6 сентября 2026 года OpenAI заявила, что достигла цели, о которой объявила прошлой осенью: к сентябрю этого года направить «стажера по автоматизированным исследованиям». В новом сообщении в блоге под названием «Ускорение исследований: взгляд изнутри OpenAI» компания также впервые раскрыла, насколько глубоко агенты ИИ были вплетены в ее собственную исследовательскую организацию — к середине августа организация тратила 3,1 человеко-дня усилий на каждый рабочий день человека.

Эта веха, о которой впервые сообщили Engadget и Unite.AI, представляет собой наиболее четкую количественную картину того, что OpenAI имеет в виду, когда говорит об ИИ, ускоряющем исследования ИИ. Для читателей, следящих за более широкой историей, это вписывается в наш продолжающийся освещение исследований ИИ о том, как передовые лаборатории реструктурируют работу с агентами.

Что на самом деле означает «стажер по автоматизированным исследованиям»

Сообщение в блоге точно определяет цель: система, которая сможет выполнять четко определенные исследовательские задачи под руководством человека, в том числе задачи, на выполнение которых у опытного исследователя уйдет несколько дней. По собственным оценкам OpenAI, эта планка уже достигнута, примерно в соответствии с графиком, установленным компанией, когда она объявила о цели прошлой осенью.

Следующая цель значительно более амбициозна. OpenAI заявляет, что к марту 2028 года она добьется «значительного прогресса» в создании автоматизированного исследователя ИИ — системы, которая работает под наблюдением человека и продвигает исследования в области глубокого обучения и согласования, обеспечивая итеративное самосовершенствование. Компания осторожно отмечает, что люди по-прежнему определяют приоритеты исследований, судят, какие идеи и результаты стоит развивать, и решают, следует ли масштабировать, приостанавливать или развертывать ту или иную систему.

Цифры, стоящие за иском

Самые яркие цифры в посте описывают, насколько радикально изменилась повседневная работа исследователей OpenAI в течение 2026 года:

  • 3,1 рабочего дня агента на один человеко-день. До июня 2026 года общее время работы агентов в исследовательской организации все еще было ниже общего количества человеческого труда. К середине августа агенты вложили в работу более чем в три раза больше усилий, чем руководившие ими люди, если сравнивать со стандартным восьмичасовым рабочим днем.
  • 600+ долларов в день для медианного исследователя. В начале года медианный исследователь, ранжированный по использованию агентов, экспериментировал только с агентами кодирования. К середине августа средний исследователь ежедневно запускал агенты и тратил более 600 долларов в день на вывод по ценам API.
  • 7000+ долларов США в день при 90-м процентиле. Самые активные пользователи в исследовательской организации теперь тратят более 7000 долларов США токенов в день, выполняя высококонкурентные рабочие процессы с четырьмя или более агентами, работающими одновременно.
  • Рекордный объем экспериментов. Количество экспериментов на одного активного экспериментатора достигло рекордного уровня в августе 2026 года, поскольку отслеживание началось в январе 2025 года.

OpenAI связывает скачок производительности в первую очередь с внедрением Codex, своего агента кодирования, одновременно признавая, что доступные вычислительные ресурсы также существенно выросли с 2025 года — поэтому выигрыш представляет собой комбинацию большего количества агентов, лучших агентов и большего количества оборудования для их запуска.

Что на самом деле делают агенты

Для классификации активности агентов OpenAI использовала таксономию исследовательской работы, опубликованную Epoch AI и основанную на системе классификации профессий O*NET. В нем исследования и разработки в области ИИ разбиты на шесть этапов: принятие решений, проектирование, создание, запуск, анализ и общение.

В период с января по август 2026 года активность агентов по всем шести категориям увеличилась. В январе преобладающим использованием были исследования и инфраструктурный код; эта категория продолжает расширяться, при этом наблюдается заметный рост технической помощи и мониторинга проведения экспериментов. Планирование высокого уровня, напротив, остается минимальной частью жетонов производительности агентов — стратегические решения по-прежнему принимаются людьми.

Как ни странно, в сообщении сообщается, что исследователи OpenAI обнаружили, что агенты кодирования превосходно справляются с устранением неполадок внутренней исследовательской инфраструктуры, и многочисленным командам, которые раньше выделяли рабочее время для решения проблем инфраструктуры, больше нет необходимости в этом.

Почему эта веха важна за пределами OpenAI

Объявление было сделано в деликатный момент. Законодатели, исследователи безопасности и конкуренты — все ищут доказательства того, что системы ИИ могут существенно ускорить сами исследования ИИ — механизм, который, скорее всего, сократит сроки в сторону более эффективных систем. В тот же день главный научный сотрудник OpenAI опубликовал сопутствующее эссе, в котором предупредил, что ни одна лаборатория еще не решила проблему выравнивания достаточно хорошо, чтобы продолжать масштабирование на полной скорости, что является поразительным сопоставлением с показателями производительности.

Экономические последствия столь же заметны. Если одна исследовательская организация тратит тысячи долларов на одного исследователя в день на выводы – и рассматривает это как выгодную сделку – это сигнализирует о том, куда движутся корпоративные расходы на ИИ. Рабочие дни агентов становятся платным ресурсом, как и сами вычисления.

Скептики скажут, что OpenAI выполнила свою собственную домашнюю работу: стандарт «стажера автоматизированных исследований» определяется и измеряется внутри компании, а соотношение 3,1:1 учитывает как непосредственно запускаемые агенты, так и последующие субагенты. В показателях компании также сочетаются работы по кодированию, мониторингу и анализу самых разных уровней сложности.

Однако направление однозначно. Восемь месяцев назад время агентов отставало от времени человека в одной из наиболее финансируемых в мире лабораторий искусственного интеллекта. Сегодня оно перевешивает это втрое — и руководство лаборатории уже определяет следующую веху — создание автоматизированного ИИ-исследователя к марту 2028 года — как вопрос «когда», а не «если».

---

Будьте впереди ИИ

Получайте последние новости, анализ и открытия в области искусственного интеллекта — все в одном месте.

Подробнее новости AI →