北京时间2026年11月2日，人工智能公司Anthropic在提交给美国证券交易委员会的S-1/A文件中披露，其对未来模型的内部估计可能即将达到该公司政策定义中的显著加速阈值。该文件把判断范围限定为未来模型的预期，并明确表示当前模型尚未被认定超过这一标准。公司仍在评估底层数据，现有披露不能证明递归自我改进已经实现。这项内容出现在申报文件的风险因素部分，与公司对内部研发流程的描述并列。
未来模型或接近加速阈值但当前未越线
Anthropic在文件中把连续版本的模型参与下一代模型研发称为“closing the loop”。公司称，Claude已经用于实验、训练数据生成和处理、自动化评测、安全审计以及代码编写和审查。文件没有说当前流程已实现完全自主设计和构建后续模型，并写明如果这种能力在技术上成为可能，公司也不预计能在缺少实质性人工监督或理解的情况下安全使用它。
文件的风险因素部分称，AI辅助研发可能使模型能力推进快于安全、对齐和安保措施的开发、验证与实施。Anthropic表示，关于这种加速速度的很多证据来自滞后指标，公司对最近或尚未发布模型所带来的加速缺乏完整预测和测量能力。公司还承认，过去曾在显著加速已经发生后才识别出来，未来也可能无法及时识别。
AI参与研发流程描述与风险边界
关于政策阈值，文件称判断来自内部估计以及对未来模型的预期，而不是现有模型。Anthropic表示，未来模型可能即将达到其Responsible Scaling Policy所定义的“由AI带来的显著加速进展”，但当前模型均未被指定为超过这一阈值。公司正在评估达到AI研发能力阈值的影响，并计划按照该政策继续发布报告，具体底层数据没有公开。公司也没有公布何时完成评估或用于这一判断的未来模型清单。
Anthropic同时披露，公司对自有AI系统的依赖已经扩展到生产代码、研究以及后续模型版本的构建。文件把由此产生的风险写入申报：当前模型中的系统性缺陷、偏差或错误可能传递到下一代模型和产品，并在连续版本间叠加，变得难以发现或修复。这是公司列出的风险情形，公开材料没有说明相关传播已经造成具体事故。
公司对滞后指标和识别延迟的承认
在研发流程层面，申报文件称Claude参与了设计、训练、测试和优化下一代AI系统，并用于运行实验、生成和处理训练数据、执行评测与安全审计、编写和审查代码。这些描述来自Anthropic对内部工作方式的自报，文件没有提供按任务拆分的外部审计，也没有把上述参与方式等同于模型可以脱离人类自主完成整个研发循环。
文件还列出三组内部运营数据。Anthropic自报，2026年9月公司代码库贡献中超过90%由Claude编写；截至9月30日的三个月，每名工程师日均代码贡献量超过2024年全年平均的45倍；按标价计算的内部Claude使用价值从1月至9月增长超过250倍。三组数字均未提供独立审计，分别描述代码、产出量和内部使用口径，不是RSI阈值、安全水平或现金收入。
政策判断基于预期而非现有成果
在应对不确定性方面，Anthropic称过去采取过延迟模型发布和限制初始可用性等谨慎措施，并以通过Project Glasswing初步发布Mythos为例。公司还表示，正在考虑更新Responsible Scaling Policy，以便在前沿模型开发中保持人类控制。这些安排属于公司披露的既有做法和考虑中的政策方向，文件没有说新的政策更新已经生效。
TechCrunch把这份申报概括为Anthropic接近递归自我改进能力；SEC文件的措辞更窄，指向未来模型可能即将满足公司政策中的加速阈值，并再次说明当前模型未被认定越线。TechCrunch的标题属于媒体概括，不替代申报文件对现状与未来模型的区分。公开材料没有披露底层测量数据、完整阈值方法、具体未来模型或触发时间。现阶段可以确认的是风险披露和政策评估发生了变化，不能据此确认RSI已经实现。