A Anthropic lançou os modelos Mythos e Fable, em uma atualização que chega poucos dias depois de um relatório independente do grupo de avaliação METR indicar que o laboratório pode estar se aproximando da chamada autoaperfeiçoamento recursivo, isto é, a capacidade de modelos de IA conduzirem o treinamento de modelos sucessores. A notícia foi publicada pelo TechCrunch em 9 de novembro.
Segundo a reportagem, o Fable 5.2 já estava disponível para parceiros selecionados em pré-lançamento. A empresa afirma que o modelo ajudou a resolver dois problemas em aberto de física teórica, formalizou o Último Teorema de Fermat e apoiou diversos outros projetos de pesquisa. São alegações do próprio laboratório, que ainda não foram verificadas de forma independente.
O ponto que mais chama atenção é o contexto do lançamento. Até então, a discussão sobre autoaperfeiçoamento recursivo costumava ficar restrita a artigos e debates teóricos. Quando um laboratório com modelos de fronteira libera versões novas ao mesmo tempo em que um avaliador externo levanta esse risco, a questão deixa de ser hipotética para o mercado e passa a pesar em decisões de adoção.
Para quem opera sistemas em produção, a consequência prática é menos especulativa do que parece. Vale acompanhar as condições de uso, os limites de escopo e as políticas de segurança que acompanham cada versão, porque um modelo mais capaz muda o perfil de risco de automações que dependem de código ou de decisões sem revisão humana. A Trampolim considera que a adoção deve vir acompanhada de testes próprios e de monitoramento, e não apenas da confiança no número de benchmark divulgado pelo fabricante.