가자를 포함시켜 내부 위험 평가 팀이 보유하고 있는 것과 유사한 내부 프로세스, 시스템 및 데이터에 대한 액세스를 제공할 계획이라고 말합니다. 외부 AI 연구 비영리 METR은 이전에 Anthropic의 오프라인 모니터링 플랫폼을 레드 팀으로 구성했습니다.

이 공개는 속도에 대한 논쟁이 고조되는 가운데 이루어졌습니다. Anthropic CEO Dario Amodei는 개척 속도를 늦추기 위한 조정을 요구했으며 회사는 그러한 조정이 존재한다면 자체 수치가 바뀔 것으로 예상된다고 지적했습니다. 이번 주 Anthropic과 OpenAI는 실험실에 진정으로 독립적인 안전 평가자가 필요하다고 주장하는 안전 전문가의 공개 서한의 주제이기도 했습니다.

라이벌이 Anthropic의 선례를 따를지 여부는 공개된 질문입니다. 회사는 모든 개척 개발자가 공개 방법론을 사용하여 이러한 조치를 정기적으로 발표할 수 있다고 주장합니다. 그렇게 될 때까지는 AI가 얼마나 빠르게 AI를 구축하는지에 대한 유일한 공개 수치는 연구소 자체에서 나옵니다.

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