AI napisało 80% własnego kodu. Model, który strawi sam siebie, już tu jest
Antropologia ostrzega: systemy AI mogą wkrótce zacząć projektować własne następcy bez udziału człowieka. To nie science fiction, tylko realny problem samozapętlenia, który badacze nazywają „zapadnięciem modelu”.
pl.

👁 165 przeczytań
- Claude firmy Anthropic pisze już ponad 80% kodu scalanego z jej systemami, podczas gdy przed premierą Claude Code na początku 2025 roku było to kilka procent.
- Badacze z Oxfordu i Cambridge opisali zjawisko 'zapadnięcia modelu', gdzie AI karmiona danymi od innych AI traci kontakt z oryginalną informacją i zaczyna błędnie postrzegać rzeczywistość.
- Apel Anthropica o spowolnienie rozwoju AI zbiegł się z poufnym złożeniem wniosku o IPO i rundą finansowania wyceniającą firmę na blisko bilion dolarów.
Dwa słowa w niedawnym badaniu naukowców z Oxfordu i Cambridge zatrzymały świat na chwilę. Opisując, co dzieje się z modelami sztucznej inteligencji karmionymi danymi wygenerowanymi przez inne AI, użyli oni określenia „zapadnięcie modelu”. W końcowych stadiach tego procesu - jak napisali - systemy „zaczynają błędnie postrzegać rzeczywistość”. To nie halucynacja, gdzie model zmyśla pojedynczy fakt. To coś gorszego: AI tak głęboko zanurza się we własnych wytworach, że traci kontakt z oryginalną informacją i przestaje odróżniać prawdę od statystycznie prawdopodobnej fikcji. Tymczasem firma Anthropic, twórca chatbota Claude, właśnie ogłosiła, że jej systemy zbliżają się do progu rekurencyjnego samodoskonalenia - punktu, w którym AI projektuje i buduje swoje następczynie niemal bez udziału ludzi.
Kiedy AI zjada własny ogon
Mechanizm opisany przez badaczy jest zaskakująco prosty i nieubłagany. Wyobraźmy sobie pierwszy model wytrenowany na autentycznych, ludzkich danych - w tekście, obrazach, kodzie. Model drugi uczy się już częściowo na danych wygenerowanych przez model pierwszy. Trzeci - na danych od drugiego. Z każdą iteracją system traci najrzadsze, najbardziej nietypowe fragmenty oryginalnego zbioru - to, co naukowcy nazywają „ogonami rozkładu”. Pozostaje przeciętność i to, co spodziewane. A potem i to ulega degradacji.
W analizie na łamach Psychology Today John Nosta wskazuje na kluczową konsekwencję: „Ogonek rozkładu to nie tylko statystyczne ciekawostki. To miejsce, z którego wywodzą się nowe rozkłady. Newton był ogonkiem. Einstein był ogonkiem. Każdy znaczący przełom intelektualny zaczyna się jako wartość odstająca - coś tak odległego od średniej, że żaden proces optymalizacyjny prawdopodobnie by jej nie wygenerował”. Utrata tych krańców oznacza więc nie tylko zanik rzadkich informacji, ale zniszczenie samego mechanizmu tworzenia przyszłej wiedzy.
80 procent kodu pisze AI. Człowiek powoli znika z pętli
Ostrzeżenie Anthropica nie jest teoretyczne. W opublikowanym 4 czerwca 2026 roku wpisie na blogu firma ujawniła konkretne liczby. Claude pisze obecnie ponad 80 procent kodu scalanego z systemami Anthropica. Jeszcze przed premierą narzędzia Claude Code na początku 2025 roku wartość ta oscylowała w granicach niskich jednocyfrowych procentów. Inżynierowie firmy dostarczają dziś około ośmiu razy więcej kodu na kwartał niż kilka lat temu. Na każdym etapie budowania AI - przyznaje firma - rola człowieka maleje.
„Uważam, że dla świata byłoby dobrze mieć opcję spowolnienia lub tymczasowego wstrzymania rozwoju AI na granicy możliwości, aby struktury społeczne i badania nad zgodnością z wartościami mogły nadążyć za postępem technologii” - oświadczyło Anthropic w dokumencie „When AI Builds Itself”. Firma zaproponowała stworzenie globalnego mechanizmu koordynacji, który pozwoliłby zahamować wyścig. Jako luźny model wskazała porozumienia rozbrojeniowe dotyczące rakiet średniego zasięgu. Konkretów jednak zabrakło.
Google · Twoje źródłaPromptowy wyżej w Twoim Google - jednym kliknięciemDodaj do preferowanych źródeł →„Nie jesteśmy jeszcze na tym etapie, a rekurencyjne samodoskonalenie nie jest nieuniknione. Ale może nadejść szybciej, niż większość instytucji jest na to przygotowana” - napisało Anthropic.
Sceptycy mówią: to strategia, nie troska
Nie przepłacaj za te subskrypcje
Prowadzę sklep z rocznymi dostępami do narzędzi AI - te same konta, o których piszę wyżej, tylko taniej niż w cenniku producenta.
