{"id":15968,"date":"2026-11-06T10:29:15","date_gmt":"2026-11-06T09:29:15","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=15968"},"modified":"2026-11-06T10:29:16","modified_gmt":"2026-11-06T09:29:16","slug":"anthropic-speeds-up-2x-but-metr-says-evidence-is-hidden","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/de\/2026\/11\/anthropic-speeds-up-2x-but-metr-says-evidence-is-hidden\/","title":{"rendered":"Anthropologische Geschwindigkeiten verdoppeln sich, doch METR behauptet, Beweise seien verborgen."},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>Laut einer unabh\u00e4ngigen Studie verbessert Anthropic seine KI-Modelle etwa doppelt so schnell wie noch vor einem Jahr. Der Haken: Das Unternehmen hat den Gro\u00dfteil der von den Gutachtern als besonders wichtig erachteten Beweise geschw\u00e4rzt. Die \u00d6ffentlichkeit muss daher den Aussagen des Unternehmens vertrauen, um ein Ergebnis zu erhalten, das die Risikobewertung des KI-Fortschritts grundlegend ver\u00e4ndern k\u00f6nnte.<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Einsch\u00e4tzung stammt von <a href=\"https:\/\/metr.org\/blog\/2026-11-05-anthropic-ai-rd-acceleration-assessment\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Modellevaluierung und Bedrohungsforschung (METR)<\/a>, METR verbrachte von Mitte August bis Ende Oktober elf Wochen im Anthropic-Labor und hatte Zugriff auf interne Vergleichswerte, Schulungsmetriken, Mitarbeiterbefragungen und Umfragen. METR erhielt daf\u00fcr keine Verg\u00fctung vom Labor.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Die Zahl<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Auf dem internen F\u00e4higkeitsindex (AECI) von Anthropic sind die Modellwerte sch\u00e4tzungsweise um einen Betrag gestiegen. <strong>1,9-mal<\/strong> Die Rate vor Oktober 2025 wird mit einem 95%-Konfidenzintervall von 1,5- bis 2,8-fach angegeben. Vereinfacht ausgedr\u00fcckt: Laut METR hat Anthropic im vergangenen Jahr einen Fortschritt erzielt, der etwa zwei Jahren der bisherigen Entwicklung entspricht. Die meisten METR-Mitarbeiter, die an dem Projekt beteiligt sind, gehen nun davon aus, dass das Labor die festgelegten Aufgaben wahrscheinlich etwa doppelt so schnell wie im Zeitraum M\u00e4rz 2024 bis Oktober 2025 bew\u00e4ltigen wird. Sie w\u00e4ren jedoch nicht \u00fcberrascht, wenn der tats\u00e4chliche Wert eher bei 1,3- oder 3-fach l\u00e4ge.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">METR kann nach eigenen Angaben ein schnelleres Wachstum der Trainingsrechenleistung als Ursache \u201cmit Sicherheit\u201d ausschlie\u00dfen. Interviews und Umfragen deuten stattdessen auf einen intensiven Einsatz von KI-Tools hin, die Forschende beim Schreiben von Code, Durchf\u00fchren von Experimenten und Ausprobieren neuer Ideen unterst\u00fctzen. Umfragen unter Mitarbeitenden auf Slack zur selbstberichteten Beschleunigung ergaben im Oktober f\u00fcr das neueste interne Modell einen Wert um das Zw\u00f6lffache \u2013 laut METR zwar nur ein schwacher Beweis, aber durchaus vereinbar mit einer deutlichen Leistungssteigerung. Die KI leiste zwar noch keine hochsignifikanten, vollst\u00e4ndig autonomen Beitr\u00e4ge zu den schwierigsten Trainingsschritten, wurde den Gutachtern mitgeteilt, doch gebe es Anzeichen daf\u00fcr.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Was Sie nicht sehen k\u00f6nnen<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Anthropic hatte das einseitige Recht, nicht-\u00f6ffentliche Informationen aus dem \u00f6ffentlichen Bericht zu schw\u00e4rzen. Laut METR entfernte das Unternehmen einen Gro\u00dfteil der Beweise, die das Team f\u00fcr seine Risikobewertung als besonders aufschlussreich erachtete, darunter detaillierte Beschleunigungssch\u00e4tzungen nach Pipeline-Phase, Engpassanalysen und Prognosen f\u00fcr zuk\u00fcnftige Modelle. Anthropic erkl\u00e4rte, die K\u00fcrzungen dienten dazu, vertrauliche Informationen zu entfernen, die konkurrierenden Projektentwicklern helfen k\u00f6nnten.