Jack Clark, współzałożyciel Anthropic, powiedział 17 października 2026 r. w Bangkoku, na dorocznych spotkaniach Międzynarodowego Funduszu Walutowego i Banku Światowego, że osobliwość technologiczna już się rozpoczęła. Jako dowód wskazał gwałtowny wzrost wyników AI w najtrudniejszych testach naukowych, m.in. z 2 do 94 proc. w matematycznym FrontierMath, oraz model ekonomiczny Anthropic, w którym PKB USA dochodzi w 2030 r. do 44 bln dolarów.
- Jack Clark, współzałożyciel Anthropic, ogłosił 17 października 2026 r. podczas spotkań MFW w Bangkoku, że osobliwość technologiczna już się rozpoczęła, powołując się m.in. na wzrost wyników AI w teście matematycznym FrontierMath z 2 proc. (listopad 2024 r.) do 94 proc.
- W teście TheoPhysEval, opartym na 50 niepublikowanych problemach z fizyki teoretycznej, GPT-6 Astra osiągnął wynik 98 proc. po tym, jak modele AI wskazały błędy w odpowiedziach wzorcowych, które sami fizycy następnie potwierdzili i poprawili.
- Wewnętrzny scenariusz ekonomiczny Anthropic zakłada, że PKB USA sięgnie w 2030 r. 44,4 bln dolarów (w cenach z 2025 r.), przy jednoczesnym spadku płac pracowników umysłowych o ponad 10 proc. i poziomie bezrobocia przekraczającym typowy poziom recesyjny; Clark sam przyznał, że liczba brzmi „bardzo dziwacznie".
Clark mówił do ekonomistów, bankierów centralnych i ministrów finansów. To nie była konferencja branżowa ani podcast. To była sala, w której zapadają decyzje o polityce gospodarczej państw.
Nagranie wykładu:
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Clark ogłosił początek osobliwości w wykładzie Fundacji Pera Jacobssona
Jack Clark wygłosił tegoroczny wykład Per Jacobsson Foundation Lecture zatytułowany „Inside the Event Horizon: Why Everyone Should Take AI Progress Seriously”. Fundacja Pera Jacobssona co roku zaprasza jednego prelegenta przy okazji spotkań MFW, żeby pobudzić dyskusję o najważniejszych problemach światowych finansów. Spotkanie moderował przewodniczący fundacji Raghuram Rajan, były szef Banku Rezerw Indii. Tekst wystąpienia Clark opublikował dwa dni później w swoim newsletterze Import AI.
Clark, w Anthropic odpowiedzialny za sprawy pożytku publicznego (head of public benefit), oparł się na definicji pisarza science fiction Vernora Vingego. Vinge przewidywał w 1993 r., że inteligencja przewyższająca ludzką przyspieszy postęp do tempa, za którym ludzie przestaną nadążać. Clark nazwał ten moment wprost:
„Nazywają to osobliwością. Uważam, że w tym roku zyskaliśmy przekonujące dowody, że już się zaczęła.” / „They call this the singularity. I believe that this year we have gained convincing evidence that it has now begun.”
Wyniki AI w testach eksperckich wzrosły od 2025 r. kilkukrotnie
Główny argument Clarka to tempo, w jakim modele AI pokonują testy projektowane jako nieosiągalne. Współzałożyciel Anthropic przytoczył m.in.:
- Humanity’s Last Exam (test pytań eksperckich od chemii po literaturę klasyczną): najlepszy wynik AI w styczniu 2025 r. wynosił 8 proc. Claude Opus 5.5, wydany 22 września 2026 r., osiągnął 67,7 proc. z dostępem do narzędzi.
- FrontierMath (zadania z matematyki na poziomie badawczym): wzrost z 2 proc. w listopadzie 2024 r. do 94 proc.
- TheoPhysEval: GPT-6 Astra rozwiązał 49 z 50 niepublikowanych problemów z fizyki teoretycznej.
- Programowanie: badacze Anthropic piszą dziś według Clarka prawie 10 razy więcej kodu niż w pierwszych czterech latach istnienia firmy.
- Praca laboratoryjna: systemy AI coraz częściej samodzielnie i zdalnie obsługują sprzęt badawczy, m.in. przy pracach nad bateriami i ogniwami paliwowymi.
Do ostatniego punktu Anthropic dołożył w sierpniu własne narzędzie. Model Hardware Standard to interfejs opracowany z Janelia Research Campus instytutu HHMI, który pozwala agentom AI sterować każdym urządzeniem laboratoryjnym z programowalnym interfejsem. Według Anthropic zespół z Carnegie Mellon przeprowadzał dzięki niemu eksperymenty z seryjnymi rozcieńczeniami około trzy razy szybciej.