Nie wszyscy przyjęli ostrzeżenie z równą powagą. Noah Giansiracusa, profesor matematyki na Bentley University i autor dwóch książek o algorytmach i społeczeństwie, w rozmowie z Scientific American nazwał apel mało wiarygodnym. „Nie sądzę, żeby to było szczere wezwanie do spowolnienia” - ocenił. „Czytałem wpisy na blogu [CEO Anthropica] Dario Amodeia. Myślę, że on chce pędzić pełną parą”. Giansiracusa uznał też samą pauzę za praktycznie niemożliwą: „Zero szans na spowolnienie. Nie mówię nawet o Chinach - Elon Musk nigdy by nie zwolnił”.
Wątpliwości podsycają okoliczności. Dwa miesiące wcześniej Anthropic zaprezentowało model Mythos, którego nie udostępniło publicznie - oficjalnie dlatego, że zbyt dobrze znajdował luki w oprogramowaniu. Apel o spowolnienie zbiegł się też z poufnym złożeniem wniosku o pierwszą ofertę publiczną oraz rundą finansowania wyceniającą firmę na blisko bilion dolarów. Dla sceptyków takie deklaracje brzmią jak strategia biznesowa - sposób na skierowanie uwagi regulatorów na granicę możliwości, podczas gdy samemu pędzi się w jej stronę.
Giansiracusa nie widzi jeszcze powodów do paniki. Dane, które przytacza Anthropic - więcej kodu pisanego przez AI - sugerują jego zdaniem, że technologia jest po prostu pomocna, a nie że stanowi „wielki skok”. Jednak niezależnie od motywacji firmy, ostrzeżenie o zapadaniu się modeli w pętlę własnych danych pozostaje faktem potwierdzonym empirycznie. Im więcej treści w sieci pochodzi od maszyn, tym szybciej zbliżamy się do świata, w którym AI konsumuje własne odbicie - a my razem z nią tracimy kontakt z tym, co autentyczne, rzadkie i nieprzewidywalne.
Ludzka myśl nie jest więc tylko kulturowym dodatkiem do rozwoju sztucznej inteligencji. Jest techniczną koniecznością - zasobem, bez którego systemy te nieuchronnie dryfują w stronę statystycznej przeciętności. Pytanie brzmi, czy zdążymy to zrozumieć, zanim najcenniejsze „ogonki” ludzkiej kreatywności znikną na zawsze.
Cały tydzień w AI, w jednym mailu
Wybrane premiery, narzędzia i analizy. Raz w tygodniu, prosto do skrzynki.
Zapisz się za darmo →Najczęstsze pytania
Co to jest zapadnięcie modelu w sztucznej inteligencji?
Zapadnięcie modelu to zjawisko opisane przez naukowców z Oxfordu i Cambridge, w którym AI trenowana na danych wygenerowanych przez inne AI stopniowo traci kontakt z oryginalną informacją. W końcowych stadiach systemy zaczynają błędnie postrzegać rzeczywistość, zamiast pojedynczo zmyślać fakty - tracą zdolność odróżniania prawdy od statystycznie prawdopodobnej fikcji.
Ile kodu pisze teraz Claude dla firmy Anthropic?
Claude pisze obecnie ponad 80% kodu scalanego z systemami Anthropica, co ogłoszono w opublikowanym 4 czerwca 2026 roku wpisie na blogu firmy. Przed premierą narzędzia Claude Code na początku 2025 roku wartość ta oscylowała w granicach niskich jednocyfrowych procentów, a inżynierowie dostarczają dziś około ośmiu razy więcej kodu na kwartał niż kilka lat temu.
Dlaczego Noah Giansiracusa nie wierzy w szczerość apelu Anthropica o spowolnienie AI?
Profesor matematyki z Bentley University stwierdził wprost, że nie uważa apelu za szczere wezwanie do spowolnienia, powołując się na blogi CEO Dario Amodeia jako dowód chęci pędzenia pełną parą. Sceptycy wskazują też, że apel zbiegł się z poufnym złożeniem wniosku o IPO i rundą finansowania wyceniającą Anthropic na blisko bilion dolarów.
Czym jest rekurencyjne samodoskonalenie AI i kiedy może nastąpić?
Rekurencyjne samodoskonalenie to punkt, w którym AI projektuje i buduje swoje następczynie niemal bez udziału ludzi. Anthropic przyznało, że nie jest to etap nieunikniony, ale może nadejść szybciej, niż większość instytucji jest na to przygotowana - firma zaproponowała stworzenie globalnego mechanizmu koordynacji wzorowanego luźno na porozumieniach rozbrojeniowych dotyczących rakiet średniego zasięgu.
Bielik AI: polski model, który uruchomisz u siebie i użyjesz komercyjnie za darmoWarsztat
Model AI, który „rozumiał” ludzkie myślenie? Nowe badania studzą entuzjazmNauka
GLiDE od Fastino: model decyzyjny, który myśli. Cena i wynik w AAArtykuły
