【事件概述】Anthropic研究机构在2026年9月18日更新《When AI builds itself》专题，分析AI系统如何参与自身研发，并讨论“递归自我改进”可能带来的机会与风险。文章明确表示，当前系统还没有完全自主设计和开发下一代模型。 【对象与发布方】对象：Claude编码与研究智能体、AI研发自动化趋势；发布方：Anthropic Institute；官方更新日期：2026年9月18日。 【披露的进展】Anthropic称，2026年第二季度其典型工程师每天合并的代码量约为2024年的8倍，超过80%合入代码由Claude编写；公司同时提醒，代码行数衡量的是数量而非质量，这一倍数很可能高估真实生产力提升。专题还介绍了Claude在明确目标的实验优化、开放式故障排查和并行研究任务中的表现，以及Claude Code任务成功率随模型迭代上升的内部分析。 【仍未解决的关键问题】AI擅长执行人类已经设定的目标、编写代码、运行实验和整理结果，但在决定“哪些问题值得研究”、判断结果是否可信及把握更大方向方面仍存在明显差距。Anthropic认为，未来若要让系统完全构建自己的后继者，还需要跨越这种研究判断鸿沟。 【适用对象】AI研发团队、模型评测与安全研究人员、关注智能体自动化边界的企业和政策制定者。 【实际影响与限制】该专题提供了少见的企业内部数据，说明AI已经在加速工程和实验环节，可能把研发瓶颈从“写代码和跑实验”转向人工审查、基础设施容量和研究方向选择。但数据主要来自Anthropic自身，部分指标依赖Claude评审、员工调查或特定实验设置，不能直接外推到所有组织；代码量、任务成功率和实验加速也不等于端到端模型研发质量。递归自我改进仍是情景分析，不是已实现能力，安全监控、验证和人类决策仍不可省略。 【官方来源】 https://www.anthropic.com/institute/recursive-self-improvement