The 26 Percent
Anthropic has published a prototype index for measuring how much of its artificial-intelligence research is being done by Claude. In the company’s August snapshot, Claude “led” 26% of AI research and development tasks, meaning it could complete most of a task from a high-level prompt while a human supervised. Over 90% of the work met Anthropic’s broader definition of collaboration. The share at the lead level was below 1% in February. Anthropic also reported about 30,000 research and engineering agents on its most-used internal platform, with every action passing through an online monitor and a smaller share escalated for review.
The announcement turns a private development process into a public accounting problem. The index gives shape to a question that usually arrives as a prediction: how much of the work that builds the next model is already delegated to a model? Its limits are visible. Anthropic used its own systems to catalogue and judge tasks, froze the basket of work, and says the methodology needs third-party verification before laboratories can be compared. A percentage can therefore illuminate a trend while still carrying the institution’s assumptions inside it. Regular reporting would let workers, regulators and researchers watch the pace change instead of receiving a finished model as the first public evidence. The useful test is whether the number can survive an outside audit, a revised task list and a comparison with another lab’s records.
El 26 por ciento
Anthropic publicó un índice experimental para medir cuánto de su investigación en inteligencia artificial realiza Claude. En la fotografía de agosto de la empresa, Claude “lideró” el 26% de las tareas de investigación y desarrollo, es decir, pudo completar la mayor parte de una tarea a partir de una instrucción general mientras una persona supervisaba. Más del 90% del trabajo entró en la definición más amplia de colaboración de Anthropic. En febrero, la proporción en el nivel de liderazgo era inferior al 1%. Anthropic también informó que unos 30.000 agentes de investigación e ingeniería trabajaban en su plataforma interna más utilizada, con todas sus acciones pasando por un monitor en línea y una parte menor escalada para revisión.
El anuncio convierte un proceso privado de desarrollo en un problema de contabilidad pública. El índice da forma a una pregunta que suele llegar como pronóstico: ¿cuánto del trabajo que construye el próximo modelo ya está delegado en un modelo? Sus límites están a la vista. Anthropic usó sus propios sistemas para catalogar y evaluar las tareas, congeló el conjunto de trabajo y reconoce que la metodología necesita verificación independiente antes de comparar laboratorios. Un porcentaje puede iluminar una tendencia y conservar al mismo tiempo los supuestos de la institución. Los informes regulares permitirían que trabajadores, reguladores e investigadores observaran el ritmo del cambio, en lugar de recibir un modelo terminado como primera evidencia pública. La prueba será si la cifra resiste una auditoría externa, una lista de tareas revisada y la comparación con los registros de otro laboratorio.
