ओपनएआई ने 6 सितंबर, 2026 को कहा कि वह पिछली बार घोषित लक्ष्य तक पहुंच गया है: इस साल सितंबर तक एक "स्वचालित शोध प्रशिक्षु" को तैनात करना। "रिसर्च एक्सेलेरेशन: द व्यू इनसाइड ओपनएआई" नामक एक नए ब्लॉग पोस्ट में, कंपनी ने पहली बार यह भी खुलासा किया कि एआई एजेंटों को अपने स्वयं के अनुसंधान संगठन में कितनी गहराई से बुना गया है - अगस्त के मध्य तक, संगठन प्रत्येक मानव कार्यदिवस के लिए 3.1 एजेंट-कार्यदिवस के प्रयास का उपयोग कर रहा था।

Engadget और Unite.AI द्वारा सबसे पहले रिपोर्ट किया गया मील का पत्थर, OpenAI का अब तक का सबसे स्पष्ट मात्रात्मक चित्र है, जब यह AI अनुसंधान में तेजी लाने वाले AI के बारे में बात करता है। व्यापक कहानी का अनुसरण करने वाले पाठकों के लिए, यह हमारे निरंतर एआई अनुसंधान कवरेज में फिट बैठता है कि कैसे सीमांत प्रयोगशालाएं एजेंटों के आसपास काम का पुनर्गठन कर रही हैं।

'ऑटोमेटेड रिसर्च इंटर्न' का वास्तव में क्या मतलब है

ब्लॉग पोस्ट लक्ष्य को सटीक रूप से परिभाषित करता है: एक प्रणाली जो मानव निर्देशन के तहत अच्छी तरह से परिभाषित अनुसंधान कार्यों को पूरा कर सकती है, जिसमें ऐसे कार्य भी शामिल हैं जिन्हें पूरा करने में एक कुशल शोधकर्ता को कुछ दिन लगेंगे। OpenAI के स्वयं के माप के अनुसार, वह मानक अब पूरा हो चुका है, मोटे तौर पर उस शेड्यूल पर जो कंपनी ने पिछली बार लक्ष्य की घोषणा करते समय निर्धारित किया था।

अगला लक्ष्य काफी अधिक महत्वाकांक्षी है। ओपनएआई का कहना है कि वह मार्च 2028 तक एक स्वचालित एआई शोधकर्ता की दिशा में "मजबूत प्रगति" कर रहा है - एक ऐसी प्रणाली जो गहन शिक्षण और संरेखण अनुसंधान को आगे बढ़ाने के लिए मानव पर्यवेक्षण के तहत काम करती है, जिससे पुनरावृत्त आत्म-सुधार को सक्षम किया जा सके। कंपनी इस बात पर ध्यान देती है कि मनुष्य अभी भी अनुसंधान प्राथमिकताएँ निर्धारित करते हैं, निर्णय लेते हैं कि कौन से विचार और परिणाम आगे बढ़ाने लायक हैं, और निर्णय लेते हैं कि किसी दिए गए सिस्टम को स्केल करना है, रोकना है या तैनात करना है।

दावे के पीछे के नंबर

पोस्ट के सबसे आकर्षक आंकड़े बताते हैं कि 2026 के दौरान ओपनएआई के शोधकर्ताओं के दैनिक कार्य में कितना मौलिक बदलाव आया है:

  • 3.1 एजेंट-कार्यदिवस प्रति मानव कार्यदिवस। जून 2026 से पहले, अनुसंधान संगठन में कुल एजेंट रनटाइम अभी भी कुल मानव श्रम से कम था। अगस्त के मध्य तक, एजेंट उन्हें निर्देशित करने वाले मनुष्यों के प्रयास से तीन गुना से अधिक योगदान दे रहे थे, जो मानक आठ घंटे के दिन के मुकाबले मापा गया था।
  • मध्यम शोधकर्ता के लिए $600+ प्रति दिन। वर्ष की शुरुआत में, एजेंट के उपयोग के आधार पर रैंक किया गया मध्यस्थ शोधकर्ता केवल कोडिंग एजेंटों के साथ प्रयोग कर रहा था। अगस्त के मध्य तक, औसत शोधकर्ता प्रतिदिन एजेंट चला रहा था और एपीआई कीमतों पर प्रति दिन $600 से अधिक की खपत कर रहा था।
  • 90वें प्रतिशत पर $7,000+ प्रति दिन। अनुसंधान संगठन में सबसे भारी उपयोगकर्ता अब प्रति दिन $7,000 से अधिक टोकन खर्च करते हैं, एक साथ काम करने वाले चार या अधिक एजेंटों के साथ अत्यधिक समवर्ती वर्कफ़्लो चलाते हैं।
  • प्रयोग की मात्रा रिकॉर्ड करें। जनवरी 2025 में ट्रैकिंग शुरू होने के बाद से, अगस्त 2026 में प्रति सक्रिय प्रयोगकर्ता प्रयोगों की संख्या अब तक के उच्चतम स्तर पर पहुंच गई।

