Predstav si, že zamestnanec vo firme začne sám trénovať svojho nástupcu. Lepšieho, rýchlejšieho, schopnejšieho. A ten nástupca potom urobí to isté s ďalším. A tak ďalej, donekonečna — bez zásahu ľudí.
Práve o toto ide, keď výskumníci hovoria o rekurzívnom sebazdokonaľovaní (recursive self-improvement). AI, ktorá si buduje vlastné nasledovníčky. Ešte sme tam nedospeli — ale podľa Anthropicu sa k tomu rýchlo blížime.
Čo sa dnes deje vo vnútri Anthropicu
Anthropic práve zverejnil dáta, ktoré dovtedy nikto navonok nevidel a sú veľmi zaujímavé. Viac ako 80% kódu, ktorý dnes Anthropic používa v produkcii, napísala umelá inteligencia Claude. Pred rokom a pol to boli jednotky percent.
Každý inžinier vo firme dnes vyprodukuje 8-krát viac kódu za štvrťrok ako v rokoch 2021–2025. Nie preto, že pracuje dlhšie alebo je šikovnejší, ale preto, že väčšinu kódu píše Claude a človek ho len naviguje a kontroluje. To už nie je maličkosť, ale je to zásadná zmena v tom, čo práca znamená.
Our internal data shows Claude is accelerating AI development—a possible path to recursive self-improvement, or AI autonomously building a more capable successor.
— Anthropic (@AnthropicAI) June 4, 2026
It’s happening faster than we thought, and the implications deserve greater attention. https://t.co/OVVPJO7VQx
Ako rýchlo AI rastie
Skúsme to dať do kontextu pomocou jednoduchého merania: aké dlhé úlohy dokáže AI spoľahlivo zvládnuť sama?
- Marec 2024 — Claude Opus 3 zvládol úlohy, ktoré by človeku trvali asi 4 minúty
- Marec 2025 — Claude Sonnet 3.7 zvládol úlohy trvajúce hodinu a pol
- Dnes (2026) — Claude Opus 4.6 zvládne úlohy na 12 hodín
Táto schopnosť sa zdvojnásobiť zhruba každé štyri mesiace. Ak trend vydrží, tohto roku by AI mohla zvládnuť prácu na niekoľko dní. V roku 2027 prácu na niekoľko týždňov.
Čo AI v Anthropicu reálne robí
Práca v AI laboratóriu sa delí na dve časti: inžinierstvo (písanie kódu, infraštruktúra) a výskum (vymýšľanie experimentov, interpretácia výsledkov, rozhodovanie čo skúsiť ďalej).
V inžinierstve je AI dnes naozaj silná. Claude dostane nejasne definovaný problém a sám príde na riešenie. Inžinier povie kam, ale už nemusí hovoriť ako.
Jeden príklad z apríla 2026: bežná aktualizácia systému začala crashovať desaťtisíce trénovacích jobov. Inžinier ukázal Claudovi na živý incident s pár riadkami textu. Claude sa sám prepracoval cez bežiace joby, testoval nastavenia, izoloval jednu obscúrnu debug vlajku, ktorá spôsobovala crash, reprodukoval problém a potvrdil opravu. Za dve hodiny. Ľudia by na tom sedeli dva až tri dni.
Vo výskume je situácia tiež prekvapivá. Anthropic v apríli 2026 publikoval prvý prípad, kde Claude agenti sami viedli výskumný projekt od začiatku do konca. Dostali otvorenú otázku z bezpečnosti AI a nechali ich na nej pracovať — navrhovanie hypotéz, testovanie, zdieľanie výsledkov, iterácia. Dvaja ľudia za týždeň vyriešili asi 23 % problému. Agenti za 800 hodín (za cenu ~18 000 dolárov v computingu) vyriešili 97 %. Ľudia len definovali problém a nastavili skórovacie kritériá. Všetko ostatné bola AI.