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">METR formuliert das Ergebnis unmissverst\u00e4ndlich: Die \u00d6ffentlichkeit kann die Beweise weder selbst beurteilen noch mit anderen Quellen in Einklang bringen. \u201cDieser Bericht gew\u00e4hrleistet keine \u2018Transparenz der Beweise\u2019\u201d, hei\u00dft es in der Stellungnahme. Leser m\u00fcssen sich st\u00e4rker auf METRs Einsch\u00e4tzung st\u00fctzen, als es die Gruppe angesichts der Tragweite der Frage f\u00fcr optimal h\u00e4lt. <a href=\"https:\/\/apnews.com\/article\/anthropic-metr-ai-claude-acceleration-9cf8c590ffc1abdb489179bdccc69c23\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">AP-Nachrichten<\/a> Ich habe dieselbe Spannung festgestellt: eine Warnung vor einem schnelleren Fortschritt, der mit Material verbunden ist, das die meisten Menschen nicht \u00fcberpr\u00fcfen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Warum die Geschwindigkeitsbehauptung umstritten ist<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Die Gutachter f\u00fchren m\u00f6gliche Fehlerquellen in beide Richtungen an. Die Beschleunigung k\u00f6nnte sich auf saubere, automatisch auswertbare Aufgaben beschr\u00e4nken und die Auswirkungen komplexerer Aufgaben in der Praxis \u00fcberbewerten. Das fr\u00fchere AECI-Wachstum von Anthropic verlief langsamer als im Branchendurchschnitt, was den Vergleichswert von \u201c2x\u201d verzerren k\u00f6nnte. Andererseits deuteten geschw\u00e4rzte interne Kennzahlen darauf hin, dass die Beschleunigung \u00fcber 2x liegen und weiter steigen k\u00f6nnte, und METR sah keine eindeutigen Engp\u00e4sse, die weitere Geschwindigkeitssteigerungen im n\u00e4chsten Jahr verhindern w\u00fcrden.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Das ist wichtig, weil rekursive Selbstverbesserung \u2013 KI-Systeme, die aktiv zur Entwicklung der n\u00e4chsten, schnelleren Generation beitragen \u2013 genau das Szenario ist, das Sicherheitsforscher bef\u00fcrchten, da es die Entwicklungszeitr\u00e4ume verk\u00fcrzen k\u00f6nnte. METR sch\u00e4tzt, dass ein Gro\u00dfteil (vielleicht etwa 80 %) der <em>aktuell<\/em> Die Beschleunigung ist auf KI-Unterst\u00fctzung zur\u00fcckzuf\u00fchren, wobei hinsichtlich der Treiber Ende 2025 gr\u00f6\u00dfere Unsicherheiten bestehen. Mitgr\u00fcnder Sam McCandlish sagte, Anthropic plane eine eigene \u00f6ffentliche Analyse dar\u00fcber, wie schnell die Fortschritte innerhalb des Unternehmens voranschreiten., <a href=\"https:\/\/www.theverge.com\/ai-artificial-intelligence\/1028046\/an-anthropic-risk-assessment-from-ai-safety-organization-metr-is-out\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">The Verge berichtete<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Warum es wichtig ist<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Wenn Spitzenforschungslabore bereits durch ihre eigenen Modelle eine deutliche Produktivit\u00e4tssteigerung erzielen, ben\u00f6tigen externe Kontrollinstanzen \u00f6ffentlich \u00fcberpr\u00fcfbare Beweise \u2013 nicht nur Schlagzeilen \u00fcber die Vervielfachung des Fortschritts. Eine Verdopplung der Fortschrittsrate ver\u00e4ndert die Zeit, die Gesellschaften f\u00fcr Tests, Regulierungen und Anpassungen haben. Die Verschleierung der zugrundeliegenden Messungen wandelt eine unabh\u00e4ngige Bewertung in etwas um, das eher der Meinung eines vertrauensw\u00fcrdigen Vermittlers \u00e4hnelt. Das ist zwar n\u00fctzlich, aber nicht dasselbe wie eine offene Verifizierung. F\u00fcr Arbeitnehmer, die bereits erleben, wie KI ihre t\u00e4gliche Arbeit ver\u00e4ndert \u2013 <a href=\"https:\/\/dailyai.com\/de\/2026\/11\/ai-was-meant-to-save-time-its-users-are-working-longer-days\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">einschlie\u00dflich l\u00e4ngerer Tage statt k\u00fcrzerer<\/a> Die Frage ist nicht mehr, ob die Werkzeuge helfen. Es geht vielmehr darum, wie schnell sich diese Hilfe in den Laboren, die sie entwickeln, auswirkt und wer die Ergebnisse einsehen darf.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>METR finds Anthropic&#8217;s models improving about twice as fast as before, largely with AI help. 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