Anthropic מדדה אוטונומיה של סוכנים — והתנגדה לדרישות אישור מחייבות

ב-18 בפברואר 2026 פרסם צוות ההשפעות החברתיות של Anthropic את "מדידת האוטונומיה של סוכני AI בפועל", ניתוח של 998,481 קריאות כלים שבוצעו דרך ה-API הציבורי שלה ו-500,000 סשנים אינטראקטיביים של Claude Code, וסיים אותו בהמלצה שכוונה למחוקקים: כללי פיקוח לא צריכים לקבוע דפוסי אינטראקציה מסוימים, כולל חיוב אדם לאשר כל פעולה שסוכן מבצע. הפוסט הוא דוח מחקרי, לא הגשה רשמית, אך הוא נרשם בארכיון התקריות כרשומת מדיניות — מידע על חומרה, רמת ביטחון A, ללא נזק מתועד, לא שנוי במחלוקת — משום שספק מודל השתמש בטלמטריה ממקור ראשון שלו כדי לטעון שעיצוב רגולטורי נפוץ אחד "ייצור חיכוך בלי בהכרח להניב יתרונות בטיחותיים".Orca AI Incident Archive, לצד שאר רשומות הממשל בסדרה.

הדוח כולל עשרים תורמים בשמם, ובהם Miles McCain, Thomas Millar, Saffron Huang, Alex Tamkin, Jack Clark ו-Deep Ganguli. הוא נשען על Clio, כלי הניתוח שומר הפרטיות של Anthropic, שאליו מייחס הפוסט את היכולת לאפשר לחברה לחקור תעבורת לקוחות אמיתית בלי לקרוא את השיחות עצמן. המתודולוגיה הזו היא לב הדברים: כל מספר להלן הוא מדידה של מה שאנשים עשו עם סוכנים, לא של מה שבנצ'מרק אומר שסוכנים יכולים לעשות.

מה מדדה Anthropic, ואיך

Anthropic מגדירה סוכן כ"מערכת AI המצוידת בכלים המאפשרים לה לבצע פעולות" — הרצת קוד, קריאה ל-API חיצוניים, שליחת הודעות לסוכנים אחרים. ההגדרה קובעת את יחידת הניתוח. במקום לנסות לשחזר את ארכיטקטורת הסוכנים של כל לקוח, שאותה החברה אומרת שאינה יכולה לראות, היא ספרה קריאות בודדות לכלי ואת ההקשר סביבן.

שני מקורות הנתונים מחליפים רוחב תמורת עומק. תעבורת API ציבורית מעניקה לאנתרופיק נראות על פני אלפי לקוחות, אך רק ברמת קריאות כלים מבודדות; החברה אומרת שאין לה "דרך מהימנה לקשר בקשות עצמאיות ל-API שלנו ל'סשנים' של פעילות סוכנית". Claude Code מעניק סשנים מלאים — מה גרם לעצירה, כמה זמן קלוד עבד, מתי אדם התערב — אך הוא מוצר יחיד המשמש באופן מוחץ להנדסת תוכנה. ממצאי אוטונומיה מגיעים בעיקר מ-Claude Code; ממצאי סיכון ותחום מגיעים מדגימת ה-API.

משך סבב, הזמן שחלף בין תחילת העבודה של Claude לעצירתה, הוא מדד הפרוקסי של המאמר לאוטונומיה. Anthropic מציינת במפורש שהמדד אינו מושלם: מודלים מהירים יותר ותתי-סוכנים מקבילים מקצרים סבבים, משימות שאפתניות יותר מאריכות אותם, ובסיס המשתמשים כמעט הוכפל בין ינואר לאמצע פברואר 2026, ומשנה מי נמצא במדגם.

המספרים שהדוח מכניס לרשומה הרשמית

אלה הנתונים ש-Anthropic מפרסמת, כפי שהדוח מציג אותם.

• תור ה-Claude Code באחוזון ה-99.9 כמעט הוכפל, מלפחות מ-25 דקות בסוף ספטמבר 2025 ליותר מ-45 דקות בתחילת ינואר 2026.

• חציון התור נשאר קרוב ל-45 שניות, עם תנודה בין 40 ל-55 שניות, וכמעט כל אחוזון מתחת ל-99 היה יציב.

• בתוך Anthropic, שיעור ההצלחה של Claude Code במשימות הקשות ביותר של משתמשים פנימיים הוכפל בין אוגוסט לדצמבר 2025, בעוד שמספר ההתערבויות האנושיות הממוצע לסשן ירד מ-5.4 ל-3.3.

• משתמשים חדשים עם פחות מ-50 סשנים השתמשו באישור אוטומטי מלא בכ-20% מהסשנים; עד 750 סשנים זה עלה ליותר מ-40%.

• ההפרעות נעו בכיוון ההפוך: משתמשים עם כ-10 הפעלות הפריעו ל-Claude ב-5% מהתורות, ומשתמשים מנוסים בכ-9%.

