2027年AI自己搞研发？这份时间表把“暂停”推到了台前

Andrew Curran在X上转述了AI Futures Project的更新：这家机构预测，到2027年11月，Anthropic有95%的研发工作会完全自动化。按照Anthropic自己的分级，这对应AL5，也就是完全自主的递归自我改进。

同一份更新里，AI Futures Project把超级AI研究员（SAR）的中位数推到2027年。SAR的定义很具体：它能匹配顶尖人类研究员的研究品味，能完全自动化编码，放进今天的AGI项目里，公司宁愿用它，也不愿用一整队最顶尖的人类研究员。再往上，是TED-AI，能自动化几乎所有白领工作的AI。

这份更新的核心证据来自METR对Anthropic的评估。METR估算，过去一年Anthropic的AI研发进度大约加速到历史趋势的2倍，其中约80%可归因于AI，折算下来是1.7倍。AI Futures Project把这个数字和AI 2027情景对照，结论是进度提前了约5个月。

1.7倍不是“研究员手速快1.7倍”。它说的是整体研发进度的加速。AI Futures Project用过一个爬坡的类比：车要开得更快，发动机得转得远超1.7倍，因为坡会越来越陡，实验算力、数据、验证环节都在拖后腿。按他们的估算，1.7倍的整体进度加速，背后可能是约5倍的AI软件研发 uplift。

预测方法不止一种。简单的研究品味线性外推给出2027年7月到9月；外推Anthropic的自动化等级给出2027年11月；过滤后的AI Futures Model给出2027年2月到3月；劳动力提升外推更保守，落在2028年中。团队自己的SAR中位数分散在2027年2月到8月，TED-AI中位数在2027年末到2028年末。日期有分歧，方向很一致：2027年被放到了桌面上。

AL5那条线更值得盯。Anthropic公开的图里，AI主导研发任务的比例从2026年3月的约1%升到8月的26%。AL5任务当时还是零。AI Futures Project假设每一级自动化比上一级滞后约7个月，再做逻辑斯蒂外推，得到AL5在2027年6月过半、2027年11月达到95%。这条曲线依赖假设，不是观测到的AL5。推文下有用户追问，Andrew Curran的回应是：2026年2月也没有任务被评成AL4。

证据基础有硬伤。METR在报告里说，Anthropic删减了大部分他们认为最有信息量的证据。AI Futures Project因此反复提醒，1.7倍这个数带着高不确定性，真实值可能是1.3倍，也可能是3倍。推文下有位律师型的评论说，在金融审计里，公司不能对审计师删证据；如果审计范围受限，审计意见必须写出来。这条评论拿到不少赞。

就业侧的数据给时间表加了一层现实感。Anthropic自己发布的就业报告显示，技术部门初级员工占比从2025年初的21%降到14%，初级技术招聘占比从27%降到9%。到2026年8月，员工指挥的AI agent工作小时是员工工作小时的6倍。非技术团队读完自己Claude agent的全部输出，要花掉半个工作周。

评论区有人问，初级不招了，十年后谁当senior。Andrew Curran回了两个字：Claude。回复里还有人贴了这段视频。

政策含义被写得很直白。AI Futures Project认为，如果SAR在2027年出现，行业级暂停或实质性放慢研发应该成为优先事项；用未对齐的SAR做递归自我改进，风险极高；算法和模型权重还可能泄漏到中国，让竞争进一步加速。国际协议的时间窗口会随着能力提升变窄。

一个克制的判断：具体日期大概率会错，模型外推、自动化等级假设、被删减的证据，都会让误差变大。更值得看的是1.7倍这个数。如果它是真的，所有前沿实验室都会感到同一股推力，招聘结构、安全评估、算力分配、国际谈判都会被重新排序。AI Futures Project的Eli在文章里提到一个反差：这份被他视为近端经济增长最重要单一证据的报告，市场几乎没反应。

来源：Andrew Curran推文 https://x.com/AndrewCurran_/status/2120219880360431712 ；AI Futures Project更新 https://blog.aifutures.org/p/q35-timelines-update-looks-like-the ；METR评估 https://metr.org/blog/2026-11-05-anthropic-ai-rd-acceleration-assessment/ ；Anthropic就业报告 https://www.anthropic.com/research/employment-at-anthropic