Kde AI zatiaľ nestíha
Nie všetko je však „ružové“. Hlavný rozdiel medzi AI dnes a AI, ktorá by vedela budovať samu seba, je v úsudku na vysokej úrovni: ktoré problémy stoja za to riešiť? Čo je skutočne dôležité? Kde je slepá ulička a kde prielom?
Toto je zatiaľ doménou ľudí. Claude je výborný v práci, čiže písaní kódu, spúšťaní experimentov, produkcii výsledkov. Ale rozhodnutie čo robiť stále väčšinou prichádza od ľudí.
Zaujímavé je, že aj toto sa mení. Keď Anthropic testoval, či Claude vie navrhnúť lepší nasledujúci krok vo výskumnej session ako sám výskumník, výsledok bol takýto: V novembri 2025 Claude prekonal ľudskú voľbu v 51% prípadov. V apríli 2026 už v 64%. To znamená že stále máme výhodu, ale zmenšuje sa.
Tri možné budúcnosti
Anthropic ponúka tri scenáre, ako by sa mohol vývoj uberať:
1. Trend spomalí alebo zastaví. Možno sa blížime k bodu, kde škálovanie prestane fungovať. Možno kľúčová zložka — výskumný úsudok — jednoducho nejde naučiť z dát. Možno limitom bude nedostatok energie alebo čipov. Toto by dalo svetu viac času na prípravu. Anthropic si však nemyslí, že toto je najpravdepodobnejší scenár.
2. AI naďalej dramaticky urýchľuje prácu, ale ľudia zostávajú pri volante. Každý inžinier a vedec pracuje s armádou AI agentov. Firmy so 100 ľuďmi robia prácu 10 000-ľudových organizácií. Svet sa mení, ale ľudia stále rozhodujú. Toto je podľa Anthropicu najpravdepodobnejší blízky scenár.
3. Plné rekurzívne sebazdokonaľovanie. AI začne budovať vlastné nasledovníčky. Ľudia sa presunú do roly dozorcov a overovateľov. Tempo vývoja bude dané len dostupným computingom, nie ľudským časom. Toto by mohlo priniesť obrovské dobro — prelomy v medicíne, vede, produktivite, ale aj riziká, ak by sme stratili kontrolu.
Čo Anthropic navrhuje robiť
Anthropic tvrdí, že keby bolo možné AI vývoj spomaliť bez toho, aby tým menej opatrní hráči získali výhodu, bolo by to pravdepodobne dobré. Ale jednostranné zastavenie jednej firmy nič nerieši — len zmení lídra v pretekoch.
Čo by fungovalo: globálny koordinačný mechanizmus — dohoda viacerých popredných laboratórií a vlád, s overiteľnými zárukami, že každý skutočne zastavil. Niečo ako zbrojné dohody zo studenej vojny, len pre AI.
Anthropic hovorí, že sa zapojí do takejto koordinácie, ak budú overiteľné záruky aj od ostatných. A v najbližších mesiacoch plánuje organizovať konferencie, kde sa o tom bude diskutovať so zákonodarcami, výskumníkmi a občianskou spoločnosťou.
Čo si z toho odniesť
AI dnes nepíše iba texty a nekóduje jednoduchú logiku. Rieši incidenty v reálnom čase, vedie výskumné projekty, píše väčšinu kódu v jednej z najpokročilejších AI firiem na svete.
Rekurzívne sebazdokonaľovanie nie je sci-fi scenár zo vzdialenej budúcnosti. Je to extrapolácia trendov, ktoré vidíme dnes, merateľne, každý štvrťrok.
A rozhodnutia, ktoré sa urobia v nasledujúcich dvoch až troch rokoch — o tom, ako AI kontrolovať, kto má prístup, kde sú hranice — budú pravdepodobne patria medzi najdôležitejšie rozhodnutia, aké ľudstvo urobí. Nie je to dôvod paniku. Ale je to dôvod dávať pozor.