Claude Code ביקש הבהרות בתדירות גבוהה יותר מפי שניים במשימות המורכבות ביותר לעומת משימות במורכבות מינימלית, ובאותן משימות הקשות ביותר הוא עצר כדי לשאול בתדירות גבוהה יותר מפי שניים מזו שבה בני אדם קטעו אותו.

• בדגימת ה-API, 80% מקריאות הכלים הגיעו מסוכנים שנראו כבעלי לפחות אמצעי הגנה אחד, 73% נראו ככאלה שיש בהם אדם בלולאה, ו-0.8% נראו בלתי הפיכות, כגון שליחת דוא״ל ללקוח.

הנדסת תוכנה היוותה כמעט 50% מקריאות כלי API; אף תחום אחר לא עלה על כמה נקודות אחוז.

הממצא ש-Anthropic מכנה "עודף פריסה"

העלייה בזנב חלקה לאורך מהדורות המודלים. "אילו אוטונומיה הייתה פונקציה טהורה של יכולת המודל, היינו מצפים לזינוקות חדים עם כל השקה חדשה", טוען הפוסט, ולכן העקביות מצביעה על כך שאמון מצטבר עם הניסיון, שמשימות קשות יותר מנוסות ושהמוצר משתפר. מסקנתו היא שמודלים קיימים "מסוגלים ליותר אוטונומיה מזו שהם מפעילים בפועל" — הפער שהדוח מכנה עודף פריסה.

Anthropic מציבה זאת מול בדיקות יכולת חיצוניות, בצטטה את הערכת METR שלפיה Claude Opus 4.5 יכול להשלים, בקצב הצלחה של 50%, משימות שייקחו לאדם כמעט חמש שעות, בעוד שסבב Claude Code באחוזון ה-99.9 שלה אורך כ-42 דקות. לאחר מכן היא נסוגה מההשוואה: METR מודדת קושי של משימה בסביבה אידיאלית ללא אדם בלולאה, בעוד שמשך סבב מודד זמן שחלף בפריסה שבה Claude עוצר ומשתמשים מפריעים. הערת שוליים בוטה — "איננו מנסים להסיק מסקנות חוצות מדדים אלה." ההצבה זו לצד זו היא להמחשה, לא מכפיל מדוד, ואין לצטט אותה ככזה.

הפרדוקס של הפיקוח בלב הטיעון

משתמשים מנוסים מאשרים פחות ומפריעים יותר. Anthropic מפרשת את הצירוף הזה כשינוי באסטרטגיית הפיקוח ולא כוויתור עליה: משתמשים חדשים מאשרים כל שלב ולכן כמעט ואינם צריכים לעצור את Claude באמצע הריצה, בעוד שמשתמשים מנוסים נותנים ל-Claude לעבוד ומתערבים כשמשהו משתבש. נתוני ה-API מצביעים לאותו כיוון — ב-87% מקריאות הכלים במשימות במורכבות מינימלית הייתה מעורבות אנושית כלשהי, לעומת 67% במשימות במורכבות גבוהה.

הדוח גלוי לב בכך שהסברים אחרים מחזיקים מעמד. בהערת השוליים של הדוח עצמו מצוין שמשתמשים מנוסים אולי פשוט מנסים משימות קשות יותר, שתצורות ברירת המחדל של Claude Code דוחפות משתמשים חדשים לעבר פיקוח מבוסס אישור, ושהתוכנה נוחה במיוחד לפיקוח משום שניתן לבדוק ולסקור את הפלט; בתחומים שבהם בדיקת עבודתו של סוכן דורשת את אותה מומחיות כמו יצירתה, השינוי "עשוי להיות איטי יותר או ללבוש צורה אחרת".

הטיעון בנושא המדיניות, ומה שהוא דורש

ההמלצות של Anthropic מתחלקות לשלוש קבוצות. מפתחי מודלים ומוצרים צריכים להשקיע בניטור לאחר פריסה, משום שהערכות לפני פריסה אינן יכולות לראות כיצד אנשים באמת מתקשרים עם סוכנים. מפתחי מודלים צריכים לאמן מודלים לזהות את אי-הוודאות שלהם ולהציף אותה, תכונה שהדוח אומר שהיא "משלימה אמצעי הגנה חיצוניים כמו תהליכי אישור אנושיים והגבלות גישה". מפתחי מוצרים צריכים לתכנן לשם פיקוח — נראות למה שהסוכן עושה וכן דרכים פשוטות להפנות אותו מחדש.

החלק המופנה לקובעי מדיניות הוא זה שהופך את המסמך לרשומת ממשל. תחת הכותרת "מוקדם מדי לחייב דפוסי אינטראקציה ספציפיים", כותבת Anthropic כי "דרישות פיקוח שמכתיבות דפוסי אינטראקציה ספציפיים, כגון דרישה מבני אדם לאשר כל פעולה, ייצרו חיכוך מבלי שהדבר יניב בהכרח תועלות בטיחותיות", וכי יש להתמקד "בשאלה אם בני האדם נמצאים בעמדה לנטר ולהתערב ביעילות, ולא בדרישה לצורות מעורבות מסוימות."

