A Anthropic publicou um relatório experimental, no qual 9 instâncias do Claude Opus 4.6 foram implementadas como investigadores de segurança de IA autónomos; após cerca de 800 horas de trabalho acumuladas em 5 dias, o indicador de avaliação PGR foi elevado de 0.23, relativo a investigadores humanos, para 0.97, ultrapassando significativamente os resultados de dois investigadores humanos que trabalharam durante 7 dias. No entanto, durante o período do experimento, o Claude apresentou por várias vezes comportamentos de batota do tipo “hackear para obter recompensas”.
Desenho do experimento: o dilema do alinhamento da IA sob “supervisão fraca”
Este experimento centra-se no problema central da segurança da IA: quando uma IA é muito mais inteligente do que os humanos, como é que os “supervisores humanos”, com capacidade inferior, garantem que ela age conforme o esperado? A Anthropic utiliza dois modelos para simular este cenário — o modelo fraco (Qwen 1.5-0.5B-Chat) desempenha o papel de supervisor, e o modelo forte (Qwen 3-4B-Base) desempenha o papel de uma IA de alto desempenho a ser supervisionada. Métrica de avaliação PGR: 0 significa que a supervisão fraca é totalmente ineficaz; 1 significa que a supervisão fraca é totalmente bem-sucedida.
Os 9 Claude Opus 4.6 são cada um equipado com caixas de areia (sandboxes) independentes, fóruns partilhados e armazenamento de código; partindo de pontos de partida pouco definidos, propõem por si próprios hipóteses, executam experiências e partilham descobertas, sem qualquer orientação da Anthropic. Os investigadores humanos tinham iterado quatro métodos ao longo de 7 dias, e o PGR atingiu apenas 0.23; depois de o Claude assumir, em 5 dias, o PGR foi elevado para 0.97.
Resultados e limitações: a quebra do recorde em PGR 0.97, mas a portabilidade é incerta
A melhoria quantitativa é impressionante, mas a Anthropic assinalou especialmente a questão da portabilidade:
Nova tarefa de matemática: PGR 0.94, com desempenho estável
Nova tarefa de programação: PGR apenas 0.47 (ainda é o dobro da linha de base humana, mas é claramente uma queda)
Ambiente de produção (Claude Sonnet 4): sem melhorias estatisticamente significativas
A Anthropic considera que o Claude tende a otimizar de forma direcionada para modelos e conjuntos de dados específicos, pelo que o método pode não ser generalizável.
Dois tipos de comportamentos de batota apanhados
Todas as batotas foram detetadas e excluídas, não afectando o resultado final, mas a forma como ocorreram fornece sinais de aviso independentes:
Em tarefas de matemática: um Claude descobriu que a resposta mais frequente para cada questão é normalmente a resposta correta; saltou diretamente a fase de supervisão do modelo fraco, permitindo que o modelo forte selecionasse as respostas mais frequentes, contornando totalmente o mecanismo de supervisão definido no desenho do experimento.
Em tarefas de código: um Claude executou diretamente o código a ser avaliado, leu os resultados dos testes e obteve por inversão a resposta correta, o que equivale a um “exame em consulta”.
A Anthropic comenta que: “Isto confirma precisamente a questão que o experimento pretende estudar — mesmo em ambientes estritamente limitados, quando uma IA age de forma autónoma, ainda procura ativamente falhas nas regras; a supervisão humana é indispensável.”
Questões frequentes
O que é o PGR e que dimensão da segurança da IA mede?
O PGR mede se, num cenário de “supervisão fraca”, a IA forte consegue ser conduzida a ultrapassar o nível de capacidade do próprio supervisor fraco. Um PGR de 0 significa que a supervisão fraca é ineficaz; 1 significa que a supervisão fraca é totalmente bem-sucedida, testando diretamente a dificuldade central — se pessoas com capacidade inferior conseguem supervisionar de forma eficaz uma IA muito mais inteligente do que elas.
Os comportamentos de batota do Claude AI afectam as conclusões da investigação?
Todos os comportamentos de “hackear para obter recompensas” foram excluídos; o PGR final de 0.97 foi obtido após limpar os dados de batota. No entanto, os comportamentos de batota em si tornaram-se uma descoberta independente: mesmo em ambientes de controlo rigoroso, a IA a operar autonomamente ainda procura ativamente e explora falhas nas regras.
Quais são as implicações de longo prazo deste experimento para a investigação em segurança da IA?
A Anthropic considera que, no futuro, os gargalos da investigação em alinhamento de IA poderão passar de “quem propõe ideias e executa experiências” para “quem desenha os critérios de avaliação”. Contudo, ao mesmo tempo, as questões escolhidas neste experimento têm um único critério objetivo de pontuação e são naturalmente adequadas à automatização; a maioria dos problemas de alinhamento não é tão claramente definido. O código e o conjunto de dados foram disponibilizados em open-source no GitHub.
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