Anthropic publiceert tempometingen in Frontier Lab en onthult 30.000 AI-agenten die binnen het bedrijf werken

Anthropic publiceerde zaterdag een gedetailleerde reeks zelfmetingen, bedoeld om het publiek, journalisten en overheden te laten volgen hoe snel grensverleggende AI daadwerkelijk wordt ontwikkeld – inclusief een unieke index van hoeveel van het eigen onderzoek van het bedrijf nu wordt uitgevoerd door AI, en de onthulling dat ongeveer 30.000 AI-agenten op elk moment onderzoeks- en technisch werk binnen het bedrijf doen.

Het artikel, getiteld ‘Metingen om het tempo van AI-ontwikkeling in grenslaboratoria te begrijpen’, raakt de kern van het meest consequente argument in de sector: of de grensontwikkeling opzettelijk moet worden vertraagd. Dario Amodei heeft opgeroepen tot coördinatie om ‘de grenzen te verleggen’, een voorstel dat de markten heeft geschokt, een consumentenrechtszaak heeft uitgelokt wegens collusie tussen grote laboratoria, en president Trump ertoe heeft aangezet een ‘AI Force’ aan te kondigen die zich inzet om elke vertraging te voorkomen. De formulering van Anthropic is expliciet over die context: "Nu de wereld overweegt het tempo van de grensverleggende AI-ontwikkeling te vertragen, heeft het publiek meer informatie nodig."

Drie metingen voor het volgen van AI-voortgang

Het bedrijf heeft drie meetgebieden uiteengezet die elk grenslaboratorium volgens het bedrijf regelmatig zou kunnen publiceren:

1. Hoeveel van AI-R&D wordt door AI zelf uitgevoerd. Anthropic heeft een prototype "Anthropic R&D Automation Index" gebouwd door alle soorten AI-onderzoeks- en ontwikkelingswerk dat bij het bedrijf wordt gedaan te catalogiseren, te beoordelen hoe geautomatiseerd elke taak momenteel is, en de resultaten te aggregeren. De beoordelingen maken gebruik van de openbare ‘Automation Level’-schaal van Epoch AI, die loopt van AL0 (geen AI-betrokkenheid) tot AL5 (AI werkt volledig autonoom zonder dat er een mens bij betrokken is). Op deze schaal betekent AL3 dat AI ‘samenwerkt’ – grote stukken werk uitvoeren onder nauwe menselijke leiding – terwijl AL4 betekent dat AI ‘leidt’ en het grootste deel van een taak end-to-end voltooit vanaf een prompt op hoog niveau terwijl een mens toezicht houdt.

Het doel van de index is om te meten hoe dicht een laboratorium bij recursieve zelfverbetering komt – een model dat volledig autonoom zijn eigen opvolger bouwt. Anthropic merkt op dat modellen die de ontwikkeling van AI versnellen "het voor mensen een grotere uitdaging kunnen maken om deze systemen te begrijpen of te controleren."

2. Hoe goed wordt toezicht gehouden op de acties van AI-agenten. Dit is waar het cijfer van 30.000 verschijnt. Vanaf augustus 2026 deden ongeveer 30.000 agenten tegelijkertijd onderzoeks- en engineeringwerk binnen het meest gebruikte interne platform van Anthropic, waarbij ze taken aan elkaar delegeerden en lange tijd semi-autonoom werkten. Het bedrijf meet drie dingen over het toezicht op deze agenten: dekking (het aandeel agentacties dat vóór of na de uitvoering door een monitor gaat), beoordelingslatentie (hoe snel gemarkeerde acties worden beoordeeld, eerst door een geautomatiseerde monitor en vervolgens door een mens) en escalatiepercentage (het aandeel activiteiten dat wordt geblokkeerd, omgeleid of gemarkeerd voor beoordeling).

