एंथ्रोपिक द्वारा किए गए एक नए अध्ययन के अनुसार, एआई कोड लिखने और शोध करने में इतना प्रभावी हो गया है कि नए एआई सिस्टम विकसित करने में सबसे बड़ी बाधा अब उनकी देखरेख करने वाले इंसान हो सकते हैं।
गुरुवार को प्रकाशित अपनी रिपोर्ट "व्हेन एआई बिल्ड्स इटसेल्फ" में, एंथ्रोपिक ने तर्क दिया कि क्लाउड पहले से ही कोड लिखकर, प्रयोग चलाकर और शोध में सहायता करके भविष्य के एआई सिस्टम बनाने में मदद कर रहा है - एक ऐसा चलन जिसके बारे में कंपनी का कहना है कि यह अंततः रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट (पुनरावर्ती आत्म-सुधार) का कारण बन सकता है, जहां एआई सिस्टम अपने स्वयं के उत्तराधिकारियों को डिजाइन करने में मदद करते हैं।
एंथ्रोपिक ने कहा कि क्लाउड अब अपने कोडबेस में मर्ज किए गए 80% से अधिक कोड को लिखता है, और इसने 2024 से इंजीनियरों को कोड आउटपुट को लगभग आठ गुना बढ़ाने में मदद की है।
एंथ्रोपिक ने लिखा, "फरवरी 2025 में क्लाउड कोड के शोध पूर्वावलोकन में लॉन्च होने से पहले, यह संख्या कम एकल अंकों में थी," उन्होंने आगे कहा कि यह बदलाव प्रति इंजीनियर आउटपुट की मात्रा में भी दिखाई देता है। "एंथ्रोपिक के पहले चार वर्षों (2021-2024) में प्रति इंजीनियर प्रति दिन मर्ज की गई कोड की लाइनें स्थिर रहीं, फिर 2025 में ऊपर की ओर चढ़ना शुरू हो गईं जब क्लाउड ने कोड को केवल इंजीनियर द्वारा कॉपी और पेस्ट करने के लिए सुझाव देने के बजाय चलाना शुरू कर दिया।"
एंथ्रोपिक ने कहा कि भविष्य कई तरह से सामने आ सकता है: एआई की प्रगति धीमी हो सकती है, इंसान प्रभारी रह सकते हैं जबकि एआई अधिकांश काम को स्वचालित करता है, या एआई सिस्टम अंततः अपने स्वयं के उत्तराधिकारियों में सुधार करना शुरू कर सकते हैं।
एंथ्रोपिक ने लिखा, "पर्याप्त दूर ले जाने पर, और पर्याप्त कंप्यूट दिए जाने पर, यह प्रवृत्ति एक ऐसे एआई सिस्टम की ओर इशारा करती है जो अपने स्वयं के उत्तराधिकारी को पूरी तरह से स्वायत्त रूप से डिजाइन और विकसित करने में सक्षम है।" "इसे रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट (पुनरावर्ती आत्म-सुधार) कहा जाता है। हम अभी वहां नहीं पहुंचे हैं, और रिकर्सिव सेल्फ-इम्प्रूवमेंट अनिवार्य नहीं है। लेकिन यह अधिकांश संस्थानों के तैयार होने से पहले आ सकता है।"
कंपनी ने कहा कि यह जानना जल्दबाजी होगी कि कौन सा परिणाम सबसे अधिक संभावित है, लेकिन तर्क दिया कि एआई पहले से ही एआई बनाने में मदद कर रहा है, और स्वीकार किया कि कोड की लाइनें उत्पादकता का एक अपूर्ण माप हैं।
None of this guarantees recursive self-improvement is on the horizon. It’s not yet clear that Claude is capable of research judgment—of choosing the right problems to work on.
But if these trends continue, AI systems designing and building their own successors is plausible. This…
— Anthropic (@AnthropicAI) June 4, 2026
"इनमें से कुछ भी इस बात की गारंटी नहीं देता है कि पुनरावर्ती आत्म-सुधार क्षितिज पर है," एंथ्रोपिक ने बाद में एक्स पर लिखा। "यह अभी स्पष्ट नहीं है कि क्लाउड में शोध निर्णय लेने की क्षमता है - सही समस्याओं पर काम करने का चुनाव करने की।"
यह रिपोर्ट ऐसे समय में आई है जब एआई कंपनियां अपने मॉडलों को साधारण चैटबॉट के बजाय अनुसंधान सहयोगियों के रूप में तेजी से स्थापित कर रही हैं। फिर भी, एंथ्रोपिक ने कहा कि कोड आउटपुट में वृद्धि तेजी से सक्षम एआई एजेंटों द्वारा संचालित सॉफ्टवेयर विकास में एक व्यापक त्वरण को दर्शाती है।
पिछले महीने, एंथ्रोपिक ने अपने प्रमुख क्लाउड मॉडल को ओपस 4.8 में अपग्रेड किया, कोडिंग, तर्क और स्वायत्त कार्य प्रदर्शन में सुधार लाने के उद्देश्य से रिलीज की एक स्थिर धारा जारी रखी। उसी समय, प्रतिद्वंद्वी डेवलपर ओपनएआई ने अपने सीमांत मॉडलों के साथ इसी तरह की रणनीति अपनाई है, अप्रैल में जीपीटी-5.5 और जीपीटी-रोजालिंड लॉन्च किए।
मई में, Google ने जेमिनी स्पार्क की घोषणा की, जो एक व्यक्तिगत एआई एजेंट है जो पूछे जाने का इंतजार नहीं करता है। यह ऐप्स में कार्यों का प्रबंधन करता है, ध्यान देने योग्य वस्तुओं को फ़्लैग करता है, और पृष्ठभूमि में काम पूरा करता है।
यह रिपोर्ट ऐसे समय में भी आई है जब एंथ्रोपिक तेजी से सार्वजनिक होने की तैयारी में अधिक स्वायत्तता के साथ काम करने में सक्षम एआई सिस्टम पर जोर दे रहा है। हाल के महीनों में, एंथ्रोपिक ने कोडिंग, एजेंटिक वर्कफ़्लो और लंबी अवधि के कार्य प्रदर्शन में प्रगति का प्रदर्शन किया है, जबकि क्लाउड मिथोस की सॉफ्टवेयर कमजोरियों की पहचान करने और जटिल साइबर सुरक्षा अनुसंधान करने की क्षमता का बखान किया है।
कंपनी ने कहा, "मानव उनके विकास में काफी कम भूमिका निभाते हैं, संभवतः हमारे अधिकांश प्रयासों को विस्तारित 'वर्चुअल लैब' की देखरेख, सत्यापन और सत्यापन की ओर स्थानांतरित करते हैं जो एआई सिस्टम द्वारा चलाई जाती है।" "हम उम्मीद करते हैं कि स्वचालित एआई अनुसंधान और विकास में सक्षम प्रणालियों में ऐसे कौशल होंगे जो विज्ञान के बाकी हिस्सों में स्थानांतरित हो जाएंगे, जिससे वे अन्य क्षेत्रों में क्रांति लाना शुरू कर सकें।"
