Anthropic lancia Claude Fable 5.2: prestazioni da «quasi AGI», ma il modello non riconosce da solo i propri difetti di giudizio

<p>Anthropic ha presentato Claude Fable 5.2 e Claude Mythos 5.2, due versioni dello stesso modello pensate per i lavori tecnici più complessi. Come per i rilasci precedenti, Fable integra filtri che bloccano gli usi rischiosi nella sicurezza informatica e in biologia ed è disponibile per gli abbonati paganti, salvo alcune eccezioni. Mythos invece non ha queste restrizioni ed è riservato alle organizzazioni ammesse ai programmi di verifica dell'azienda.</p><h2>Più veloce e forte nei compiti lunghi</h2><p>Secondo i dati di Anthropic, Fable 5.2 genera risposte fino al 30% più velocemente della versione 5.1 e dà il meglio nei compiti di lunga durata, quelli in cui deve pianificare il lavoro e coordinare altri agenti. Una squadra di mille agenti Fable 5.2 ha formalizzato in Lean, un linguaggio che un computer può verificare passo per passo, la dimostrazione dell'Ultimo teorema di Fermat in appena 30 ore. Nelle stesse condizioni e nello stesso tempo, Opus 5.5 si è fermato al 27% del lavoro.</p><p>Il distacco più netto dalla concorrenza riguarda la robotica: sul benchmark RoboDojo, che simula un robot a due braccia, Fable 5.2 arriva al 64,9%, contro il 29,8% di GPT-6 Astra. Pur essendo un modello generico, in un video diffuso da Anthropic risolve anche un cubo di Rubik muovendo gli arti robotici. Nella programmazione il vantaggio si riduce: 49,1% su FrontierCode 2.0 contro il 42,8% di GPT-6 Astra. Al livello di impegno High, cioè con un ragionamento più lungo, eguaglia il miglior risultato di Opus 5.5 a circa metà del costo per attività, e ha costruito un nuovo sistema operativo in otto giorni partendo da una cartella vuota. Nell'automazione dei flussi aziendali resta invece davanti Gemini 4 Carbon (53,9% contro 51,4%). Per l'uso quotidiano, la stessa Anthropic consiglia di partire da Opus 5.5.</p><h2>Sicurezza, filtri e consapevolezza dei test</h2><p>Prima del lancio il modello è stato esaminato anche da valutatori esterni, tra cui l'AI Security Institute britannico e METR. Anthropic considera basso il rischio di comportamenti non allineati nelle situazioni critiche: nei test di fuga dalla sandbox, l'ambiente isolato in cui il modello lavora durante l'addestramento e le verifiche, Mythos 5.2 ha sfruttato le falle predisposte apposta solo nel 3,1% dei casi, contro il 21% di Mythos 5.1. Su Fable restano attivi i classificatori, filtri automatici che bloccano per esempio la scrittura di exploit, i test di penetrazione e gran parte della ricerca biologica. Le richieste bloccate passano a modelli meno capaci: Opus 4.8 per la sicurezza informatica e Opus 5 per la biologia. Rispetto a Fable 5.1, che bloccava spesso anche domande innocue, nei primi test i blocchi sono calati di circa il 55%: del 60% in ambito informatico e del 40% in biologia.</p><p>Il punto più delicato è la consapevolezza della valutazione. Mythos 5.2 ha ipotizzato di essere sotto esame fino al 43% delle conversazioni, più di Mythos 5.1 (35%) e di Opus 5.5 (36%). In una prova sulla filiera del software condotta dall'AI Security Institute, ha considerato l'ipotesi di un test di allineamento nel 96% dei casi. Un modello che sa di essere osservato può comportarsi meglio che nell'uso reale, e Anthropic ammette che questo rende meno solide le conclusioni delle proprie verifiche.</p><h2>La «Jagged AGI» secondo Ethan Mollick</h2><p>Ethan Mollick, professore di imprenditorialità che studia gli effetti dell'IA sul lavoro, ha provato Fable 5.2 in anteprima e si è chiesto se si possa già parlare di AGI, intesa in senso ristretto come un'IA brava quanto la maggior parte degli esperti umani nei compiti intellettuali svolti al computer. La sua risposta è «quasi»: una «Jagged AGI», un'intelligenza generale frastagliata, di livello esperto in molti campi ma con lacune difficili da prevedere. Senza istruzioni, il modello ha trasformato una piccola tastiera USB in una console con sei giochi e ha scritto una ricerca di economia che Mollick giudica superiore a quanto ci si aspetterebbe da un dottorando al secondo anno.</p><p>Secondo Mollick, oggi gli errori non sono più fatti inventati o calcoli sbagliati, ma difetti di giudizio simili a quelli di professionisti e organizzazioni umane. Un sito sul corso di letteratura tenuto da W. H. Auden nel 1941 era accurato ma noioso. Una ricerca è arrivata a 182 pagine perché ogni critica generava nuove analisi e nulla veniva tagliato. In un progetto di mondi 3D portato avanti da decine di squadre di agenti, il sistema si è dato un regolamento interno di 87.500 parole: nei primi due giorni aveva creato 328 mondi, alla fine per pubblicarne uno nuovo serviva circa un giorno. Il modello non si è accorto da solo di nessuno di questi problemi. Gli agenti critici e verificatori correggevano gli errori, ma nessuno si chiedeva se il lavoro fosse troppo lungo, ripetitivo o poco piacevole. Per questo Mollick non gli affiderebbe ancora la gestione autonoma di un'attività, anche se il piano d'impresa prodotto da Fable lo avrebbe colpito se presentato dai suoi studenti di MBA.</p><h2>Disponibilità e prezzi</h2><p>Fable 5.2 è disponibile sui piani a pagamento, sulla Claude Platform e sui cloud di Amazon, Google e Microsoft. Nelle API costa 8 dollari per milione di token in ingresso e 40 in uscita, contro i 10 e 50 della versione precedente. Durante la settimana di lancio gli abbonati ricevono da uno a tre azzeramenti dei limiti di utilizzo dedicati a Fable, in base all'anzianità dell'abbonamento. Nei piani Pro e nei posti standard del piano Team, Fable 5.2 può usare al massimo il 50% dei limiti settimanali.</p>