Anthropic đã công bố một bộ tự đo lường chi tiết vào thứ Bảy nhằm mục đích cho phép công chúng, nhà báo và chính phủ theo dõi tốc độ phát triển thực sự của AI biên giới – bao gồm chỉ số đầu tiên về mức độ nghiên cứu của chính công ty hiện được thực hiện bởi AI và tiết lộ rằng khoảng 30.000 nhân viên AI đang thực hiện công việc nghiên cứu và kỹ thuật bên trong công ty tại bất kỳ thời điểm nào.

Bài đăng có tiêu đề "Các phép đo để hiểu tốc độ phát triển AI trong các phòng thí nghiệm tiên phong" là trung tâm của cuộc tranh luận có hệ quả nhất trong ngành: liệu có nên cố tình làm chậm quá trình phát triển biên giới hay không. Dario Amodei đã kêu gọi phối hợp để "tăng tốc vượt biên", một đề xuất đã làm rung chuyển thị trường, đưa ra một vụ kiện người tiêu dùng cáo buộc thông đồng về tốc độ giữa các phòng thí nghiệm lớn và khiến Tổng thống Trump phải công bố "Lực lượng AI" chuyên ngăn chặn bất kỳ sự chậm lại nào. Cách đóng khung của Anthropic thể hiện rõ ràng về bối cảnh đó: "Khi thế giới cân nhắc việc làm chậm tốc độ phát triển AI biên giới, công chúng cần thêm thông tin."

Ba phép đo để theo dõi tiến trình AI

Công ty đã đặt ra ba lĩnh vực đo lường mà họ cho rằng bất kỳ phòng thí nghiệm biên giới nào cũng có thể xuất bản thường xuyên:

1. Bao nhiêu hoạt động R&D AI được thực hiện bởi chính AI. Anthropic đã xây dựng một nguyên mẫu "Chỉ số tự động hóa R&D Anthropic" bằng cách lập danh mục mọi loại công việc nghiên cứu và phát triển AI được thực hiện tại công ty, đánh giá mức độ tự động hóa của từng nhiệm vụ hiện tại và tổng hợp kết quả. Việc xếp hạng sử dụng thang đo "Mức độ tự động hóa" công khai của Epoch AI, chạy từ AL0 (không có sự tham gia của AI) đến AL5 (AI hoạt động hoàn toàn tự động mà không có con người tham gia vào vòng lặp). Ở quy mô này, AL3 có nghĩa là AI “cộng tác” — thực hiện khối lượng lớn công việc dưới sự chỉ đạo chặt chẽ của con người — trong khi AL4 có nghĩa là AI “dẫn đầu”, hoàn thành hầu hết nhiệm vụ từ đầu đến cuối từ lời nhắc cấp cao trong khi con người giám sát.

Mục đích của chỉ số là đo lường mức độ tiến gần của bất kỳ phòng thí nghiệm nào tới quá trình tự cải thiện đệ quy - một mô hình hoàn toàn tự động xây dựng người kế nhiệm của chính nó. Anthropic lưu ý rằng các mô hình tăng tốc phát triển AI “có thể khiến con người gặp khó khăn hơn trong việc hiểu hoặc kiểm soát các hệ thống này”.

2. Hành động của các tác nhân AI được giám sát tốt như thế nào. Đây là nơi xuất hiện con số 30.000. Tính đến tháng 8 năm 2026, có khoảng 30.000 đại lý đang thực hiện công việc nghiên cứu và kỹ thuật cùng một lúc bên trong nền tảng nội bộ được sử dụng nhiều nhất của Anthropic, giao nhiệm vụ cho nhau và làm việc bán tự chủ trong thời gian dài. Công ty đo lường ba điều về việc giám sát các tác nhân đó: mức độ bao phủ (tỷ lệ hành động của tác nhân đi qua màn hình trước hoặc sau khi thực thi), độ trễ xem xét (tốc độ xem xét các hành động được gắn cờ, đầu tiên là bởi người giám sát tự động và sau đó là bởi con người), và tốc độ leo thang (tỷ lệ các hoạt động bị chặn, chuyển hướng hoặc gắn cờ để xem xét).

Dữ liệu giám sát của Anthropic cho đến nay cho thấy các tác nhân riêng lẻ hiếm khi có hành vi sai trái - nhưng công ty cảnh báo rằng “khi có hàng triệu hoặc hàng tỷ tác nhân hoạt động trong nền kinh tế, ngay cả những sự kiện hiếm hoi cũng có thể xảy ra thường xuyên”.