ओपनएआई उत्पादकता में उछाल का श्रेय मुख्य रूप से अपने कोडिंग एजेंट कोडेक्स को अपनाने को देता है, जबकि यह स्वीकार करते हुए कि उपलब्ध गणना भी 2025 के बाद से काफी बढ़ गई है - इसलिए लाभ अधिक एजेंटों, बेहतर एजेंटों और उन्हें चलाने के लिए अधिक हार्डवेयर के संयोजन से हुआ है।

एजेंट वास्तव में क्या कर रहे हैं

एजेंट गतिविधि को वर्गीकृत करने के लिए, OpenAI ने O*NET व्यावसायिक वर्गीकरण प्रणाली से प्रेरित, Epoch AI द्वारा प्रकाशित एक शोध-कार्य वर्गीकरण का उपयोग किया। यह एआई अनुसंधान और विकास को छह चरणों में विभाजित करता है: निर्णय लेना, डिजाइन करना, निर्माण करना, चलाना, विश्लेषण करना और संचार करना।

जनवरी और अगस्त 2026 के बीच एजेंट गतिविधि की सभी छह श्रेणियों में वृद्धि हुई। जनवरी में, प्रमुख उपयोग अनुसंधान और बुनियादी ढांचा कोड था; तकनीकी सहायता और प्रयोग संचालन की निगरानी में उल्लेखनीय वृद्धि के साथ, उस श्रेणी का विस्तार जारी है। इसके विपरीत, उच्च-स्तरीय योजना, एजेंट आउटपुट टोकन का न्यूनतम अंश बनी हुई है - रणनीतिक निर्णय अभी भी मनुष्यों के पास हैं।

वास्तविक रूप से, पोस्ट रिपोर्ट करती है, ओपनएआई के शोधकर्ताओं ने पाया है कि कोडिंग एजेंट आंतरिक अनुसंधान बुनियादी ढांचे की समस्या निवारण में उत्कृष्टता प्राप्त करते हैं, और कई टीमें जो पहले बुनियादी ढांचे के मुद्दों के लिए कार्यालय समय रखती थीं, उन्हें अब इसकी आवश्यकता नहीं है।

मील का पत्थर ओपनएआई से परे क्यों मायने रखता है

घोषणा एक संवेदनशील क्षण में हुई। कानून निर्माता, सुरक्षा शोधकर्ता और प्रतिस्पर्धी सभी इस साक्ष्य की तलाश में हैं कि एआई सिस्टम सार्थक रूप से एआई अनुसंधान को गति दे सकता है - यह तंत्र अधिक सक्षम प्रणालियों की ओर समयसीमा को संपीड़ित करने की सबसे अधिक संभावना है। ओपनएआई के अपने मुख्य वैज्ञानिक ने उसी दिन एक साथी निबंध प्रकाशित किया जिसमें चेतावनी दी गई कि किसी भी प्रयोगशाला ने अभी तक पूरी गति से स्केलिंग जारी रखने के लिए संरेखण को अच्छी तरह से हल नहीं किया है, जो उत्पादकता संख्याओं के साथ एक आश्चर्यजनक तुलना है।

आर्थिक निहितार्थ भी उतने ही उल्लेखनीय हैं। यदि कोई एकल शोध संगठन अनुमान लगाने में प्रतिदिन प्रति शोधकर्ता हजारों डॉलर खर्च कर रहा है - और इसे एक सौदे के रूप में मान रहा है - तो यह संकेत देता है कि उद्यम एआई खर्च किस ओर जा रहा है। एजेंट-कार्यदिवस स्वयं गणना की तरह, क्रय योग्य इनपुट बन रहे हैं।

संशयवादियों का कहना है कि ओपनएआई ने अपना होमवर्क स्वयं वर्गीकृत किया है: "स्वचालित अनुसंधान इंटर्न" मानक को आंतरिक रूप से परिभाषित और मापा जाता है, और 3.1: 1 अनुपात सीधे लॉन्च किए गए एजेंटों और डाउनस्ट्रीम उप-एजेंटों दोनों को गिना जाता है। कंपनी के आंकड़े बहुत भिन्न कठिनाई स्तरों के कोडिंग, निगरानी और विश्लेषण कार्य को भी मिश्रित करते हैं।

फिर भी, दिशा स्पष्ट है. आठ महीने पहले, दुनिया की सबसे अधिक वित्त पोषित एआई प्रयोगशालाओं में से एक में एजेंट का समय मानव समय से पिछड़ गया था। आज यह तीन से एक से अधिक है - और लैब का नेतृत्व पहले से ही अगले मील के पत्थर, मार्च 2028 तक स्वचालित एआई शोधकर्ता को "कब," नहीं "अगर" के मामले के रूप में तैयार कर रहा है।

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