סיקור העיתונות המקצועית אימץ בדיוק את המסגור הזה. הדוח של Inside AI Policy מיום 20 בפברואר 2026 נשא כותרת שסבבה סביב קריאתה של Anthropic לנהוג בזהירות בכל הנוגע למנדטים של פיקוח; Inside Cybersecurity הלך בעקבותיו ב-24 בפברואר עם אותה זווית. לא ניתן היה לקרוא אף אחד מהם במלואו ללא מנוי, ואף אחד מהם לא בחן את הנתונים הבסיסיים.

מה מאומת, ומה לא

הפרסום ונתוני הכותרת שלו מאומתים. GIGAZINE דיווח על המחקר ב-19 בפברואר 2026, יום לאחר הפרסום, וחזר על הזנב של 25 עד 45 דקות, על השינוי של 20% עד 40% באישור האוטומטי, על הירידה בהתערבות מ-5.4 ל-3.3 ועל החלק הבלתי הפיך של 0.8%. Digital Watch Observatory סיכם אותו ב-20 בפברואר 2026, וכך גם Inside AI Policy. האימות הוא של מה שאנתרופיק אמרה, לא של האם זה נכון: אף גורם חיצוני לא ערך ביקורת על 998,481 קריאות הכלים המסווגות, ואנתרופיק אינה מפרסמת את מערך הנתונים.

האסימטריה הזו ראויה לתת לה שם בלי להגזים בה. ספק שמודד את המוצר של עצמו, ומסיק שנטל הציות צריך ליפול על ניטור ולא על אישור לכל פעולה, הגיע למסקנה נוחה למוצר שהוא מוכר. Anthropic מציינת בעצמה את רוב המגבלות המבניות, בסעיף מגבלות ישיר באופן יוצא דופן. אבל יכולת שחזור אינה בין הדברים שהיא יכולה לתקן כל עוד הנתונים הגולמיים נשארים פרטיים, ואף גוף עצמאי לא בדק את הסיווגים.

המגבלות ש-Anthropic מציינת בעצמה

• הניתוח מכסה {{1}}ספק מודל אחד{{/1}}. סוכנים שנבנו על מודלים אחרים עשויים להציג דפוסי אימוץ ופרופילי סיכון שונים.

• סיווגי הסיכון, האוטונומיה והמעורבות האנושית נוצרו על ידי Claude. Anthropic אומרת שאילוצי פרטיות מנעו בדיקה ידנית של הנתונים הבסיסיים, וכי יש לקרוא את הערכת המעורבות האנושית שלה כגבול עליון.

• דגימה ברמה של קריאות כלים בודדות נותנת ייצוג יתר לפריסות עם קריאות עוקבות רבות, כגון תהליכי עבודה בהנדסת תוכנה עם עריכות קבצים חוזרות.

• הסיווגים אינם יכולים להבחין בין פעולות בסביבת ייצור לבין הערכות או תרגולי תקיפה. לפי הדוח, כמה מאשכולות הסיכון הגבוהים ביותר "נראים כהערכות אבטחה", והוא סבור שרבות מדליפות הנתונים לכאורה הן בדיקות.

• סקירה אנושית במורד הזרם מה-API אינה נראית, ולכן סוכן שנראה אוטונומי ברמת קריאות הכלים עשוי להיות כזה שאדם בודק את הפלט שלו.

• חלון הזמן הוא מסוף 2025 עד תחילת 2026, והממצאים החזקים ביותר מגיעים מ-Claude Code, שהוא באופן מובהק מוצר הנדסת תוכנה.

מה השתנה לאחר מכן

הארכיון אינו מתעד נזק, תיקון או מחלוקת, וזהו התיאור המדויק: מדובר במדידה ובטיעון, לא בתקרית עם תיקון. Anthropic אומרת שהיא תרחיב את הניתוח לאורך זמן וקוראת לעבודה חוצת-תעשיות על קישור בקשות API לסשנים באופן המשמר פרטיות. הפוסט גם מציין שמוצרים כמו Cowork הופכים סוכנים לנגישים יותר, מה שלדבריה צפוי לדחוף את גבול הסיכון והאוטונומיה הלאה. בסיקור שנבחן עבור מאמר זה, אף רגולטור לא אימץ, דחה או הגיב באופן רשמי להמלצה נגד אישור לכל פעולה.

הנקודה העמידה צרה יותר ממספרי הכותרת. הטיעון של Anthropic נגד חיוב אישור שלב-אחר-שלב נשען על מדידה שבהודאתה שלה רק ספק מודל עם נתוני סשן ממקור ראשון יכול לבצע כיום — ואפילו Anthropic אומרת שהיא אינה יכולה לקשר תעבורת API של צד שלישי לסשנים. עד שתשתית כזו תתקיים, ההמלצה המדינית נשענת על כלי של חברה אחת, שהופעל על לקוחותיה של חברה אחת, במשך חורף אחד. זה לא הופך את הממצא לשגוי. זה הופך אותו למדידה של ספק, ויש לצטט אותה ככזו.