3. Cách phân bổ điện toán. Phép đo thứ ba theo dõi cách phân bổ tài nguyên điện toán của phòng thí nghiệm — đầu vào thô tương quan với khả năng của mô hình. Cùng với hai số liệu còn lại, Anthropic lập luận rằng điều này mang lại cho người ngoài một cách để tương quan đầu vào của mô hình với đầu ra của mô hình, bổ sung cho các đánh giá năng lực mà công ty đã công bố thông qua các báo cáo rủi ro về Chính sách mở rộng có trách nhiệm.

Các con số sẽ di chuyển khi có sự chậm lại

Dòng nhọn mang tính chính trị nhất trong bài viết nhắm trực tiếp vào cuộc tranh luận về nhịp độ: Anthropic tuyên bố rằng họ "sẽ mong đợi những con số này sẽ thay đổi nếu có sự phối hợp trong việc điều chỉnh nhịp độ ở biên giới, như lời kêu gọi của Giám đốc điều hành Anthropic Dario Amodei." Nói cách khác, nếu ngành thực sự chậm lại, thì những số liệu này là cách công chúng có thể xác minh điều đó - và nếu các công ty tuyên bố đang tăng tốc trong khi số lượng của họ tiếp tục tăng, thì các phép đo cũng sẽ cho thấy điều đó.

Xác minh độc lập là phần còn thiếu

Anthropic thừa nhận điểm yếu chính của các số liệu tự báo cáo: họ đang sử dụng các mô hình của riêng mình để đánh giá hệ thống của chính mình, điều đó có nghĩa là mô hình "thẩm phán" có thể chia sẻ những điểm mù của mô hình đang được kiểm tra. Công ty cũng lưu ý rằng việc thiếu một phương pháp chung giữa các phòng thí nghiệm, khiến việc so sánh trở nên khó khăn.

Biện pháp khắc phục được đề xuất là nhúng các nhà đánh giá bên thứ ba độc lập từ nhiều tổ chức vào bên trong Anthropic, cho phép họ truy cập vào các quy trình, hệ thống và dữ liệu nội bộ có thể so sánh với những gì các nhóm đánh giá rủi ro nội bộ nhìn thấy. Các bên thứ ba đó sẽ xác minh các biện pháp an toàn, báo cáo sự cố và giám sát các số liệu mới. Công ty cho biết METR, tổ chức đánh giá phi lợi nhuận, trước đây đã độc lập hợp tác lại nền tảng giám sát ngoại tuyến của mình và họ có kế hoạch xuất bản các phép đo này thường xuyên dưới dạng mà người khác có thể xác minh.

Các phép đo gắn liền với đề xuất Khung AI nâng cao rộng hơn của Anthropic, đưa ra "các quy tắc" cho các bản phát hành mô hình biên giới, bao gồm các nghĩa vụ minh bạch mà chính phủ có thể yêu cầu - chẳng hạn như các báo cáo rủi ro được tiêu chuẩn hóa.

Cuộc thử nghiệm cho toàn ngành

Ý nghĩa sâu sắc hơn của bài đăng có thể mang tính cạnh tranh. Anthropic đang thách thức mọi phòng thí nghiệm biên giới công bố những con số giống nhau một cách hiệu quả, lập luận rằng "bất kỳ nhà phát triển biên giới nào cũng có thể công bố các biện pháp này thường xuyên, sử dụng phương pháp công khai". Nếu các đối thủ suy giảm, độ tương phản sẽ trở thành điểm dữ liệu của chính nó trong cuộc tranh luận về an toàn; nếu họ đồng ý, ngành này sẽ đạt được thước đo chung đầu tiên về tốc độ phát triển thực sự của AI.

Hiện tại, những con số này được tự báo cáo bởi một công ty có mối quan tâm rõ ràng đến cuộc trò chuyện về nhịp độ. Nhưng chúng đại diện cho một điều mà cuộc tranh luận còn thiếu: các phép đo cụ thể, có thể lặp lại để cho biết liệu đường biên giới đang tăng tốc, giữ ổn định hay thực sự đang chậm lại.

Đi trước AI

Những tiết lộ của phòng thí nghiệm Frontier như thế này sẽ được đưa ra hàng tuần. Để biết thêm thông tin về nghiên cứu AI đột phá và tin tức trong ngành, hãy theo dõi AI Buzz Wire.

Đọc tin tức mới nhất về AI →