Een model dat Anthropic bewust niet uitbrengt; wat dat zegt over het tempo van ontwikkeling!

Een model dat Anthropic bewust niet uitbrengt; wat dat zegt over het tempo van ontwikkeling!

Gisteren publiceerde Anthropic iets ongebruikelijks: een uitgebreid technisch rapport over een model dat ze niet vrijgeven. Claude Mythos Preview blijft achter slot en grendel, alleen beschikbaar voor een select gezelschap onder de naam Project Glasswing. Dat consortium leest als een who's who van de digitale infrastructuur: AWS, Apple, Microsoft, Google, NVIDIA, Cisco, de Linux Foundation. De reden voor die terughoudendheid is opmerkelijk. Volgens Anthropic kan het model zelfstandig digitale inbraken uitvoeren op bedrijfsnetwerken.

Wat het model laat zien

De sprong ten opzichte van de vorige versie is op sommige tests bijna ongemakkelijk groot. Op een veelgebruikte hackerwedstrijd-benchmark scoort Mythos honderd procent, waarmee de test in één klap waardeloos is geworden om frontier modellen mee te onderscheiden. Op een standaardtest voor realistisch programmeerwerk landt het model op bijna 94 procent. Concreter werd het toen Mythos een 27 jaar oude kwetsbaarheid vond in OpenBSD, een besturingssysteem dat juist bekend staat als een van de best beveiligde ter wereld. Een fout die decennia van menselijke review en miljoenen geautomatiseerde tests hadden gemist.

Het bredere perspectief

Voor het onderwijs is het cyberverhaal niet direct het meest relevante. Wat wél relevant is, is het tempo van AI-ontwikkelingen. Nog geen jaar geleden was het een serieuze vraag of taalmodellen ooit voorbij stagiair-niveau zouden komen op echt programmeerwerk. Nu zegt het lab dat zijn eigen evaluaties zijn opgebrand en dat ze nieuwe, moeilijkere tests moeten verzinnen om überhaupt nog verschil te kunnen meten. Het speelveld schuift onder onze voeten, en sneller dan onze examenreglementen en curricula kunnen bijhouden. Wie nu nog redeneert vanuit het beeld van AI als handige schrijfhulp ontwerpt onderwijs voor een wereld die er volgend semester al niet meer is.

Als zelfs een toonaangevend lab tot de conclusie komt dat zijn eigen model te krachtig is om vrij te geven, hoe lang kunnen wij in het onderwijs nog doen alsof de volgende generatie tools slechts een gradueel verschil maakt met wat we nu kennen en dat de impact daarvan marginaal zal zijn?

Wil je bijblijven met alle AI in onderwijs nieuws, abonneer je dan gratis op onze nieuwsbrief, het https://aivoordocenten.nl/ai-spiekbriefje/