Bariery bezpieczeństwa opadają: Dlaczego Anthropic odchodzi od swojej kluczowej obietnicy

Przez lata Anthropic uchodził za sumienie branży. Założony przez byłych dyrektorów OpenAI, którzy nabrali obaw wobec gwałtownego pędu w stronę ogólnej inteligencji sztucznej, startup zbudował swoją markę na koncepcji „Konstytucyjnej AI” (Constitutional AI). Nie była to tylko metodologia techniczna; był to moralny argument sprzedażowy. Jednak pod koniec lutego 2026 roku stanowisko firmy uległo tektonicznej zmianie.

W oświadczeniu wydanym w ten wtorek Anthropic potwierdził, że rezygnuje ze swojego sztandarowego zobowiązania do wstrzymania skalowania modeli lub opóźnienia ich wdrażania, gdy protokoły bezpieczeństwa pozostają w tyle za postępem technicznym. Ten ruch sygnalizuje koniec ery, w której bezpieczeństwo było twardym ograniczeniem wzrostu, zastępując je bardziej płynnym — i prawdopodobnie bardziej ryzykownym — podejściem do rozwoju.

Erozja Polityki Odpowiedzialnego Skalowania

W centrum tego zwrotu znajduje się ewolucja Polityki Odpowiedzialnego Skalowania (RSP). Gdy Anthropic po raz pierwszy wprowadził RSP, zostało to okrzyknięte przełomowymi ramami prawnymi. Skategoryzowano w nich możliwości AI na „Poziomy Bezpieczeństwa AI” (ASL). Jeśli model osiągnął określony próg możliwości — na przykład zdolność do pomocy w cyberataku — polityka nakazywała zatrzymanie skalowania do czasu osiągnięcia konkretnych „punktów kontrolnych” bezpieczeństwa.

Usuwając zobowiązanie do pauzy, Anthropic w zasadzie demontuje hamulec bezpieczeństwa. Firma argumentuje, że krajobraz uległ zmianie. W obliczu nasilającej się globalnej konkurencji i utrzymującego się braku regulacji federalnych w Stanach Zjednoczonych, Anthropic sugeruje, że jednostronna powściągliwość nie jest już opłacalną strategią. Jeśli oni się zatrzymają, ich konkurenci — którzy mogą mieć mniej skrupułów — po prostu wysuną się na prowadzenie.

Presja wyścigu zbrojeń AI

Ta decyzja nie zapadła w próżni. Przez cały rok 2025 i na początku 2026 sektor AI definiowany był przez nieustanną dążność do „supremacji obliczeniowej”. Flagowy model Anthropic, Claude, stał się dominującą siłą w środowiskach o wysokiej stawce, szczególnie w modelowaniu finansowym i zautomatyzowanej inżynierii oprogramowania.

Jednak ten sukces przyniósł własny zestaw nacisków. Gdy Claude zaczął „wywracać rynki finansowe do góry nogami” dzięki swojej dokładności prognostycznej, popyt na jeszcze potężniejsze modele stał się ogłuszający. Inwestorzy i partnerzy korporacyjni nie są już usatysfakcjonowani narracją „bezpiecznie, ale wolniej”. Chcą najbardziej wydajnego dostępnego narzędzia i chcą go natychmiast. Zwrot Anthropic jest ustępstwem na rzecz rzeczywistości, w której na hiperkonkurencyjnym rynku bezpieczeństwo jest często postrzegane jako luksus, który można odłożyć na później.

Porównanie starych i nowych ram bezpieczeństwa

Aby zrozumieć wagę tej zmiany, warto przyjrzeć się, jak przesunęła się wewnętrzna logika Anthropic. Poniższa tabela ilustruje przejście od postawy „Bezpieczeństwo przede wszystkim” do „Wdrożenie przede wszystkim”.

„Śmierć oprogramowania” i ryzyko niekontrolowanego wzrostu

Moment zmiany tej polityki jest szczególnie drażliwy. Branża zmaga się obecnie ze „śmiercią oprogramowania” — zjawiskiem, w którym modele AI stały się tak biegłe w kodowaniu, że tradycyjne cykle życia oprogramowania załamują się. Gdy model może wygenerować, przetestować i wdrożyć złożone aplikacje w kilka sekund, okno dla ludzkiego nadzoru znika.

Usuwając wymóg opóźnienia wdrożenia, Anthropic w zasadzie stawia na to, że będzie w stanie „patchować” (naprawiać) kwestie bezpieczeństwa na bieżąco. Krytycy twierdzą, że to niebezpieczny hazard. Jeśli model o nieprzewidzianych możliwościach zostanie wypuszczony na wolność, szkody — czy to nagłe załamanie rynku, czy systemowa luka w zabezpieczeniach — mogą nastąpić, zanim zespół ds. bezpieczeństwa w ogóle zidentyfikuje problem.

Praktyczne wnioski dla interesariuszy AI

Dla firm i programistów polegających na ekosystemie Anthropic, ta zmiana polityki wymusza zmianę sposobu zarządzania ryzykiem. Nie można już zakładać, że „bezpieczeństwo” jest wbudowane przez dostawcę na tym samym poziomie co wcześniej.

• Wdróż niezależne audyty: Nie polegaj wyłącznie na wewnętrznych wynikach bezpieczeństwa dostawcy modelu. Korzystaj z narzędzi zewnętrznych do przeprowadzania testów typu red-teaming przed integracją modeli z krytyczną infrastrukturą.
• Buduj systemy z człowiekiem w pętli (Human-in-the-Loop): W miarę jak bariery u źródła są obniżane, odpowiedzialność przesuwa się na użytkownika. Upewnij się, że żaden kod wygenerowany przez AI ani strategia finansowa nie są wykonywane bez ludzkiej weryfikacji.
• Monitoruj „dryf modelu”: Przy szybszych cyklach wdrażania modele mogą być aktualizowane częściej. Ustal punkt odniesienia dla wydajności i bezpieczeństwa, aby wykryć, kiedy zachowanie modelu zmienia się w nieoczekiwany sposób.
• Dywersyfikuj swój stos technologiczny AI: Unikaj uzależnienia od jednego dostawcy (vendor lock-in). Jeśli profil bezpieczeństwa jednego dostawcy stanie się zbyt ryzykowny dla standardów zgodności Twojej organizacji, powinieneś być w stanie szybko przejść na inny model.

Przyszłość: Nowa definicja odpowiedzialności

Wycofanie się Anthropic ze swojej sztandarowej obietnicy to otrzeźwiający moment dla społeczności AI. Sugeruje to, że idealistyczna wizja AI „bezpiecznej z założenia” (safe-by-design) z trudem przetrwa w ogniu komercyjnej kuźni. Choć Anthropic utrzymuje, że nadal jest oddany kwestiom bezpieczeństwa, definicja tego zaangażowania wyraźnie się zawęziła.

W miarę jak wchodzimy głębiej w rok 2026, ciężar bezpieczeństwa AI przesuwa się z twórców na konsumentów. Wyścig nie toczy się już tylko o to, kto zbuduje najmądrzejszą maszynę, ale o to, kto zdoła zachować kontrolę, gdy te maszyny są uwalniane szybciej niż kiedykolwiek wcześniej.

Źródła:

• Anthropic Official Blog: Updates to our Responsible Scaling Policy (2026)
• TechCrunch: Anthropic’s Pivot and the Competitive AI Landscape
• The Verge: Why the "Pause" Button on AI Just Disappeared
• Financial Times: Claude and the Disruption of Global Markets