Anthropic: Claude doet al het meeste werk bij een kwart van de klussen aan nieuwe AI

AI die zelf betere AI maakt: dat is het idee achter de singulariteit. Anthropic, het bedrijf achter AI-assistent Claude, probeert te meten hoe ver dat al is. Het bedrijf publiceerde in september een eerste meting, de R&D Automation Index (R&D staat voor onderzoek en ontwikkeling). Daaruit blijkt dat Claude in augustus 2026 ongeveer 26 procent leidde van het werk aan nieuwe AI-modellen bij Anthropic, gerekend in werktijd. In februari was dat minder dan 1 procent.

Leiden betekent hier: Claude krijgt een opdracht op hoofdlijnen en doet het meeste werk van begin tot eind, terwijl een mens toezicht houdt. Anthropic geeft een voorbeeld. Loopt een programma vast dat gegevens verwerkt, dan zoekt Claude de oorzaak, schrijft en test een oplossing, maar zet die niet zelf in gebruik. Een medewerker leest het verslag en beslist.

Bij meer dan 90 procent van het werk helpt Claude op zijn minst flink mee, onder nauwe sturing van mensen. Volledig zelfstandig, zonder mens erbij, werkt Claude volgens het bedrijf bij geen enkel onderdeel van het gemeten werk.

De cijfers kregen eind oktober veel aandacht door een column in de Amerikaanse krant The Wall Street Journal. Op 2 november kwam daar nieuws bij. Anthropic bereidt een beursgang voor en schrijft in zijn aangifte bij de Amerikaanse beurstoezichthouder dat het mogelijk binnenkort een grens uit zijn eigen veiligheidsbeleid bereikt: het punt waarop AI de vooruitgang sterk versnelt. Daarna gelden strengere regels voor veiligheid en testen. Volgens het bedrijf komt geen enkel huidig model boven die grens uit. Anthropic schrijft ook dat het eerdere versnellingen in zijn werk pas achteraf opmerkte, en het overweegt om voor bepaalde beslissingen vast te leggen dat een mens ze moet goedkeuren.

Hoe Anthropic dit meet

Anthropic koos elke week in juli willekeurig 20 procent van de medewerkers die aan nieuwe modellen werken. Een Claude-agent, een versie van Claude die zelfstandig opdrachten uitvoert, las hun interne chats en documenten en maakte daaruit een lijst van ongeveer 15.000 taken. Daarna gaf een ander Claude-model elk soort werk per maand een score op een schaal met zes niveaus, van geen AI tot volledig zelfstandig. Leiden is het op één na hoogste niveau.

Medewerkers beoordeelden hun eigen werkgebied ook, zonder de scores te zien. Mens en model gaven in 59 procent van de gevallen precies dezelfde score en in 97 procent scheelde het hooguit één niveau. Twee mensen onderling waren het in 35 procent van de gevallen precies eens, dus de scores van het model liepen niet verder uiteen dan die van collega's.

Het bedrijf noemt de index een eerste proefversie. Een Claude-model beoordeelt hier werk van Claude en kan daardoor dezelfde fouten maken. De grens tussen samenwerken en leiden is ook niet altijd scherp. En de lijst komt uit juli, dus soorten werk die daarna zijn ontstaan, tellen niet mee. Buitenstaanders hebben de cijfers nog niet gecontroleerd. Anthropic wil daarvoor onafhankelijke beoordelaars van meerdere organisaties binnenhalen en vraagt andere AI-bedrijven om vergelijkbare cijfers te publiceren.

Wie controleert de Claude-agents?

Op het meestgebruikte interne platform van Anthropic werkten in augustus ongeveer 30.000 agents tegelijk. Elke actie gaat eerst langs een automatische controle, die vooral snelle, onherstelbare schade moet voorkomen, zoals het wegkopiëren van een AI-model. Die controle blokkeerde 0,002 procent van de ruim een miljard acties, ongeveer 1 op de 47.000, en mensen bekijken die gevallen binnen een week. Anthropic waarschuwt dat het dit pas maanden doet en dat het niet zeker weet of het alles ziet.

Het bedrijf keek ook naar de verdeling van de rekenkracht. In één week in juli ging ongeveer 6 procent van de rekenkracht voor AI-onderzoek naar veiligheidswerk. Bij onderzoek dat AI zelf uitvoerde, was dat ongeveer 12 procent. Anthropic noemt beide cijfers bewust voorzichtige schattingen.

Waar mensen nog nodig zijn

In een eerder rapport uit juni, When AI builds itself, liet Anthropic zien waar de mens voorlopig het verschil maakt: bij kiezen welk probleem de moeite waard is en welke uitkomst te vertrouwen is. Datzelfde rapport meldt dat Claude in mei meer dan 80 procent van de code schreef die Anthropic in zijn programma's opnam. Ontwikkelaars leverden in het tweede kwartaal per persoon acht keer zoveel code per dag op als in 2024. Anthropic noemt die acht keer zelf vrijwel zeker te rooskleurig, omdat regels code iets zeggen over hoeveelheid en niet over kwaliteit. Volledige zelfverbetering, waarbij AI zonder mensen zijn eigen opvolger maakt, is er volgens de auteurs nog niet en is ook niet onvermijdelijk.

Jack Clark, een van de oprichters van Anthropic en schrijver van dat rapport, vervroegde wel zijn persoonlijke schatting voor zulke volledige zelfverbetering van eind 2028 naar 2027. Dat is zijn eigen verwachting, geen meting.

Dit nieuws sluit aan op het rapport van het onafhankelijke onderzoeksbureau METR, dat elf weken bij Anthropic meekeek. METR beantwoordde een andere vraag: niet hoeveel werk AI doet, maar hoe snel de modellen beter worden. De schatting was ongeveer twee keer zo snel als tussen maart 2024 en oktober 2025, met een grote foutmarge, en AI werkte daarbij vooral als hulpmiddel. Beide wijzen dezelfde kant op, al houdt Anthropic veel bewijs voor zich.

Wat betekent dit voor de weg naar de singulariteit?

Van minder dan 1 procent naar 26 procent in zes maanden is een forse sprong, gemeten door één bedrijf met een nieuwe meetmethode. Het laat zien dat AI bij dit bedrijf al een groot deel van het dagelijkse werk aan nieuwe modellen draagt, terwijl mensen nog kiezen wat er gebeurt en wat er in gebruik gaat. Dat is de fase vóór zelfverbetering, nog niet de zelfverbetering zelf. De volgende stap is dat buitenstaanders dit controleren en dat meer bedrijven op dezelfde manier meten. Dan kan iedereen volgen hoe snel het echt gaat, en is er tijd voor goede afspraken over wie de beslissingen neemt.

Wat is de technologische singulariteit? Lees de uitleg →