De monitoringgegevens van Anthropic tot nu toe suggereren dat individuele agenten zich zelden misdragen – maar het bedrijf waarschuwt dat “wanneer er miljoenen of miljarden agenten in de economie actief zijn, zelfs zeldzame gebeurtenissen regelmatig kunnen voorkomen.”

3. Hoe rekenkracht wordt toegewezen. De derde meting houdt in hoe de computerbronnen van het laboratorium worden verdeeld: de ruwe invoer die correleert met de mogelijkheden van het model. Samen met de andere twee maatstaven stelt Anthropic dat dit buitenstaanders een manier biedt om modelinputs te correleren met modeloutputs, als aanvulling op de capaciteitsevaluaties die het bedrijf al publiceert via zijn Responsible Scaling Policy-risicorapporten.

Cijfers zouden bewegen onder een vertraging

De meest politiek gerichte lijn in de post is rechtstreeks gericht op het tempodebat: Anthropic stelt dat het "verwacht dat deze cijfers zullen verschuiven als er coördinatie zou zijn bij het bewaken van de grens, zoals gevraagd door Anthropic CEO Dario Amodei." Met andere woorden: als de industrie echt vertraagt, zijn deze cijfers de manier waarop het publiek dit zou kunnen verifiëren – en als bedrijven beweren dat ze door blijven gaan terwijl hun cijfers blijven stijgen, zouden de metingen dat ook aan het licht brengen.

Onafhankelijke verificatie is het ontbrekende stukje

Anthropic erkent de centrale zwakte van zelfgerapporteerde statistieken: het gebruikt zijn eigen modellen om zijn eigen systemen te evalueren, wat betekent dat het ‘rechter’-model de blinde vlekken van het model dat wordt gecontroleerd, kan delen. Het bedrijf merkt ook op dat er geen gemeenschappelijke methodologie in alle laboratoria bestaat, wat vergelijkingen bemoeilijkt.

De voorgestelde oplossing is om onafhankelijke externe beoordelaars van meerdere organisaties binnen Anthropic in te bedden, waardoor ze toegang krijgen tot interne processen, systemen en gegevens die vergelijkbaar zijn met wat interne risicobeoordelingsteams zien. Die derde partijen zouden de veiligheidspraktijken verifiëren, incidenten melden en de nieuwe statistieken monitoren. Het bedrijf zegt dat METR, de non-profitorganisatie voor evaluatie, eerder onafhankelijk zijn offline monitoringplatform heeft samengesteld en dat het van plan is deze metingen regelmatig te publiceren in een vorm die anderen kunnen verifiëren.

De metingen sluiten aan bij het bredere Advanced AI Framework-voorstel van Anthropic, dat ‘verkeersregels’ vastlegt voor het vrijgeven van grensmodellen, inclusief transparantieverplichtingen die overheden zouden kunnen eisen – zoals gestandaardiseerde risicorapporten.

Een test voor de hele sector

De diepere betekenis van de post kan competitief zijn. Anthropic daagt in feite elk grenslaboratorium uit om dezelfde cijfers te publiceren, met het argument dat "elke grensontwikkelaar deze maatregelen regelmatig zou kunnen publiceren, met behulp van een openbare methodologie." Als de rivalen afnemen, wordt het contrast zijn eigen datapunt in het veiligheidsdebat; als ze het erover eens zijn, krijgt de industrie de eerste gemeenschappelijke maatstaf voor hoe snel AI werkelijk vooruitgaat.

Voorlopig worden de cijfers zelf gerapporteerd door een bedrijf met een duidelijke interesse in het tempogesprek. Maar ze vertegenwoordigen iets dat in het debat ontbrak: concrete, herhaalbare metingen die zouden aantonen of de grens versnelt, stabiel blijft of feitelijk vertraagt.

Blijf AI een stap voor

Onthullingen uit grenslaboratoria, zoals deze, komen wekelijks binnen. Voor meer baanbrekend AI-onderzoek en berichtgeving over de sector volgt u AI Buzz Wire.

Lees het laatste AI-nieuws →