Fizycy znaleźli błędy we własnych odpowiedziach, które miała sprawdzać AI
Najmocniejszym przykładem Clarka był test TheoPhysEval, opisany w pracy z 9 października 2026 r. Fizycy przygotowali 50 niepublikowanych problemów z własnych badań, więc żaden model nie mógł znać odpowiedzi z danych treningowych. GPT-6 Astra osiągał początkowo wynik w okolicach 87-89 proc. Gdy modele uparcie twierdziły, że część odpowiedzi wzorcowych jest błędna, eksperci sprawdzili swoje obliczenia i znaleźli w nich pomyłki. Po korekcie wynik GPT-6 Astra wzrósł do 98 proc. Claude Opus 5.5 rozwiązał 46 z 50 zadań.
Autorzy TheoPhysEval sami jednak ograniczają wymowę wyniku. Zadania opisują jako problemy „kręcenia korbą”, czyli uogólnianie istniejących wyników znanymi technikami. Test pomija wielkie otwarte problemy fizyki. Badacze piszą też, że agenci AI nie wykazują tego samego „wyczucia” w wyborze problemów co ludzie. To rozróżnienie ma znaczenie dla całej tezy Clarka. Liczenie to jedno. Wybór pytania, które warto zadać, pozostaje na razie po stronie człowieka.
Clark ma rację w jednym: tempo przestało być liniowe i ludzie od polityki gospodarczej powinni o tym słyszeć od kogoś, kto widzi te modele od środka. Rok temu nikt poważny nie twierdził, że AI znajdzie błędy w obliczeniach fizyków teoretyków.
Mam jednak dwa zastrzeżenia. Pierwsze dotyczy słowa „osobliwość”. Osobliwość w rozumieniu Vingego to moment, po którym przestajemy rozumieć, co się dzieje. Tymczasem przykłady Clarka to testy, które ludzie zaprojektowali, ocenili i zweryfikowali. Wciąż nadążamy. Robimy to z wysiłkiem.
Drugie zastrzeżenie jest prostsze. Clark wygłosił ten wykład kilka tygodni przed planowanym debiutem giełdowym Anthropic. Nie twierdzę, że mówi to dla wyceny. Uważam tylko, że czytelnik powinien znać ten kontekst, zanim uzna prognozę 44 bln dolarów za coś więcej niż skrajny scenariusz.
Najciekawsze w tym wystąpieniu nie są benchmarki. Najciekawsza jest teza, że wąskim gardłem nauki przestaną być pomysły i staną się nim laboratoria. Jeśli Clark ma rację choćby w połowie, państwa, które dziś oszczędzają na infrastrukturze badawczej, będą za kilka lat patrzeć, jak cudze odkrycia trafiają do cudzych fabryk.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Wypełnij formularz, a my skontaktujemy się z Tobą, aby upewnić się czego potrzebujesz.
Model Anthropic zakłada PKB USA na poziomie 44 bln dolarów w 2030 r.
Clark przedstawił w Bangkoku wewnętrzny scenariusz ekonomistów Anthropic, w którym PKB Stanów Zjednoczonych sięga w 2030 r. 44,4 bln dolarów (w cenach z 2025 r.). Według agencji Reuters to prawie 50 proc. więcej niż obecne nieco ponad 30 bln dolarów. Sam Clark przyznał na scenie, że liczba brzmi „bardzo dziwacznie”.
Szczegóły scenariusza opublikowane przez Anthropic pokazują, że wzrost o 32,4 proc. liczony jest względem modelowanej gospodarki bez AI. Różnica między „prawie 50 proc.” a „32,4 proc.” wynika więc z innego punktu odniesienia. Scenariusz zakłada przy tym wyjątkowo zdolne, autonomiczne systemy AI i bardzo szybkie ich upowszechnienie. To wariant skrajny, nie prognoza bazowa.
W tym samym modelu płace pracowników umysłowych spadają o ponad 10 proc., a bezrobocie przekracza poziom typowy dla recesji. Model nie uwzględnia reakcji polityki gospodarczej ani cykli koniunkturalnych.
Wystąpienie Clarka wpisało się w szerszą debatę na spotkaniach w Bangkoku. Szefowa MFW Kristalina Georgieva nazwała AI „powoli nadciągającym tsunami” i przypomniała analizy Funduszu, według których AI zmieni, zdegraduje lub zlikwiduje około 40 proc. miejsc pracy na świecie, a w gospodarkach rozwiniętych nawet 60 proc. Według Reutersa Anthropic przygotowuje się do debiutu giełdowego planowanego na listopad, który może wycenić firmę nawet na 2 bln dolarów.
Clark chce najsurowszego nadzoru nad badaniami biologicznymi
Współzałożyciel Anthropic zaapelował o międzynarodową współpracę przy tworzeniu „nietypowych i poważnych reguł” dla AI. Według Clarka okno na wprowadzenie zabezpieczeń zamyka się i liczy się już w „niewielkiej liczbie lat”.
„Powinniśmy się spodziewać, że w nadchodzących latach przyspieszy tempo postępu nie tylko AI, ale całej nauki. Będzie to mylące i dezorientujące, przyniesie wielkie bogactwo i potencjalnie wielkie zagrożenie.” / „We should expect that in the coming years, the whole pace of progress of not just AI but science as a whole will speed up, and this will feel confusing and disorienting, and will bring with it great wealth and potentially great peril.”
