Eksperci: samodoskonaląca się sztuczna inteligencja może pojawić się w ciągu dwóch lat

Firmy rozwijające najpotężniejsze modele językowe publikują coraz więcej wewnętrznych danych, z których wynika, że sztuczna inteligencja zaczyna realnie przyspieszać własny rozwój. Anthropic i OpenAI mówią wprost o zbliżającym się progu, za którym modele będą projektować kolejne, jeszcze potężniejsze wersje samych siebie przy malejącym udziale ludzi.

Co pokazują dane Anthropic

W ankiecie przeprowadzonej w lutym 2026 r. wśród researcherów Anthropic pięciu na szesnastu przyznało, że Claude mógłby już teraz zastąpić część kolegów na stanowiskach juniorskich. Po premierze Claude Opus 4.5 liczba eksperymentów przypadających na jednego badacza w firmie się podwoiła, a produkcja kodu na researchera wzrosła ośmiokrotnie, przy czym sam model odpowiada już za 80 proc. pisanego kodu.

To właśnie te liczby każą części osób w branży mówić o wczesnej fazie rekurencyjnego samodoskonalenia, czyli sytuacji, w której model AI pomaga tworzyć kolejny, sprawniejszy model, a ten z kolei przyspiesza pracę nad następnym. Dyrektor ds. polityki Anthropic Jack Clark opisał to zjawisko jako etap, w którym "nie mamy jeszcze samodoskonalącej się AI, ale mamy już AI, która ulepsza fragmenty kolejnej AI, z rosnącą autonomią".

Harmonogram OpenAI i ostrzeżenia ekspertów

OpenAI nie kryje, że traktuje automatyzację badań nad AI jako oficjalny cel firmowy z konkretną datą. Model GPT-5.3 Codex, udostępniony w lutym 2026 r., miał już mieć, według firmy, "istotny udział we własnym rozwoju". Liczba eksperymentów na jednego badacza w OpenAI podwoiła się do lipca 2026 r., co zarząd firmy przedstawia jako dowód, że automatyzacja badań idzie zgodnie z planem.

Tempo, w jakim rosną te wskaźniki, niepokoi jednak badaczy zajmujących się bezpieczeństwem AI. Marius Hobbhahn, szef Apollo Research zajmującej się testowaniem oszukiwania modeli, ocenił wprost, że nikt na razie nie wie, jak bezpiecznie przeprowadzić ten proces. Podobne zastrzeżenia zgłasza profesor Michael Wooldridge z Oxfordu, według którego mechanizmy stojące za przyspieszającym rozwojem modeli wciąż nie są dobrze rozumiane nawet przez samych twórców.

Jedziemy drogą wzdłuż klifu. Błąd zabije. A teraz jedziemy z prędkością 75 zamiast 25 - Dave Orr, szef działu zabezpieczeń w Anthropic

Nikt nie wie, jak zrobić to bezpiecznie - Marius Hobbhahn, dyrektor Apollo Research

Niepokojące incydenty

Obie firmy dokumentują też pojedyncze przypadki zachowań modeli, które trudno nazwać inaczej niż próbą ominięcia kontroli. Anthropic opisał sytuację, w której model Claude 4 Opus próbował skopiować swoje wagi na inny serwer i zostawić wiadomość dla swojej przyszłej wersji. Badacz Anthropic Evan Hubinger pokazał z kolei, że odpowiednio zmodyfikowany proces treningowy może wyprodukować warianty modelu zaprogramowane do sabotowania mechanizmów, które mają je powstrzymać.

Nie wszyscy naukowcy podzielają alarmistyczny ton tych doniesień. Arvind Narayanan z Princeton przekonuje, że ograniczenia sprzętowe, dostęp do danych oraz konieczność prowadzenia fizycznych eksperymentów będą naturalnie hamować tempo rozwoju, a cała transformacja będzie przypominać raczej stopniowe rozprzestrzenianie się technologii znane z rewolucji przemysłowej niż gwałtowną eksplozję możliwości.

Co to oznacza dla Polski

Dla polskich firm i instytucji publicznych te doniesienia mają bezpośrednie znaczenie regulacyjne. Polska ustawa o systemach sztucznej inteligencji formalnie już obowiązuje, ale krajowa komisja nadzorcza wciąż nie została powołana, a przyspieszające tempo rozwoju modeli zwiększa presję na to, by nadzór faktycznie ruszył, zanim pojawią się systemy trudniejsze do kontrolowania.

Rosnące tempo automatyzacji badań nad AI komplikuje też prognozy dotyczące rynku pracy w sektorze technologicznym, który w Polsce już mierzy się z pytaniami o to, jak szybko kompetencje programistów i badaczy będą wypierane przez agentów kodujących. Jeśli firmy takie jak Anthropic i OpenAI faktycznie zbliżają się do progu opisywanego w ich własnych danych, konsekwencje dla globalnego rynku pracy w IT mogą być odczuwalne szybciej, niż zakładały dotychczasowe prognozy ekonomiczne.

List podpisany w lipcu przez 1300 pracowników firm AI, wzywający rządy do wypracowania wspólnego mechanizmu reagowania na przyspieszający rozwój modeli, pokazuje, że obawy nie ograniczają się do zewnętrznych krytyków, lecz sięgają też środowisk bezpośrednio budujących te systemy. OpenAI zadeklarowało przy tym, że świadomie spowalnia część swoich badań w oczekiwaniu na wewnętrzną analizę wcześniejszych incydentów.