Najwięcej miejsca Clark poświęcił biologii. Według niego AI stworzyła już nowe wirusy i to właśnie w tej dziedzinie potrzebny jest najsurowszy nadzór człowieka oraz pełna przejrzystość. Clark wymienił też ryzyko broni biologicznej i cybernetycznej. Zaznaczył, że AI nadal pozostaje pod kontrolą ludzi, mimo niedawnych incydentów, w których systemy AI wydostały się ze środowisk testowych.
„To, że mamy system AI zdolny do uprawiania nauki, nie znaczy, że należy go zostawić z nauką bez nadzoru.” / „Just because we have an AI system that can do science, that doesn’t mean that it should be left to do science unattended.”
Clark przyznał również, że AI już powoduje utratę pracy w zawodach silnie na nią narażonych, takich jak call center i obsługa klienta. W badaniach naukowych zatrudnienie według niego rośnie.
Miliard wirtualnych naukowców będzie potrzebował laboratoriów
Clark szacuje liczbę naukowców na świecie na około 10 mln (najnowszy raport naukowy UNESCO podawał 8,854 mln pełnych etatów badawczych w 2018 r.). Wizja Clarka to świat, w którym tych 10 mln ludzi kieruje pracą miliarda wirtualnych naukowców albo nawet 10 mld.
Współzałożyciel Anthropic ostrzegł, że przy takiej skali problemem stanie się sprawdzanie pomysłów w praktyce. Wezwał państwa do budowy laboratoriów, robotów i aparatury naukowej:
„Lawina nowych proponowanych leków na niewiele się zda, jeśli tylko garstkę z nich da się kiedykolwiek przetestować.” / „An avalanche of new proposed drugs is of little use if only a handful can ever be tested.”
Anthropic sam idzie w tę stronę. Reuters informował we wrześniu, że firma uruchomiła laboratorium biologiczne w rejonie Zatoki San Francisco.
Polskie nakłady na badania spadły, zanim laboratoria stały się wąskim gardłem
Teza Clarka o laboratoriach jako wąskim gardle nauki ma bezpośrednie przełożenie na Polskę. Według GUS nakłady krajowe brutto na działalność badawczo-rozwojową wyniosły w 2024 r. 51,5 mld zł i były o 3,1 proc. niższe niż rok wcześniej. W przeliczeniu na mieszkańca dało to 1370 zł (spadek o 2,7 proc.). Liczba podmiotów prowadzących działalność B+R zmalała o 3,7 proc., do 7272.
To interpretacja redakcji, nie teza Clarka: jeśli AI rzeczywiście zacznie masowo generować hipotezy badawcze, przewagę zyskają kraje z aparaturą, laboratoriami i zespołami zdolnymi do szybkiej weryfikacji wyników. Spadek nakładów w 2024 r. to sygnał, który w tym świetle wygląda gorzej niż zwykła korekta budżetowa. Clark wskazał też drugą drogę udziału w rewolucji AI dla mniejszych gospodarek: budowę centrów danych zapewniających moc obliczeniową.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Czy to naprawdę osobliwość? Testy nie pokazują całego procesu naukowego
Teza Clarka opiera się w dużej mierze na benchmarkach, a samo Anthropic zastrzega, że różnice w wynikach testów coraz gorzej oddają różnice w praktycznym działaniu modeli. Porównanie wyniku 8 proc. z 2025 r. z wynikiem 67,7 proc. nie przesądza też, czy oba pomiary przeprowadzono w identycznych warunkach.
Najmocniejsze przykłady Clarka dotyczą ponadto zadań o jasno zdefiniowanej odpowiedzi. Nie wiadomo jeszcze, jaką część pełnego procesu badawczego, od postawienia pytania po eksperyment, AI potrafi przeprowadzić samodzielnie. Clark zamknął wykład odwołaniem do Carla Sagana: tam, gdzie Sagan widział setki tysięcy lat na to, by ludzkość stała się mądrzejsza, mamy według Clarka „garstkę lat”.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym tekstu wystąpienia Jacka Clarka opublikowanego w newsletterze Import AI z dnia 19.10.2026, relacji agencji Reuters z 18.10.2026 oraz scenariuszy ekonomicznych Anthropic. Redakcja korzystała również z materiałów R&D World, The Rundown AI, pracy TheoPhysEval (arXiv) i strony wydarzenia MFW. Dane o polskich nakładach na B+R pochodzą z publikacji GUS „Działalność badawcza i rozwojowa w Polsce w 2024 r.”.
Cytaty Jacka Clarka, współzałożyciela Anthropic, zostały porównane z anglojęzycznymi materiałami źródłowymi opartymi na tekście i nagraniu wystąpienia.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji w temacie wystąpienia Jacka Clarka i debaty o osobliwości technologicznej.
